Estratégias de ferramentas para ai red teaming em AI Red Teaming

Imagine que você é um especialista em segurança de IA, responsável por criar uma ferramenta automatizada para auxiliar equipes de "AI Red Teaming" a identificar vulnerabilidades em modelos de linguagem grandes (LLMs). Sua tarefa é projetar um "prompt injection detector" que opera em tempo real, monitorando as interações dos usuários com o LLM.

Crie um prompt detalhado para um modelo de IA generativo que o instrua a simular o processo de design conceitual dessa ferramenta. O modelo deve considerar os seguintes pontos:

1.  **Nome e Propósito:** Proponha um nome criativo e funcional para a ferramenta (em português) e descreva seu propósito principal em uma frase.
2.  **Arquitetura de Alto Nível:** Descreva os principais componentes arquitetônicos (módulos, APIs, bancos de dados, etc.) e como eles interagem. Use termos técnicos apropriados.
3.  **Metodologia de Detecção:** Explique, passo a passo, como a ferramenta identificaria e classificaria diferentes tipos de "prompt injections" (ex: manipulação de instruções, vazamento de dados, negação de serviço via sobrecarga, etc.). Inclua técnicas como análise de tokens, detecção de padrões, uso de modelos de ML auxiliares e análise contextual.
4.  **Mecanismos de Resposta:** O que a ferramenta faria ao detectar uma injeção? (Ex: bloquear a requisição, alertar o administrador, registrar o incidente, etc.).
5.  **Interface e Usabilidade:** Descreva brevemente como a equipe de Red Teaming interagiria com a ferramenta (dashboard, relatórios, configurações).
6.  **Desafios e Limitações:** Quais seriam os principais desafios técnicos na implementação dessa ferramenta e suas potenciais limitações?
7.  **Métricas de Sucesso:** Como mediríamos a eficácia do "prompt injection detector"?

O output deve ser formatado como um relatório técnico conciso, utilizando títulos e subtítulos para organizar as seções. O tom deve ser formal e técnico.