Agent Security Center:AI レッドチーミング

サービスのアクティブ化

AI レッドチーミングコンソールは現在、招待制となっています。サービスを有効化するには、営業担当者にお問い合わせください。

検出対象の追加

1. Security Centerコンソールにログインします。 上部のナビゲーションバーで、管理するアセットのリージョンを選択します。 中国 または 全世界 (中国を除く) を選択できます。

2. 左側のメニューで、Agent セキュリティセンター > [AI Red Teaming] を選択します。

3. AI レッドチーミングリストページで、 検出オブジェクトの追加 をクリックします。

4. ターゲット情報 ページで、次のパラメーターを設定します。設定後、 次へ をクリックして接続パラメーターの設定に進みます。

   パラメーター	説明
   [ターゲット名]	検出対象を識別し、管理するために使用するカスタム名。
   [説明]	任意。検出対象の説明を入力します。
   [ターゲットタイプ]	AI [モデル]：OpenAI 互換または Anthropic 互換の API を使用するモデルサービス向けです。 [AI エージェント]：Alibaba Cloud Model Studio や Dify などのプラットフォームにデプロイされたエージェントアプリケーション用。 説明 選択した対象タイプによって、後続のステップで設定可能なパラメーターが異なります。
   [Access Method]	[ターゲットタイプ] が AI モデル に設定されている場合にのみ表示されます。 OpenAI 互換：Alibaba Cloud Model Studio、Azure OpenAI、およびさまざまなオープンソースモデルデプロイメントなど、OpenAI Chat Completions API 形式を使用するモデルサービス用。 Anthropic 互換：Anthropic Messages API 形式を使用するモデルサービス用。
   [クイックスタート]	対象タイプが [AI エージェント] に設定されている場合にのみ表示されます。サポートされているプラットフォームには、[Model Studio]、Dify、Agent Run、PAI、AgentKit が含まれます。

5. 接続パラメーター タブで、対象タイプに基づいて接続パラメーターを設定します。設定後、 次へ をクリックして接続検証に進みます。

   AIモデルのパラメーター

   パラメーター	説明
   [ストリーミング出力]	ストリーミング出力を有効にするかどうかを設定します。デフォルト値：有効。
   [API エンドポイント]	AI モデルの API エンドポイント。 たとえば、Alibaba Cloud Model Studio の OpenAI 互換 API エンドポイントは https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1 です。
   APIキー	認証に使用されるアクセスキー。 たとえば、Alibaba Cloud Model Studio ユーザーは、Model Studio コンソールの [API Key Management] ページで API キーを作成できます。
   [モデル名]	テストするモデルの名前。Alibaba Cloud Model Studio の例：qwen-plus、qwen-max。
   [プラットフォーム]	ドロップダウンリストから、AI モデルが属するプラットフォーム (Alibaba Cloud Model Studio など) を選択します。

   AIエージェントのパラメーター

   基本パラメーター

   パラメーター	説明
   [ストリーミング出力]	ストリーミング出力を有効にするかどうかを設定します。 重要 PAI ではストリーミング出力がデフォルトで有効になっており、無効にすることはできません。
   [API エンドポイント]	エージェントの API エンドポイント。 PAI：形式：http://{uid}.{region}.pai-eas.aliyuncs.com/api/predict/{serviceName}/v1/chat/completions で、{uid}、{region}、{serviceName} を実際の PAI-EAS サービス設定に置き換えます。 [Model Studio]：https://dashscope.aliyuncs.com/api/v1/apps/{appId}/completion、ここで {appId} は Model Studio アプリケーション ID です。 Dify：形式：http://{host}/v1/chat-messages で、{host} を実際の Dify サービスエンドポイントに置き換えます。 Agent Run：形式：https://{workspaceId}.agentrun-data.{region}.aliyuncs.com/agent-runtimes/{agentName}/endpoints/Default/invocations/openai/v1/chat/completions で、{workspaceId}、{region}、{agentName} を実際の Agent Run 設定に置き換えます。 AgentKit：形式：https://{id}.apigateway-{region}.volcengineapi.com/invoke で、{id} と {region} を実際の Agent Kit ゲートウェイ設定に置き換えます。
   APIキー	認証に使用されるアクセスキー。 たとえば、Alibaba Cloud Model Studio ユーザーは、Model Studio コンソールの [API Key Management] ページで API キーを作成できます。
   [モデル名]	PAI プラットフォームの場合にのみ表示されます。モデル名を入力します。

   詳細設定 (任意)

   パラメーター	説明
   [HTTP メソッド]	リクエストメソッド：GET、POST、または PUT。デフォルト値：POST。
   [認証方式]	認証方法を選択します：None、Bearer Token、または Custom Header。
   [認証ヘッダー名]	認証方法が Custom Header に設定されている場合にのみ表示されます。カスタム認証ヘッダー名を入力します。
   [タイムアウト]	リクエストのタイムアウト期間 (ミリ秒)。デフォルト値：30000。
   [リクエストテンプレート]	リクエストボディのテンプレートで、プラットフォームによってプリセットされています。
   JSONPath	レスポンスの解析パスで、プラットフォームによってプリセットされています。
   [リクエストヘッダー]	JSON 形式のカスタムリクエストヘッダー。

