ब्लू टीम और रेड टीम LLM पर Tao की राय

 (mathstodon.xyz)
3 पॉइंट द्वारा GN⁺ 2025-07-29 | 1 टिप्पणियां | WhatsApp पर शेयर करें
  • Terence Tao ने साइबरसिक्योरिटी क्षेत्र में ब्लू टीम और रेड टीम के विभाजन के तार्किक महत्व का उल्लेख किया
  • Constructive logic (रचनात्मक तर्क) ब्लू टीम का, और co-constructive logic (सह-रचनात्मक तर्क) रेड टीम के सिद्धांतों का प्रतिनिधित्व करता है
  • Mike Shulman इन दोनों तर्क प्रणालियों को जोड़ने वाली एक नई तर्क प्रणाली पर शोध कर रहे हैं
  • Brouwer–Heyting–Kolmogorov(BHK) व्याख्या प्रमाण-केंद्रित है, लेकिन खंडन के महत्व पर भी ज़ोर देती है
  • ऐसे शोध का AI safety समेत कई क्षेत्रों में उपयोग हो सकता है

ब्लू टीम और रेड टीम LLM तर्क के विभाजन और संयोजन पर चर्चा

  • Terence Tao ने हाल ही में उल्लेख किया कि सुरक्षा और एल्गोरिद्म के क्षेत्र में ब्लू टीम (रक्षा) और रेड टीम (आक्रमण) के अंतर पर तर्कशास्त्री अधिक गहराई से विचार कर रहे हैं
  • Constructive logic (रचनात्मक तर्क) सत्यापन प्रक्रिया, यानी किसी कथन को सिद्ध करने की प्रक्रिया, पर केंद्रित है और ब्लू टीम के सिद्धांतों को परिभाषित करता है
  • इसके विपरीत, co-constructive logic (सह-रचनात्मक तर्क) खंडन प्रक्रिया, यानी प्रतिवाद या आक्रमण से संबंधित तर्क है, जिस पर हाल में ध्यान बढ़ा है, और यह रेड टीम के सिद्धांतों को समाहित करता है

Mike Shulman का तर्क-संयोजन शोध

  • Mike Shulman इन दोनों तर्क ढांचों को संयोजित करने वाले एक प्रकार के तर्क पर काम कर रहे हैं
  • उनके शोधपत्र में उद्धृत सामग्री के अनुसार, पारंपरिक Brouwer–Heyting–Kolmogorov(BHK) व्याख्या केवल प्रमाण के मानदंडों पर ज़ोर देने की प्रवृत्ति रखती है, लेकिन व्यावहारिक गणितज्ञ यह भी मानते हैं कि खंडन, यानी यह पहचानना कि कोई प्रतिज्ञप्ति असत्य है, उतना ही महत्वपूर्ण है
  • इसके माध्यम से वे मौजूदा तर्क-व्याख्या में प्रमाण-केंद्रित सोच की सीमाओं की ओर संकेत करते हैं

तर्क-व्याख्या के विस्तार की आवश्यकता

  • तार्किक संयोजकों के लिए प्रमाण और खंडन का क्या अर्थ है, इसे दोनों दृष्टिकोणों से समझाने की आवश्यकता सामने आती है
  • Mike Shulman का प्रगति पर चल रहा शोध यह खोजता है कि ऐसी विस्तारित व्याख्या वास्तव में किस प्रकार की संरचना रख सकती है

निहितार्थ और संभावित अनुप्रयोग

  • यदि इस तरह के संयोजित तर्क पर शोध आगे बढ़ता है, तो AI safety डिज़ाइन तथा साइबरसिक्योरिटी क्षेत्र में एल्गोरिद्म के सत्यापन और खंडन ढांचों के विकास में इसका व्यावहारिक उपयोग होने की संभावना अधिक है
  • संबंधित शोधपत्र का विस्तृत विवरण arXiv लिंक पर देखा जा सकता है

