我们很高兴地宣布推出 BlueCodeAgent，这是一个全新的、由自动化红队演练驱动的蓝队代理，旨在增强对 CodeGen AI 模型的安全性和稳健性。随着大型语言模型（LLM）在软件开发领域得到越来越多的应用，确保这些模型生成安全、可靠的代码至关重要。我们的工作聚焦于如何通过系统化的、自动化的测试方法，来发现和缓解代码生成模型中的安全漏洞。
蓝队（Blue Team）负责防御和监控，而红队（Red Team）则负责模拟攻击者，以发现系统的弱点。在传统的安全实践中，红队演练是一个耗时且资源密集的过程。为了应对代码生成模型快速迭代的需求，我们开发了一种 自动化红队 框架，并利用这个框架来训练和增强我们的 BlueCodeAgent。
BlueCodeAgent 的核心理念是“以攻促防”。通过模拟各种恶意输入和攻击场景，BlueCodeAgent 能够学习如何识别和阻止潜在的有害代码生成请求，从而提高下游代码生成模型的安全性。
我们构建了一个包含多种测试用例的基准测试集，涵盖了从简单的代码注入到更复杂的逻辑绕过等多种攻击类型。通过在这些自动化红队测试中迭代优化，BlueCodeAgent 展现出了显著的改进，能够更有效地识别出那些可能导致安全风险的代码片段。
关键发现和贡献：
- 自动化迭代： 我们展示了如何通过完全自动化的红队演练循环来训练一个有效的蓝队代理，而无需大量的人工干预。
- 跨模型泛化： BlueCodeAgent 不仅针对特定的代码生成模型进行优化，还表现出对不同架构和规模模型的有效性。
- 安全缓解： 该代理能够成功地在输入端过滤或重定向那些意图不良的请求，防止不安全代码的生成。
我们相信，BlueCodeAgent 代表了代码安全领域自动化防御机制的一个重要进步。这项工作为未来开发更安全、更可靠的 AI 辅助编程工具奠定了基础。我们鼓励研究人员和开发者探索这种自动化的红蓝对抗方法，以共同推动 AI 系统的安全边界。
评论区