[{"data":1,"prerenderedAt":-1},["ShallowReactive",2],{"glossary-red-teaming::ru":3,"gloss-cluster-red-teaming::ru":26,"gloss-next-red-teaming::ru":9},{"slug":4,"category":5,"name":6,"definition":7,"meta_desc":8,"faq":9,"schema_markup":9,"related":10},"red-teaming","core-ai","Red-teaming (Красная команда)","Red-teaming — практика намеренных атак на собственную ИИ-систему, чтобы найти сбои раньше, чем это сделают пользователи или злоумышленники. «Красная команда» прощупывает модель враждебными промптами — джейлбрейками, инъекциями промптов, запросами вредного контента, попытками вытащить системный промпт или приватные данные — и фиксирует, где ломаются защитные механизмы. Практика заимствована из безопасности и для LLM-функций уже стала обязательной. Для SaaS-разработчиков, выпускающих что-либо для пользователей, red-teaming вскрывает конкретные способы манипуляции продуктом: бот поддержки, которого уговорили предложить недопустимые возвраты; RAG-ассистент, обманом раскрывший документы другого арендатора; агент, которого убедили вызвать разрушительный инструмент. Проводить его можно вручную, силами краудсорсинга или автоматическими наборами враждебных промптов. Результаты должны напрямую питать защитные механизмы, фильтры входа\u002Fвыхода и ваш набор оценок, чтобы одна и та же атака не сработала дважды. Считайте red-teaming постоянным процессом, а не разовым аудитом: новые техники джейлбрейка появляются непрерывно, и каждое изменение промпта может втихую вновь открыть уже закрытую дыру. Полезно не смешивать термины, потому что два семейства атак требуют разной защиты. Джейлбрейк бьёт напрямую по собственному обучению модели на безопасность: ролевые сценарии, гипотетические рамки, состязательные формулировки — всё, чтобы приученная отказывать модель согласилась. Инъекция промпта целит в контент, который модель просят обработать: извлечённый документ, спарсенную страницу, вывод инструмента — в расчёте на то, что модель примет спрятанные в этих данных указания за ваши. Ваша красная команда должна отрабатывать оба варианта: система, укреплённая против одного, бывает нараспашку открыта другому, а инъекция вдобавок масштабируется с каждым новым подключённым источником данных или инструментом. В передовых лабораториях red-teaming — существенная статья в стоимости ответственного выпуска модели, и его результат напрямую питает посттренировочную работу над безопасностью: обучение отказам и сигналы вознаграждения при настройке на предпочтения формируются тем, что нашла красная команда. Знать это важно, потому что так вернее выстраиваются ожидания от покупки. Ни один процесс red-teaming не доказал, что ловит каждый джейлбрейк и каждый вектор злоупотребления, поэтому размещённая модель приходит укреплённой, но не запечатанной, а остаточный риск оседает на вашем прикладном слое. Второе уточнение — про периодичность. Red-teaming не предрелизные ворота, которые проходят однажды: новые техники всплывают непрерывно уже после развёртывания, а ваши собственные изменения — новый инструмент, расширенное разрешение, отредактированный системный промпт — способны втихую вновь открыть закрытую дыру. Ставьте его в расписание, фиксируйте находки как регрессионные тесты и прогоняйте их на каждом релизе. Фиксируя находку, записывайте не саму формулировку атаки, а ту возможность, которой она воспользовалась: тогда защита закрывает целый класс, а не одну конкретную фразу. Иначе набор регрессионных тестов разрастается, а дыра остаётся.","Red-teaming — намеренные атаки на собственную ИИ-систему: джейлбрейки, инъекции промптов, попытки утечки данных, чтобы найти сбои раньше злоумышленников.",null,[11,14,17,20,23],{"slug":12,"name":13},"alignment-tax","Налог на выравнивание (Alignment Tax)",{"slug":15,"name":16},"guardrails","Ограждения (Guardrails)",{"slug":18,"name":19},"jailbreak","Джейлбрейк (Jailbreak)",{"slug":21,"name":22},"prompt-injection","Prompt injection (внедрение промпта)",{"slug":24,"name":25},"prompt-injection-defense","Защита от промпт-инъекций (Prompt Injection Defense)",[27,31,33,37,40,43,46,49,52,55,58,61],{"slug":28,"category":5,"name":29,"updated_at":30},"agentic","Агентный AI (Agentic AI)","2026-08-24T02:46:36+00:00",{"slug":12,"category":5,"name":13,"updated_at":32},"2026-08-24T02:46:37+00:00",{"slug":34,"category":5,"name":35,"updated_at":36},"artificial-intelligence","Искусственный интеллект (ИИ)","2026-08-24T02:46:38+00:00",{"slug":38,"category":5,"name":39,"updated_at":30},"attention","Внимание (Attention)",{"slug":41,"category":5,"name":42,"updated_at":36},"beam-search","Лучевой поиск",{"slug":44,"category":5,"name":45,"updated_at":32},"benchmark-contamination","Загрязнение бенчмарка (Benchmark Contamination)",{"slug":47,"category":5,"name":48,"updated_at":32},"catastrophic-forgetting","Катастрофическое забывание (Catastrophic Forgetting)",{"slug":50,"category":5,"name":51,"updated_at":36},"computer-vision","Компьютерное зрение",{"slug":53,"category":5,"name":54,"updated_at":32},"constitutional-ai","Конституционный ИИ (Constitutional AI)",{"slug":56,"category":5,"name":57,"updated_at":30},"context-window","Контекстное окно",{"slug":59,"category":5,"name":60,"updated_at":36},"deep-learning","Глубокое обучение",{"slug":62,"category":5,"name":63,"updated_at":30},"diffusion-model","Диффузионная модель (Diffusion Model)"]