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1 टिप्पणियां

 
GN⁺ 2025-07-29
Hacker News राय

  • कुछ विचार हैं
    (a) "रेड" और "ब्लू" टीम दोनों में AI उपयोगी है
    ब्लू टीम एक तरह की brainstorming भूमिका निभाती है
    (b) AlphaEvolve इस अर्थ में 'रेड/ब्लू टीम' अप्रोच का साफ उदाहरण है। बस वह ऐसे शब्दों का इस्तेमाल नहीं करता
    Terence Tao उस पेपर के सलाहकार भी थे
    (c) यह game semantics में 'verifier/falsifier' जैसी भूमिका-विभाजन की याद दिलाता है
    Tao ने खुद भी सार्वजनिक रूप से इस तरह की सोच का ज़िक्र किया है, इसलिए लगता है कि वे वास्तव में इसी नज़रिए से देखते होंगे
    "ब्लू/रेड" अभिव्यक्ति शायद programmers के लिए की गई packaging है
    (d) जोड़कर कहूँ तो, यह हमेशा सही नहीं है कि security system उतना ही मज़बूत होता है जितनी उसकी सबसे कमज़ोर कड़ी
    यह इस पर निर्भर करता है कि security layered है या parallel structure में
    अगर कई मज़बूत और कमज़ोर दरवाज़ों वाला एक corridor हो और वे सब एक सीध में हों, तो पूरी ताकत सबसे मज़बूत दरवाज़े की ताकत से तय होगी
    और अगर कई कमज़ोर classifiers को मिलाकर fraud detection algorithm बनाया जाए, तो वह सबसे कमज़ोर classifier से कहीं ज़्यादा शक्तिशाली हो सकता है
    AlphaEvolve पेपर
    Tao की सोच पर Q&A

    • यह सवाल है कि AlphaEvolve का LLM रेड टीम की भूमिका कैसे निभाता है
      वहाँ LLM बस उदाहरणों के आधार पर नया code generate करता है, code का evaluation खुद नहीं करता

  • मुझे लगा कि रेड vs ब्लू टीम का विचार यह समझने के लिए अच्छा framework है कि LLM experts के लिए कहाँ तक उपयोगी हैं
    tests जोड़ने का काम मैं लगभग बिना हिचकिचाहट LLM को दे दूँगा
    क्योंकि tests आमतौर पर सस्ते होते हैं, गलत हों तो आसानी से हटाए या सुधारे जा सकते हैं, और सही हों तो value add करते हैं
    लेकिन LLM अक्सर core functionality को test नहीं करता, इसलिए सबसे ज़रूरी tests भरोसे के लिए खुद लिखने चाहिए
    दूसरी तरफ, LLM से bug fix करवाना या features जोड़वाना ज़्यादा जोखिमभरा है
    क्योंकि LLM shortcut ले सकता है, या ऐसा code लिख सकता है जो सिर्फ tests पास करे पर असली समस्या हल न करे

    • legacy codebase पर काम करते हुए मैंने गहराई से महसूस किया है कि "tests गलत हों तो बाद में ठीक कर लेंगे" जैसी सोच खतरनाक है
      कई बार tests, code से भी ज़्यादा सच के करीब reference बन जाते हैं, इसलिए गलत tests गलत code से भी ज़्यादा घातक हो सकते हैं
      खासकर जब बेकार tests या अर्थहीन tests मिल जाएँ, तब यह पहचानना सबसे मुश्किल हो जाता है कि कौन-सा test वास्तव में महत्वपूर्ण functionality को guarantee करने के लिए है

    • मेरा मानना है कि AI calculator जैसा है
      जैसे calculator ऐसे calculations अच्छी तरह कर लेता है जो ज़्यादातर लोग नहीं कर सकते, वैसे ही AI एक नए तरह की intelligence के रूप में इंसानों को मज़बूत करने वाला सहायक औज़ार है
      बहुत लोग सोचते हैं कि "AI इंसानों की जगह ले लेगा", लेकिन असली value इंसानी काम को complement करने में है

