"Considerando as melhores práticas atuais em 'AI Red Teaming', desenvolva um guia detalhado e prático para uma equipe de segurança cibernética corporativa que está iniciando seu programa de red teaming para modelos de IA generativa. O guia deve abordar:

1.  **Metodologias e Frameworks Recomendados:** Quais frameworks (ex: MITRE ATLAS, OWASP AI Security Top 10) são mais aplicáveis e como adaptá-los para testes de segurança em IA generativa, focando em vulnerabilidades como alucinações, vazamento de dados de treinamento, jailbreaking e uso indevido (misuse).
2.  **Perfis de Atacantes (Threat Actors):** Crie 3-5 personas de atacantes realistas (ex: pesquisador malicioso, concorrente industrial, insider threat) com seus objetivos, motivações e capacidades típicas ao atacar sistemas de IA generativa.
3.  **Técnicas de Red Teaming Específicas para IA Generativa:** Descreva pelo menos cinco técnicas práticas (ex: adversarial prompting, data poisoning simulado, análise de viés de saída, fuzzing de API) que a equipe pode empregar, explicando o 'como fazer' e o 'o que procurar'.
4.  **Métricas e Relatórios:** Como medir a eficácia dos testes de red teaming em IA e quais são os componentes essenciais de um relatório de red teaming de IA para a alta gerência e equipes de desenvolvimento.
5.  **Considerações Éticas e Legais:** Quais são os principais pontos de atenção éticos e legais ao conduzir red teaming em sistemas de IA, especialmente no que tange à privacidade dos dados e à responsabilidade do modelo.

O guia deve ser acionável, com exemplos claros e sugestões de ferramentas (open-source ou comerciais) quando aplicável, visando capacitar a equipe a identificar proativamente e mitigar riscos de segurança em seus sistemas de IA generativa antes que sejam explorados por atores maliciosos."