Vergleich der Top 20 LLM Security Tools & kostenlosen Frameworks

Chevrolet of Watsonville, ein Autohaus, führte einen ChatGPT-basierten Chatbot auf seiner Website ein. Der Chatbot bewarb jedoch fälschlicherweise ein Automatisch für 1 Dollar, was möglicherweise rechtliche Konsequenzen nach sich zog und zu einer erheblichen Rechnung für Chevrolet führte. Vorfälle wie dieser verdeutlichen, wie wichtig die Implementierung von Sicherheitsmaßnahmen für LLM-Anwendungen ist. ¹

Entdecken Sie die besten LLM-Sicherheitstools, die Ihre Large Language Model-Anwendungen schützen können:

Vergleich der besten LLM-Sicherheitstools

Bevor wir die LLM-Sicherheitstools vergleichen, haben wir sie in drei Kategorien unterteilt:

1. Open-Source-Frameworks und Bibliotheken, die potenzielle Bedrohungen erkennen können
2. KI-Sicherheitstools, die LLM-spezifische Dienste zur Identifizierung von Systemausfällen bereitstellen
3. GenAI-Sicherheitstools, die sich auf externe Bedrohungen und interne Fehler in LLM-Apps konzentrieren.

Da wir uns auf LLM-Sicherheitstools konzentrieren, haben wir LLMOps-Tools und andere Large Language Models (LLMs) ausgeschlossen, die keine kritischen Schwachstellen oder Sicherheitsverletzungen erkennen können. Wir haben auch keine Tools erwähnt, die KI Governance-Dienste anbieten, die ethisches Verhalten und Datenschutzbestimmungen überprüfen.

Die Tabelle zeigt, dass die LLM-Sicherheitslösungen in der jeweiligen Kategorie alphabetisch sortiert sind.

KI Governance-Tools

KI Governance-Tools bewerten KI-Modelle hinsichtlich Wirksamkeit, Bias, Robustheit, Datenschutz und Erklärbarkeit und liefern umsetzbare Strategien zur Risikominderung und standardisierten Berichterstattung. KI Governance-Tools können bei LLM-Sicherheitsbewertungen helfen, indem sie sicherstellen, dass LLMs sicher, vertrauenswürdig und konform mit den relevanten Vorschriften sind, wodurch die allgemeine Sicherheit und Zuverlässigkeit verbessert wird. Einige dieser Tools sind:

Credo KI ist eine KI Governance-Plattform, die Unternehmen bei der Einführung, Skalierung und Governance von KI unterstützt. Credo KI bietet GenAI Guardrails, die Governance-Funktionen zur Unterstützung der Einführung generativer KI-Technologien bereitstellen. Einige der Funktionen sind:

1. Technische Integrationen mit LLMOps-Tools, um I/O-Filter und datenschutzfreundliche Infrastruktur über eine zentrale Benutzeroberfläche zu konfigurieren
2. GenAI-spezifische Richtlinienpakete, die vordefinierte Prozesse und technische Kontrollen zur Risikominderung bei der Text-, Code- und Bildgenerierung enthalten.

Fairly KI, übernommen von Asenion, ist ein KI Governance-, Risikomanagement- und Compliance-Tool für die Verwaltung von KI-Entwicklungsworkflows. Fairly KI kann nützlich sein, um LLM-Sicherheitsrisiken zu erkennen und darauf zu reagieren, durch Funktionen wie:

• Kontinuierliche Überwachung und Tests, um Risiken in Echtzeit zu identifizieren und zu mindern.
• Zusammenarbeit zwischen Risiko- und Compliance-Teams mit Data-Science- und Cybersicherheitsteams, um sicherzustellen, dass Modelle sicher sind.
• Dynamische Berichterstattung, um kontinuierliche Transparenz und Dokumentation des Compliance-Status zur Verwaltung und Prüfung von LLM-Sicherheitsmaßnahmen zu bieten.