    • मैं उलटी राय रखता हूँ
      मेरा मानना है कि tests खुद लिखने और पूरी तरह समझने चाहिए, तभी असली baseline तय होती है और उसके बाद AI code में जैसा चाहे बदलाव करे तब भी मन शांत रह सकता है
      अगर tests भी LLM ने बनाए हों, तो बाकी code को AI पर छोड़ने में बेचैनी और बढ़ जाती है

    • मैंने Rust code के लिए LLM से tests बनवाए थे, लेकिन असल में उससे फायदा कम और नुकसान ज़्यादा हुआ
      tests बहुत थे, लेकिन महत्वपूर्ण coverage आसानी से छूट जाती थी
      code की मात्रा इतनी ज़्यादा हो गई कि यह देखना मुश्किल था कि क्या cover नहीं हुआ
      और भविष्य में code logic बदलने पर generated tests की बड़ी संख्या को भी बदलना पड़ता था

    • एक बात कही जाती है: "tests को कोई verify नहीं करता, इसलिए उन्हें स्वतः सही मान लिया जाता है"
      इसी वजह से Arrange-Act-Assert pattern आया
      आजकल मेरे पसंदीदा unit tests वे हैं जिनमें input values और expected outputs को store करके code के परिणाम को उनसे verify किया जाता है
      इससे edge cases तक को आसानी से verify किया जा सकता है, इसलिए यह देखना आसान होता है कि चीज़ें सच में मनचाहे ढंग से काम कर रही हैं या नहीं

  • मेरी समझ के अनुसार RSA algorithm भी कुछ इसी तरह बना था
    Simon Singh की "The Code Book" के अनुसार (किताब कहीं रखी है पर मिल नहीं रही), Rivest और Shamir ideas देते थे और Adleman खामियाँ ढूँढने की भूमिका निभाते थे
    RSA Wikipedia संदर्भ
    गणित में भी यह ब्लू/रेड टीम collaboration का एक उदाहरण है

    • मेरी जान-पहचान के दो cognitive scientists भी ऐसे ही हैं
      एक के पास ideas बहुत होते हैं, बहुत बोलते हैं, और बिखरे हुए रहते हैं
      दूसरा बहुत logical और precise है, इसलिए जब एक paper draft लिखता है, तो दूसरा सारी बेकार चीज़ें काट देता है

  • बड़े ढाँचे में मैं सहमत हूँ, लेकिन infosec के नज़रिए से की गई framing थोड़ी अजीब लगती है
    "security उतनी ही मज़बूत है जितना उसका सबसे कमज़ोर हिस्सा" वाला नज़रिया बहुत सरल और खतरनाक है
    security strategy को layered होना चाहिए
    किसी एक layer में perfection की उम्मीद नहीं की जा सकती, इसलिए कई defense layers चाहिए
    attack और defense में बहुत बड़ा अंतर नहीं है, लेकिन कई attackers गलती करके भी कम जवाबदेही झेलते हैं, जबकि defenders पर, खासकर बड़ी कंपनियों में, परिणाम की ज़्यादा जिम्मेदारी होती है
    फिर भी defenders को home ground पर लड़ने का फायदा होता है। इसे नज़रअंदाज़ करना मुश्किलें पैदा कर सकता है

    • यह उदाहरण सही है कि अगर दरवाज़ा बंद हो लेकिन खिड़की खुली हो तो कोई फायदा नहीं
      layered defense का मतलब तभी है जब attacker को लक्ष्य तक पहुँचने के लिए कई अनिवार्य परतों से गुजरना पड़े
      लेकिन अगर चीज़ें दरवाज़े और खिड़की की तरह एक ही layer पर हों, तो सबसे कमज़ोर हिस्सा ही सब तय करेगा
      web का उदाहरण लें: main login पूरी तरह सही हो, लेकिन /v1/legacy/external_backoffice जैसा पुराना endpoint बिना किसी authentication के internal network तक पहुँच दे, तो पूरी defense ढह जाती है
      फिर भी अगर अंदर अतिरिक्त रोकथाम हो, तो नुकसान सीमित रह सकता है, इसलिए आखिरकार defense layers महत्वपूर्ण हैं

