AI 应用安全加固：Scenario 自动化红队测试开源方案

企业日常运营的客服机器人、数据分析 Agent 等生产环境中的 AI 驱动应用，往往需要处理敏感记录并连接核心业务系统。LangWatch 公司近日推出开源框架Scenario，该工具通过模拟真实攻击者行为的多轮攻击技术，对 AI Agent 执行自动化红队演练。

多轮攻击取代单次测试

长期以来，单次提示词渗透测试一直是评估大语言模型（LLM）的标准方法。但实际情况是，模型往往能抵御直接攻击，却在多轮对话中泄露敏感信息。Scenario 通过精心设计的对话流程，从无害的探索性提问开始，逐步构建复杂请求和基于权威角色的施压策略。

该框架采用名为Crescendo的四阶段升级策略：

• 初期：通过友好问题建立信任关系

• 中期：引入假设性场景和权威角色（例如测试者伪装成审计人员称"我正在执行合规审计"）

• 后期：在建立上下文后施加最大压力

每次交互后，辅助模型会评估进展并调整攻击策略，使自动化红队能在多轮对话中持续优化攻击方式。

回溯机制赋予攻击者不对称优势

Scenario 的独特设计使攻击模型能保留每次失败尝试的记忆，而目标 Agent 的记忆会在尝试间重置。LangWatch 首席技术官 Rogerio Chaves 向 Help Net Security 表示："这种不对称性真实反映了攻击者对话特征，却是现有测试工具普遍忽视的。"

"Scenario 的与众不同之处在于它像攻击者而非 QA 工程师那样思考。"Chaves 指出，"多数红队工具本质上是花哨的检查清单，只能检测已知攻击模式。"该框架将模拟测试与对抗性红队演练相结合，建模了包括建立信任、温和试探、取得信任后升级操作等社会工程学动态。

聚焦具有工具访问权限的受控 Agent

Chaves 强调企业面临的实质性风险："越狱攻击占据媒体头条，但主要造成公关危机。企业真正的生存威胁在于那些能访问数据库或金融工具的受控 Agent——而这正是 Scenario 的设计目标。"

当前关于 AI 安全的公共讨论过度集中于深度伪造、虚假信息和隐私问题。但对多数组织而言，实际运营风险存在于他们针对自有数据存储和工作流构建的定制化 AI 应用中。这些通过对话接口访问的 Agent 可能遭受传统安全测试无法捕获的精心操控。

目标用户与发展路线

Scenario 主要面向在生产环境运行 AI Agent 的银行、保险公司及 AI 优先的软件企业。该框架可无缝集成至现有开发和持续集成流程，使团队能在标准 QA 测试同时运行对抗性测试。

关于未来发展，Chaves 表示团队正在整合 Meta 研究人员公布的多轮攻击方法（据报告成功率高达 97%），并将其与 Scenario 现有方法相结合。后续更新将包含更多攻击策略和垂直领域攻击库。Scenario 已在 GitHub 开源发布。