Fiddler ist eine Unternehmenssoftware-Plattform für KI-Observability, Sicherheit und Governance. Sie bietet Überwachungstools zur Nachverfolgung von:

• LLM-Observability, um die Leistung zu überwachen, Halluzinationen und Toxizität zu erkennen und PII zu schützen.
• Fiddler Auditor, um LLMs auf Robustheit, Korrektheit und Sicherheit zu bewerten und Bewertungen von Prompt-Injection-Angriffen zu unterstützen.
• Modellüberwachung, um Model Drift zu identifizieren und Warnmeldungen für potenzielle Probleme einzurichten.
• Responsible KI, um Bias zu mindern und umsetzbare Erkenntnisse zur Verbesserung spezifischer KPIs zu liefern.

Holistic KI ist ein KI Governance-Tool, das bei Compliance, Risikominderung und der Sicherheit von KI-Systemen, einschließlich Large Language Models (LLMs), hilft. Es bietet Systembewertungen für Wirksamkeit, Bias, Datenschutz und Erklärbarkeit sowie eine kontinuierliche Überwachung globaler KI-Vorschriften. Einige der relevanten Funktionen umfassen:

• Datensicherheit, um sensible Daten automatisch aus generativen KI-Prompts zu zensieren.
• Bias- und Toxizitätsfilterung, um Fälle von verzerrten Ausgaben, Toxizität und Halluzinationen zu erkennen und zu reduzieren.
• Schwachstellenerkennung, um Schwachstellen zu identifizieren und zu mindern.
• Erkennung bösartiger Prompts, um bösartige Prompts zu erkennen und darauf zu reagieren, um LLMs zu schützen.

KI-Sicherheitstools

KI-Sicherheitstools bieten Sicherheitsmaßnahmen für Anwendungen der künstlichen Intelligenz, indem sie fortschrittliche Algorithmen und Bedrohungserkennungsmechanismen einsetzen. Einige dieser Tools können für LLMs eingesetzt werden, um die Integrität dieser Modelle zu gewährleisten.

Synack ist ein Cybersicherheitsunternehmen, das Crowdsourcing-Sicherheitstestdienste anbietet. Die Plattform umfasst Tools zur Identifizierung von Schwachstellen und zur Verwaltung operationeller Risiken in LLM-Anwendungen.

Synack eignet sich für verschiedene KI-Implementierungen, einschließlich Chatbots, Kundenberatung und interner Tools. Zu den wichtigsten Funktionen gehören:

1. Kontinuierliche Sicherheit, durch die Identifizierung unsicheren Codes vor der Veröffentlichung, um ein proaktives Risikomanagement während der Codeentwicklung zu gewährleisten.
2. Schwachstellenprüfungen, einschließlich Prompt Injection, unsicherer Ausgabebehandlung, Modelldiebstahl und übermäßiger Handlungsfähigkeit, die Bedenken wie verzerrte Ausgaben adressieren.
3. Testergebnisse, durch die Bereitstellung von Echtzeitberichten über die Synack-Plattform, die Testmethoden und ausnutzbare Schwachstellen aufzeigen.

WhyLabs LLM Security bietet Überwachungstools zur Bewertung der Zuverlässigkeit und des Verhaltens von eingesetzten LLM-Systemen. Es kombiniert Observability-Tools und Schutzmechanismen und bietet Schutz vor verschiedenen Sicherheitsbedrohungen und Schwachstellen, wie z. B. bösartigen Prompts. Hier sind einige der wichtigsten Funktionen, die Plattform von WhyLabs bietet:

1. Schutz vor Datenlecks durch die Bewertung von Prompts und die Blockierung von Antworten, die personenbezogene Daten (PII) enthalten, um gezielte Angriffe zu erkennen, die vertrauliche Daten preisgeben könnten.
2. Prompt-Injection-Überwachung von bösartigen Prompts, die das System verwirren und zu schädlichen Ausgaben führen können.
3. Prävention von Fehlinformationen durch die Identifizierung und Verwaltung von LLM-generierten Inhalten, die aufgrund von „Halluzinationen“ Fehlinformationen oder unangemessene Antworten enthalten könnten.
4. OWASP Top 10 für LLM-Anwendungen, die Best Practices zur Identifizierung und Minderung von Risiken im Zusammenhang mit LLMs darstellen.

