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原文作者：Microsoft Research
我们很高兴地宣布BlueCodeAgent，这是一个蓝队智能体，它通过对不同的代码生成（CodeGen）AI模型执行自动化红队演练，从而增强代码安全和稳健性。
与RedCodeAgent（我们早些时候发布的红队智能体，专门用于主动发现CodeGen AI中的漏洞）不同，BlueCodeAgent的作用是防御性的。RedCodeAgent擅长生成恶意代码提示词来“攻击”CodeGen模型，而BlueCodeAgent则使用这些攻击来“训练”或“加固”模型，使其能够识别和抵御恶意输入。
我们的研究表明，通过利用自动化红队演练结果对CodeGen模型进行微调，可以显著提高模型抵御恶意提示词和安全漏洞的能力。我们发现，这种集成方法在识别并阻止潜在危险的恶意代码方面非常有效。
BlueCodeAgent 的核心功能
BlueCodeAgent的核心在于其“学习循环”，它从红队测试中获取经验教训，并将其转化为防御策略：
- 自动化攻击生成： 使用RedCodeAgent的机制来识别CodeGen AI的弱点和漏洞。
- 防御性微调： 利用发现的恶意提示词和代码样本，对目标CodeGen模型进行有针对性的再训练（微调）。
- 性能评估： 评估加固后的模型在抵御新出现的或已知攻击方面的鲁棒性。
为什么蓝队（Blue Teaming）很重要
随着AI驱动的编码助手日益普及，确保这些工具生成安全、无漏洞代码至关重要。蓝队在网络安全领域是指防御方，致力于保护系统免受攻击。BlueCodeAgent使防御工作自动化，确保AI开发人员能够快速迭代和部署更安全的模型。
我们相信，将进攻性（红队）和防御性（蓝队）策略结合起来，形成一个持续改进的安全反馈循环，是确保未来AI代码生成工具可靠性的关键。
欲了解更多技术细节和实验结果，请参阅我们的完整研究论文。
相关研究：
请注意，我们先前发布了RedCodeAgent，该智能体专注于生成对各种CodeGen AI模型的攻击性测试用例。BlueCodeAgent是这个安全生态系统的防御性补充。
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