    • "defense अपनी सबसे कमज़ोर कड़ी जितनी मज़बूत होती है" यह बात थोड़े व्यापक अर्थ में कही गई थी
      मूल पोस्ट की भाषा से आगे बढ़कर मैंने 'पूरे defense effort' जैसा शब्द जोड़ा, लेकिन वास्तव में दोनों पक्षों में दम है
      Terence के कहे अनुसार, सबसे कमज़ोर कड़ी सचमुच exploit हो सकती है, और इसलिए कई defense layers चाहिए
      हाल का एक वास्तविक उदाहरण helpdesk कर्मचारी का था जो client passwords बिना verification के reset कर देता था
      VPN, 2FA जैसी मज़बूत security technologies होने के बावजूद, 'account recovery' नाम की एक सबसे कमज़ोर कड़ी ने पूरी व्यवस्था गिरा दी
      अंदरूनी अतिरिक्त layers ने detection और blocking के ज़रिए 3 घंटे में attacker को रोक दिया, लेकिन वह 'damage minimization' था, 'prevention' नहीं
      आखिरकार नुकसान रोकने के लिए कई layers ज़रूरी हैं
      हाल के वर्षों में infosec उद्योग का फोकस भी "100% prevention" से "damage mitigation" की ओर शिफ्ट हुआ है
      हर risk को रोकना कठिन है, इसलिए रणनीति अब risk कम करने, attack surface घटाने, और trust level कम रखने की दिशा में बढ़ रही है

    • मैं बिल्कुल security expert नहीं हूँ, लेकिन मैंने सुना है कि "बेहद घटाया हुआ attack surface, verified open source protocols का उपयोग" ही सबसे अच्छा defense है
      मैं जानना चाहता हूँ कि इसका यहाँ हुई चर्चा से क्या अंतर है

    • बस analogy सही तरह नहीं चुनी गई
      "सबसे कमज़ोर कड़ी" वाली बात तब सही बैठती है जब कई steps को क्रम से तोड़ना हो
      लेकिन अगर एक ही layer पर कई रास्ते हों, तो स्वाभाविक है कि उनमें सबसे कमज़ोर रास्ते को निशाना बनाया जाएगा
      फिर भी, जैसा चिंता जताई गई, इसमें अस्पष्टता की गुंजाइश रहती है

    • attack को भी एक और defense layer माना जा सकता है
      जैसे कहा जाता है, 'सबसे अच्छा attack ही सबसे अच्छा defense है'

  • cybersecurity में रेड टीम और ब्लू टीम बराबरी की ताकत वाली दो टीमें होती हैं
    लेकिन software development में यह analogy थोड़ी बढ़ा-चढ़ाकर कही हुई लगती है
    tests भी code ही होते हैं, और उनमें भी bugs रहते हैं
    इससे "Who polices the police?" जैसी विडंबना पैदा होती है

  • John Cleese की "open mode vs closed mode" मानसिकता की बात याद आती है
    ideas जितने हो सकें उतने खुले मन से निकाले जाते हैं
    बाद में closed mode में खराब ideas छाँट दिए जाते हैं और अच्छे ideas को निखारा जाता है
    हर क्षेत्र के writers के पास आमतौर पर editors होते हैं
    Magic: the Gathering card game design में भी ऐसा ही है, जहाँ design team set का draft बनाती है और फिर उसे validation के लिए पूरी तरह अलग development team को सौंप देती है
    ऐसे collaboration के और उदाहरण सुनना चाहूँगा