CalypsoAI Moderator

CalypsoAI Moderator ist ein lokales oder selbst gehostetes Dienstprogramm, das Daten nicht extern verarbeitet oder speichert, wodurch die Datenexposition gegenüber Dritten begrenzt wird. Das Tool ist mit verschiedenen Plattformen kompatibel, die auf LLM-Technologie basieren, einschließlich beliebter Modelle wie ChatGPT. Die Funktionen von Calypso KI Moderator helfen bei:

1. Verhinderung von Datenverlust durch die Überprüfung auf sensible Daten wie Code und geistiges Eigentum und die Verhinderung der unbefugten Weitergabe proprietärer Informationen.
2. Vollständige Prüfbarkeit durch die Bereitstellung einer detaillierten Aufzeichnung aller Interaktionen, einschließlich Prompt-Inhalt, Absenderdetails und Zeitstempel.
3. Erkennung von Schadcode durch die Identifizierung und Blockierung von Malware, um das Ökosystem des Unternehmens vor potenziellen Infiltrationen durch LLM-Antworten zu schützen.
4. Automatisierte Analyse durch die automatische Generierung von Kommentaren und Erkenntnissen zu dekompiliertem Code, was ein schnelleres Verständnis komplexer Binärstrukturen ermöglicht.

Adversa KI

Adversa KI ist auf Cyber-Bedrohungen, Datenschutzbedenken und Sicherheitsvorfälle in KI-Systemen spezialisiert. Der Fokus liegt auf dem Verständnis potenzieller Schwachstellen, die Cyberkriminelle in KI-Anwendungen ausnutzen könnten, basierend auf Informationen über die KI-Modelle und Daten des Kunden. Adversa KI führt durch:

1. Resilienztests durch die Simulation szenariobasierter Angriffssimulationen, um die Anpassungs- und Reaktionsfähigkeit des KI-Systems zu bewerten und die Incident Response sowie Sicherheitsmaßnahmen zu verbessern.
2. Stresstests durch die Simulation von hohem Volumen oder adversarialen Eingaben, um Fehlerraten, Latenzschwankungen und Fehlerpunkte des Systems zu bewerten.
3. Angriffserkennung durch die Analyse von Schwachstellen in Gesichtserkennungssystemen, um adversarialen Angriffen, Injection-Angriffen und sich entwickelnden Bedrohungen entgegenzuwirken und den Schutz von Privatsphäre und Genauigkeit zu gewährleisten.

GenAI-Sicherheitstools

GenAI-spezifische Tools schützen die Integrität und Zuverlässigkeit sprachbasierter KI-Lösungen. Diese Tools können Cybersicherheitstools sein, die ihre Dienste auf LLMs zuschneiden, oder Plattformen und Toolkits, die speziell für die Sicherung von Sprachgenerierungsanwendungen entwickelt wurden.

LLM Attack Chains by Praetorian

Praetorian ist ein Cybersicherheitsunternehmen, das sich auf fortschrittliche Sicherheitslösungen und -dienste spezialisiert hat. Praetorian bietet Cybersicherheitsdienste an, darunter Schwachstellenbewertungen, Penetrationstests und Sicherheitsberatung. Praetorian setzt adversariale Angriffe ein, um LLM-Modelle herauszufordern. Die Plattform von Praetorian ermöglicht es Benutzern:

1. Gezielt gestaltete Prompts zu verwenden, um Schwachstellen in Language Models (LLMs) zu bewerten und potenzielle Verzerrungen oder Sicherheitslücken aufzudecken. Prompt-Injection-Tests identifizieren, wo ein Modell Anweisungsgrenzen nicht einhält, und liefern Daten zur Anpassung des Modellverhaltens.
2. Side-Channel-Angriffserkennung einzusetzen, um Tools gegen potenzielle Schwachstellen zu stärken. Durch die Identifizierung und Minderung von Side-Channel-Risiken verbessern Unternehmen die Sicherheit ihrer Systeme und schützen sensible Informationen vor potenziellen verdeckten Kanälen und unbefugtem Zugriff.
3. Datenvergiftung entgegenzuwirken, um die Integrität der LLM-Trainingsdatensätze zu wahren. Die proaktive Identifizierung und Verhinderung von Datenvergiftung gewährleistet die Zuverlässigkeit und Genauigkeit von Modellen und schützt vor böswilliger Manipulation der Eingabedaten.
4. Unbefugte Extraktion von Trainingsdaten zu verhindern, um proprietäre Informationen zu schützen. Die Verhinderung des unbefugten Zugriffs auf Trainingsdaten erhöht die Vertraulichkeit und Sicherheit sensibler Informationen, die bei der Modellentwicklung verwendet werden.
5. Backdoors zu erkennen und zu beseitigen, um die Sicherheit innerhalb der Praetorian-Plattform zu erhöhen. Das Identifizieren und Schließen potenzieller Backdoors verbessert die Vertrauenswürdigkeit und Zuverlässigkeit von Modellen und stellt sicher, dass sie ohne Kompromittierung oder unbefugten Zugriff arbeiten.

LLMGuard

LLM Guard, entwickelt von Laiyer KI, ist ein Open-Source-Sicherheitstoolkit für Large Language Models (LLMs), das Eingabe-/Ausgabevalidierung, Code-Korrekturen und technische Dokumentation bietet. Das Toolkit ermöglicht es Benutzern:

1. Schädliche Sprache zu erkennen und zu bereinigen in LLM-Interaktionen, um sicherzustellen, dass Inhalte angemessen und sicher bleiben.
2. Datenlecks zu verhindern von sensiblen Informationen während LLM-Interaktionen, ein entscheidender Aspekt für die Wahrung von Datenschutz und Sicherheit.
3. Resistenz gegen Prompt-Injection-Angriffe zu bieten, um die Integrität der LLM-Interaktionen zu gewährleisten.

Lakera

Lakera Guard ist ein API-basiertes KI-Sicherheitstool zur Überwachung und Bewertung von Large Language Model (LLM)-Anwendungen. Das Tool kann über seine API in bestehende Anwendungen und Workflows integriert werden und bleibt modellagnostisch, sodass Unternehmen ihre LLM-Anwendungen absichern können. Bemerkenswerte Funktionen umfassen:

1. Prompt-Injection-Schutz sowohl für direkte als auch indirekte Angriffe, um unbeabsichtigte nachgelagerte Aktionen zu verhindern.
2. Datenleckage sensibler Informationen, wie personenbezogene Daten (PII) oder vertrauliche Unternehmensdaten.
3. Erkennung von Halluzinationen durch die Identifizierung von Modellausgaben, die vom Eingabekontext oder erwarteten Verhalten abweichen.

LLM Guardian by Lasso Security

Lasso Securitys LLM Guardian integriert Bewertung, Bedrohungsmodellierung und Schulung, um LLM-Anwendungen zu schützen. Einige der wichtigsten Funktionen umfassen:

1. Sicherheitsbewertungen, um potenzielle Schwachstellen und Sicherheitsrisiken zu identifizieren und Unternehmen Einblicke in ihre Sicherheitslage und potenzielle Herausforderungen beim Einsatz von LLMs zu geben.
2. Bedrohungsmodellierung, die es Unternehmen ermöglicht, potenzielle Cyber-Bedrohungen, die auf ihre LLM-Anwendungen abzielen, zu antizipieren und sich darauf vorzubereiten.
3. Spezialisierte Schulungsprogramme, um die Cybersicherheitskenntnisse und -fähigkeiten der Teams bei der Arbeit mit LLMs zu verbessern.

Open-Source-Coding-Frameworks und Bibliotheken

Open-Source-Coding-Plattformen und Bibliotheken ermöglichen es Entwicklern, Sicherheitsmaßnahmen in KI- und Generative KI-Anwendungen zu implementieren und zu verbessern. Einige von ihnen sind speziell für die LLM-Sicherheit entwickelt, während andere für jedes KI-Modell eingesetzt werden können.

