Joey Melo’s benadering van hacking richt zich minder op het ontleden en herscheppen van systemen, en meer op het beheersen van de ervaring zonder de regels te veranderen. Deze werkwijze vindt zijn oorsprong in zijn jeugdige fascinatie met het spel Counter-Strike, waarbij hij experimenteerde met configuratiebestanden, zoals het aanpassen van bots, bewegingssnelheden en uniformkleuren. Dit speelde zich af zonder de onderliggende spelregels te breken, wat hij als leuk en uitdagend ervaarde. Deze mindset vertaalt zich direct naar zijn huidige werk als red team hacker gericht op AI: hoe kun je AI manipuleren om je eigen doelen te bereiken zonder de broncode aan te passen?

Melo is momenteel Principal Security Researcher bij CrowdStrike. Daarvoor werkte hij als red team specialist bij Pangea, dat in 2025 door CrowdStrike werd overgenomen. Eerder was hij pentester bij Bulletproof en senior ethical hacker bij Packetlabs. Het verschil tussen pentesting en red teaming ligt in de scope: pentests zijn vaak gericht en beperkt, terwijl red teaming de gehele beveiligingshouding van een organisatie test.

Zijn overstap van pentesting naar AI red teaming kwam voort uit een groeiende interesse in kunstmatige intelligentie. Melo leerde zichzelf AI-technologieën aan als een onbetaalde nevenactiviteit naast zijn werk als pentester. In maart 2025 nam hij deel aan een AI-hackwedstrijd georganiseerd door Pangea, terwijl hij nog bij Packetlabs werkte. Hij zag dit als een kans om zijn kennis te verdiepen en zijn vaardigheden te testen. Melo won uiteindelijk alle niveaus van de competitie en behaalde later een 100% score in de HackAPrompt 2.0 challenge door alle 39 uitdagingen te 'jailbreaken'. Dit succes leidde tot zijn aanstelling bij Pangea als AI red team specialist in juni 2025.

Melo benadrukt dat zijn jarenlange ervaring en mindset vanuit pentesting hem goed van pas kwamen in zijn nieuwe rol. Zijn eerste herinnering aan hacken – het aanpassen van videogameconfiguraties voor het plezier – weerspiegelt zijn huidige aanpak: het manipuleren en controleren van een omgeving zonder deze te breken. Dit geldt zowel voor red teaming als voor AI-hacking, waarbij het doel is om de output te beïnvloeden zonder de code zelf te wijzigen.

Over het jailbreaking van AI zegt Melo: "Het spel van jailbreaking is in feite het bevrijden van de bot, het wegnemen van alle beperkingen zodat deze kan outputten wat je maar wilt, zonder limieten." De regels van dit spel zijn vastgelegd in de AI-code, die bepaalt wat de AI kan en niet kan doen, inclusief de guardrails die gevaarlijke output moeten voorkomen. Het doel is om deze beperkingen te omzeilen zonder de onderliggende code aan te passen, wat een nieuwe dimensie toevoegt aan het testen van AI-beveiliging.