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原文作者：Microsoft Research
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BlueCodeAgent：一个通过自动化红队对抗来实现的蓝队代理
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微软研究院发布了BlueCodeAgent，这是一个专为蓝队（防御方）设计的智能代理。该代理的核心能力在于能够利用自动化红队（Red Teaming）技术，对像CodeGen这样的代码生成AI模型进行持续的安全测试和加固。
背景与动机
随着代码生成AI模型（如GPT系列、Codex等）在软件开发中日益普及，确保这些模型生成的代码是安全、无漏洞的变得至关重要。传统的安全测试方法往往效率低下，无法跟上模型快速迭代的速度。因此，需要一种更具扩展性和自动化程度的安全验证机制。
BlueCodeAgent 的工作原理
BlueCodeAgent 借鉴了自动化红队的技术思想，通过程序化地生成恶意输入或测试用例，来主动攻击目标代码模型。它旨在发现模型在生成代码时可能引入的安全缺陷、后门或逻辑错误。
- 自动化攻击生成： 自动创建多样化的、旨在触发安全问题的代码请求。
- 安全评估： 评估目标模型输出代码的安全性，识别潜在漏洞。
- 反馈循环： 将发现的安全信息反馈给模型开发者，以改进模型的安全基线。
重要意义
BlueCodeAgent 的推出标志着AI安全领域从被动防御向主动、自动化防御的转变。通过在开发早期就引入这种模拟攻击的验证流程，可以显著提高AI生成代码的整体安全性和可靠性。
相关链接： 您可以参考其姊妹项目RedCodeAgent，该项目专注于自动红队测试，为BlueCodeAgent提供了关键的技术基础。
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