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原文作者：Microsoft Research
BlueCodeAgent：一种由自动化红队演练赋能的蓝队AI代理
我们很高兴地宣布 BlueCodeAgent 的推出，这是一个基于我们先前工作 RedCodeAgent 的新型 蓝队（Blue Teaming） 代理。在代码生成AI模型（如大型语言模型，LLMs）的开发和部署中，确保模型生成的代码是安全、可靠且无害的至关重要。BlueCodeAgent 旨在自动化代码生成模型的安全审计和修复过程。
背景：代码生成AI的安全挑战
代码生成AI模型（如GitHub Copilot等）正在改变软件开发的面貌。然而，它们也带来了新的安全风险，包括生成包含安全漏洞（如缓冲区溢出、SQL注入或跨站脚本攻击）的代码片段，或者在某些情况下，生成恶意代码。
在软件安全领域，红队（Red Teaming） 涉及模拟攻击者来识别系统中的弱点，而蓝队（Blue Teaming） 则负责防御、检测和修复这些弱点。对于AI代码助手而言，我们需要一种自动化、持续的方法来执行这两种角色。
RedCodeAgent：自动化红队演练的基石
在 RedCodeAgent: Automatic red-teaming agent against diverse code agents 这篇论文中，我们展示了一个自动化红队代理，它能够生成旨在利用代码生成LLM漏洞的测试用例。RedCodeAgent利用LLM本身的能力来设计对抗性输入，有效地模拟了恶意攻击。
我们发现，即使是最先进的模型也容易受到这些自动化生成的攻击。这项工作为我们理解和量化当前代码生成模型的安全态势奠定了基础。
引入 BlueCodeAgent：从发现到修复
BlueCodeAgent 建立在RedCodeAgent的发现能力之上，将其集成到一个完整的安全反馈循环中。BlueCodeAgent 的核心目标是：
- 持续测试： 接收来自自动化红队演练（如RedCodeAgent）生成的恶意或有缺陷的代码请求。
- 漏洞分析： 识别生成代码中潜在的安全问题。
- 自动修复： 利用修复能力（通常也是基于LLM）来修正发现的漏洞，生成一个安全、等效的代码版本。
- 验证： 确保修复后的代码不仅安全，而且功能上仍然满足原始需求。
我们设计的 BlueCodeAgent 工作流程如下：
[红队生成攻击输入] -> [代码生成模型] -> [检测与分析] -> [蓝队修复] -> [安全验证]这种红蓝结合的自动化循环 极大地加速了安全漏洞的发现和缓解过程，使得我们可以用更快的速度迭代和加固AI代码助手。
BlueCodeAgent 的关键特性与影响
BlueCodeAgent 的关键在于其闭环学习和修复能力。它不仅报告问题，还能主动提供解决方案。这在处理大规模代码库和快速迭代的AI模型时尤为重要。
我们的初步测试表明，BlueCodeAgent 能够有效识别并修复多类常见的代码安全问题。例如，在一次实验中，BlueCodeAgent 成功地将一个模型容易生成缓冲区溢出的提示，转化为一个内存安全的代码实现。
这项工作标志着我们迈向更安全、更负责任的AI编程工具的重要一步。 通过系统化地模拟攻击并自动应用防御策略，我们期望能够构建出不仅高效，而且本质上更安全的下一代AI系统。
我们相信，自动化红队演练和蓝队响应的集成是未来AI安全领域一个关键的研究方向。我们期待社区的进一步探索和贡献。
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