AIレッドチーミングは、生成AIや機械学習モデルに対する敵対的攻撃を想定し、プロンプト注入やデータ汚染、脱獄、モデル回避、バイアス悪用、データ漏えいなどのリスクを体系的に試験する手法です。
通常のペネトレーションテストが既知のソフト脆弱性を対象とするのに対し、レッドチーミングはAI特有の未知の弱点や想定外の挙動を探る点が特徴です。
脅威モデリングにより攻撃シナリオを洗い出し、手動と自動の両方でより現実的な攻撃行動を再現しながら、バイアスや公平性の欠落、プライバシー露出、信頼性の失敗などを発見します。
さらにEU AI ActやNIST RMF、米国の大統領令などの規制対応を後押しし、CI/CDに組み込むことで継続的なセキュリティ検証を可能にするとされています。
記事ではMindgard、HiddenLayer、IBMのAIF360、Garak、Foolbox、Penligent、Giskard、ART、Guardrails、Snykなど計19のツールやフレームワークを、オープンソースから商用まで幅広く列挙しました。
これらを手動の専門家知見と組み合わせ、プロンプトエンジニアリング起因の攻撃やデータ漏えいに備えることが推奨されています。
参照元：2026/04/18 「Top 19 AI Red Teaming Tools (2026): Secure Your ML Models」 https://www.marktechpost.com/2026/04/17/top-ai-red-teaming-tools/
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