« Approche par l'équipe rouge automatique » : différence entre les versions
(Page créée avec « == en construction == == Français == xxxxxxx Voir aussi '''approche par l'équipe rouge''', '''attaque adverse''', '''débridage''' et '''promp injection''' == Anglais == ''' Automatic red-teaming''' ''' Automated red-teaming''' ''' Automated red teaming''' == Sources == [https://arxiv.org/abs/2508.04451 Source : arxiv] [https://openai.com/index/advancing-red-teaming-with-people-and-ai/ Source : Open AI] [https://cdn.openai.com/papers/div... ») |
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Elles visent à générer un grand nombre d'exemples où une '''[[intelligence artificielle]]''' se comporte de manière incorrecte, souvent en mettant l'accent sur des questions liées à la sécurité. Cependant, ces méthodes ont généralement du mal à générer des attaques à la fois variées et efficaces. | |||
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''' Automated red teaming''' | ''' Automated red teaming''' | ||
''Red-teaming methods that involve using generative artificial intelligence models to attack the target system, such as a large language model chatbot. It aims to generate a large number of examples where an AI behaves incorrectly, often with a particular focus on safety related issues. However, these methods typically struggles to generate attacks that are both diverse and effective.'' | |||
== Sources == | == Sources == | ||
Version du 4 novembre 2025 à 11:29
en construction
Français
Méthodes d'approche par l'équipe rouge qui consistent à utiliser des modèles d'IA générative pour attaquer le système cible, comme un robot conversationnel d'un grand modèle de langues.
Elles visent à générer un grand nombre d'exemples où une intelligence artificielle se comporte de manière incorrecte, souvent en mettant l'accent sur des questions liées à la sécurité. Cependant, ces méthodes ont généralement du mal à générer des attaques à la fois variées et efficaces.
Voir aussi attaque adverse, débridage et promp injection
Anglais
Automatic red-teaming
Automated red-teaming
Automated red teaming
Red-teaming methods that involve using generative artificial intelligence models to attack the target system, such as a large language model chatbot. It aims to generate a large number of examples where an AI behaves incorrectly, often with a particular focus on safety related issues. However, these methods typically struggles to generate attacks that are both diverse and effective.
Sources
Contributeurs: Arianne Arel