6. 接続の検証 タブで、設定した対象の詳細を確認します。次に、接続テスト をクリックして、設定したパラメーターで AI サービスに接続できることを確認します。

   重要

   • 接続テストに合格した後にのみ 保存 をクリックしてください。テストに失敗した場合は、API エンドポイント、API キー、モデル名が正しいことを確認してください。

   • 接続テストは、ネットワーク接続、API キー、および API エンドポイント のみを検証します。実際の検出タスクは実行しません。

   • テスト中：ボタンに読み込みアニメーションが表示されます。

   • テスト合格：ボタンが成功状態に変わり、保存 ボタンが利用可能になります。

   • テスト失敗：失敗の理由が [接続テストに失敗しました。] プロンプトエリアに表示されます。失敗がネットワークの問題によるものである場合は、 再試行 をクリックしてテストを再実行します。

検出強度の設定 (任意)

1. 対象の検出対象の横にある アイコンをクリックし、操作する メニューから 検出タスクの設定 を選択します。

2. 検出タスクの設定 パネルで、検出強度を選択します。

   重要

   システムはデフォルトで クイックスキャン を使用します。

   検出強度	説明	適用シナリオ
   [クイックスキャン]	一般的な基本的な攻撃手法を使用して検出します。推定時間：10～20分。	定期的な迅速な検証に適しています。
   [標準検査]	基本的な攻撃手法に加えて、高度な攻撃手法にも対応します。推定時間：30～40分。	本番稼働前の包括的なセキュリティ評価に適しています。

3. OK をクリックして設定を保存します。

検出の実行

1. 検出対象を選択します。

   • 単一検出：対象の検出対象の 操作する 列にある 検出 をクリックします。

   • 一括検出：複数の検出対象を選択し、AI レッドチーミングリストの下にある 検出 をクリックします。

2. 確認ダイアログボックスで、 OK をクリックします。

3. 検出タスクが作成されると、リストが自動的に更新され、検出ステータスが更新されます。

検出タスクとレポートの表示

1. 対象の検出対象の横にある アイコンをクリックし、操作する メニューから 検出レコードの表示 を選択します。または、検出数 列の番号をクリックします。

2. 検出レコード パネルで、検出の詳細を表示します。検出強度 と [Scan Progress] でフィルタリングできます。

   列	説明
   [スキャンタスク ID]	検出タスクの一意の識別子。
   [検出強度]	クイックスキャンまたは標準スキャン。
   [スキャン開始時間]	検出タスクの開始時刻。
   [スキャン完了日時]	検出タスクの完了時刻。
   [スキャンタスクの進捗]	タスクの実行進捗状況。実行中は完了率が表示されます。
   [脅威レベル]	このスキャンで検出されたリスクレベル。

3. [レポートの表示]：検出が完了したら、操作する 列にある レポートの表示 をクリックして、エージェントまたはモデルの セキュリティ評価レポート を表示します。レポートには、概要、セキュリティスコア、攻撃分布、リスクマトリックス、攻撃手法分析、攻撃意図分析、攻撃ケース詳細、およびセキュリティ推奨事項が含まれます。

4. [レポートのダウンロード]：検出が完了したら、操作する 列にある レポートのダウンロード をクリックして、セキュリティレポートをローカルにダウンロードして保存します。

検出タスクの停止または削除

1. 対象の検出対象の横にある アイコンをクリックし、操作する メニューから 検出レコードの表示 を選択します。または、検出数 列の番号をクリックします。

2. 検出レコード パネルで、対象タスクの 操作する 列にある 停止 または 削除 をクリックします。

   アクション	適用対象	効果
   [停止]	未完了のタスクのみ	スキャンを終了し、検出履歴を保持します。
   [削除]	すべての状態のタスク	スキャンを終了し、検出履歴を削除します。

検出対象の管理

接続テストが失敗した場合はどうすればよいですか？

AI モデル検出対象の接続テストが失敗した場合、以下の考えられる原因をトラブルシューティングしてください。

• ネットワーク接続の問題：現在のリージョンの Security Center が AI モデルの API エンドポイントにアクセスできることを確認してください。AI モデルがプライベートネットワークにデプロイされている場合は、ネットワーク接続ポリシーを設定してください。

• 無効または期限切れのAPIキー：API キーが有効で、期限切れでないことを確認してください。curl コマンドを使用して手動で API を呼び出して確認してください。

• 不正なモデル名：モデル名が AI モデルサービスプロバイダーによって提供された名前と一致することを確認してください。

• 無効なAPIエンドポイント形式：API エンドポイント URL が正しく、アクセス可能であることを確認してください。