Die Tabelle zeigt Open-Source-LLM-Sicherheits-Coding-Frameworks und Bibliotheken nach ihren Github-Bewertungen.

Guardrails KI

Guardrails KI ist eine Open-Source-Bibliothek für die Sicherheit von KI-Anwendungen. Das Tool besteht aus zwei wesentlichen Komponenten:

• Rail, das Spezifikationen mithilfe der Reliable KI Markup Language (RAIL) definiert
• Guard, ein leichtgewichtiger Wrapper zur Strukturierung, Validierung und Korrektur von LLM-Ausgaben.

Guardrails KI hilft bei der Etablierung und Aufrechterhaltung von Sicherheitsstandards in LLMs durch:

1. Entwicklung eines Frameworks, das die Erstellung von Validatoren erleichtert, die Anpassungsfähigkeit an verschiedene Szenarien gewährleistet und spezifische Validierungsanforderungen berücksichtigt.
2. Automatisierung der Ausführungsschleife für die Prompt-Übermittlung, Ausgabeverifizierung und programmatische erneute Prompt-Erstellung, wenn Validierungsprüfungen fehlschlagen.
3. Einrichtung eines zentralen Repositorys, das häufig verwendete Validatoren beherbergt, um Zugänglichkeit, Zusammenarbeit und standardisierte Validierungspraktiken in verschiedenen Anwendungen und Anwendungsfällen zu fördern.

Garak

Garak ist ein automatisierter Schwachstellenscanner für Large Language Models (LLMs), der darauf abzielt, Sicherheitslücken in Technologien, Systemen, Anwendungen und Diensten zu identifizieren, die Sprachmodelle nutzen. Die Funktionen von Garak umfassen:

1. Automatisiertes Scannen, um eine Vielzahl von Sonden auf ein Modell anzuwenden, Aufgaben wie Detektorauswahl und Ratenbegrenzung zu verwalten und detaillierte Berichte ohne manuelles Eingreifen zu erstellen, wobei die Modellleistung und -sicherheit mit minimalem menschlichem Aufwand analysiert werden.
2. Konnektivität mit verschiedenen LLMs, einschließlich OpenAI, Hugging Face, Cohere, Replicate und benutzerdefinierten Python-Integrationen, was die Flexibilität für vielfältige LLM-Sicherheitsanforderungen erhöht.
3. Selbstanpassungsfähigkeit, wann immer ein LLM-Fehler identifiziert wird, durch Protokollierung und Training seiner automatisch Red-Team-Funktion.
4. Erkundung verschiedener Fehlermodi durch Plugins, Sonden und herausfordernde Prompts, um jeden fehlschlagenden Prompt und jede Antwort systematisch zu untersuchen und zu melden und ein Protokoll für eingehende Analysen anzubieten.

Rebuff KI

Rebuff ist ein Prompt-Injection-Detektor, der eingehende Prompts mithilfe von vier verschiedenen Filter- und Erkennungsschritten analysiert. Rebuff kann die Sicherheit von Large Language Model (LLM)-Anwendungen verbessern durch:

1. Einsatz von vier Verteidigungsebenen zum Schutz vor PI-Angriffen.
2. Nutzung LLM-basierter Erkennung, die eingehende Prompts analysieren kann, um potenzielle Angriffe zu identifizieren und eine nuancierte und kontextbewusste Bedrohungserkennung zu ermöglichen.
3. Speicherung von Embeddings früherer Angriffe in einer Vektordatenbank, um ähnliche Angriffe in der Zukunft zu erkennen und zu verhindern.
4. Integration von Canary Tokens in Prompts zur Erkennung von Datenlecks. Das Framework speichert Prompt-Embeddings in der Vektordatenbank und stärkt so die Abwehr gegen zukünftige Angriffe.