    • dev team और validation team में बाँटना भी एक उदाहरण हो सकता है

  • मुझे तो लगता है कि असलियत इस पोस्ट के उलट है
    LLM जल्दी draft बनाने में बेहतरीन हैं, जबकि अच्छी तरह प्रशिक्षित इंसान LLM के output की आलोचनात्मक समीक्षा करने में ज़्यादा उपयुक्त है
    यानी LLM ब्लू टीम के लिए और इंसान रेड टीम के लिए ज़्यादा फिट बैठते हैं

    • state-of-the-art स्तर पर यह नज़रिया उलट भी सकता है
      लगता है Tao भी ऐसे ही चरम हालात की बात कर रहे हैं

  • हाल में agent-based models और workflows इस्तेमाल करते हुए मुझे यह महसूस हुआ
    ऐसे agents सिर्फ code writing ही नहीं, बल्कि testing, management, यहाँ तक कि management roles में भी सबसे ज़्यादा चमकते हैं
    developer एक तरह का manager, यानी supervisor बन जाता है
    वह पूरे task planning (prompt लिखना, काम की scope तय करना), test writing, और code writing की पूरी प्रक्रिया को supervise करता है
    review बहुत बढ़ गया है, लेकिन खुद रेड टीम की भूमिका निभाकर यह जाँचना कि चीज़ें कम टूटती हैं या नहीं, इससे मुझे उलटे ज़्यादा control महसूस हुआ

  • यह नज़रिया दिलचस्प है
    business में भी 'ब्लू टीम' (समाज-आधारित उद्योग: बिजली, तेल, telecom, software, finance आदि) और 'रेड टीम' (value-add industries: restaurants, niche retail, luxury goods, tourism आदि) जैसी श्रेणियाँ बनाई जा सकती हैं
    आर्थिक रूप से ब्लू टीम कहीं ज़्यादा महत्वपूर्ण होती है, क्योंकि ये उद्योग पूरी अर्थव्यवस्था की नींव बनाते हैं, इनकी demand अधिक होती है, और इन्हें गलतियाँ कम से कम करनी होती हैं
    दूसरी ओर, रेड टीम उद्योगों के बिना भी अर्थव्यवस्था चल सकती है, लेकिन इनके बढ़ने से समग्र quality बेहतर होती है
    Tao के उदाहरण में भी यही ढाँचा दिखता है, जहाँ software engineer को QA से ज़्यादा वेतन मिलता है, और proof writing को verification से अधिक आर्थिक value दी जाती है
    जब Sam Altman LLM training के लिए funding जुटाते हैं, तो उन्हें यह कहना पड़ता है कि "हम ब्लू टीम की तरह उपयोगी हैं", तभी निवेश मिलना आसान होता है, और यही पूरी media narrative को प्रभावित करता है
    वास्तव में LLM रेड टीम वाले उपयोगों के लिए ज़्यादा उपयुक्त हैं, लेकिन क्योंकि निवेश की वापसी दिखानी होती है, कंपनियाँ उन्हें ब्लू टीम उपयोगों के लिए ही push करेंगी
    Google Glasses, VR, और wearable devices में भी ऐसा ही pattern दिखता है
    ये niche industries में उपयोगी रेड टीम technologies हैं, लेकिन बड़े ecosystem या profits नहीं ला पातीं, इसलिए capital इन्हें नज़रअंदाज़ कर देता है

  • (मैं Microsoft में हूँ)
    मैं RAG samples के लिए azure-ai-evaluation SDK के साथ automated रेड टीम validation खुद चलाता हूँ
    यहाँ rogue adversarial LLM और pyrit package मिलकर app पर अजीबोगरीब सवाल अपने-आप generate करके फेंकते हैं, और base64, Caesar cipher, urldecode जैसी तकनीकों से सवालों को भी बदलते हैं
    नतीजे वास्तव में दिलचस्प हैं, और मैं सहमत हूँ कि रेड टीम गतिविधियों में LLM काफ़ी उपयोगी हैं
    YouTube demo वीडियो
    (अगर आवाज़ कुछ तेज़ लगे तो क्षमा करें, यह एक असामान्य जगह पर रिकॉर्ड किया गया था)