G3PO

Das G3PO-Skript fungiert als Protokolldroide für Ghidra und hilft bei der Analyse und Annotation von dekompiliertem Code. Dieses Skript dient als Sicherheitstool für Reverse Engineering und Binärcodeanalyse, indem es Large Language Models (LLMs) wie GPT-3.5, GPT-4 oder Claude v1.2 nutzt. Es bietet Benutzern:

1. Schwachstellenidentifikation, um potenzielle Sicherheitslücken durch die Nutzung von LLM zu identifizieren und Erkenntnisse basierend auf Mustern und Trainingsdaten zu liefern.
2. Automatisierte Analyse, um automatisch Kommentare und Erkenntnisse zu dekompiliertem Code zu generieren und ein schnelleres Verständnis komplexer Binärstrukturen zu ermöglichen.
3. Code-Annotation und Dokumentation, um aussagekräftige Namen für Funktionen und Variablen vorzuschlagen, die Lesbarkeit und das Verständnis des Codes zu verbessern, was besonders bei Sicherheitsanalysen entscheidend ist.

Vigil

Vigil ist eine Python-Bibliothek und REST-API, die Prompts und Antworten in Large Language Models (LLMs) bewerten kann. Ihre Hauptaufgabe ist die Identifizierung von Prompt Injections, Jailbreaks und potenziellen Risiken im Zusammenhang mit LLM-Interaktionen. Vigil bietet:

1. Erkennungsmethoden für die Prompt-Analyse, einschließlich Vektordatenbank/Textähnlichkeit, YARA/Heuristik, Transformer-Modellanalyse, Prompt-Antwort-Ähnlichkeit und Canary Tokens.
2. Benutzerdefinierte Erkennungen mithilfe von YARA-Signaturen.

LLMFuzzer

LLMFuzzer ist ein Open-Source-Fuzzing-Framework, das Schwachstellen in Large Language Models (LLMs) identifizieren kann, wobei der Schwerpunkt auf deren Integration in Anwendungen über LLM-APIs liegt. Dieses Tool kann für Sicherheitsenthusiasten, Penetrationstester oder Cybersicherheitsforscher hilfreich sein. Zu den wichtigsten Funktionen gehören:

1. LLM-API-Integrationstests, um LLM-Integrationen in verschiedenen Anwendungen zu bewerten und Tests sicherzustellen.
2. Fuzzing-Strategien, um Schwachstellen aufzudecken und die Effektivität zu steigern.

EscalateGPT

EscalateGPT ist ein KI-gestütztes Python-Tool, das Privilegien-Eskalationsmöglichkeiten innerhalb von Amazon Web Services (AWS) Identity and Access Management (IAM)-Konfigurationen identifiziert. Es analysiert IAM-Fehlkonfigurationen und bietet potenzielle Minderungsstrategien durch die Nutzung verschiedener Modelle von OpenAI. Einige Funktionen umfassen:

1. IAM-Richtlinienabruf und -analyse, um potenzielle Privilegien-Eskalationsmöglichkeiten zu identifizieren und relevante Gegenmaßnahmen vorzuschlagen.
2. Detaillierte Ergebnisse im JSON-Format, um Schwachstellen auszunutzen und Strategien zur Behebung zu empfehlen.

Die Leistung von EscalateGPT kann je nach verwendetem Modell variieren. GPT4 zeigte beispielsweise die Fähigkeit, komplexere Privilegien-Eskalationsszenarien zu identifizieren als GPT3.5-turbo, insbesondere in realen AWS-Umgebungen.

BurpGPT

BurpGPT ist eine Burp Suite-Erweiterung, die Web-Sicherheitstests durch die Einbindung der Large Language Models (LLMs) von OpenAI verbessert. Es bietet Schwachstellenscanning und verkehrsbasierte Analysefunktionen, die direkt in die Benutzeroberfläche der Burp Suite integriert sind. Zu den wichtigsten Funktionen gehören:

1. Passive Scan-Prüfung von HTTP-Daten, die zur Analyse an ein von OpenAI kontrolliertes GPT-Modell übermittelt werden, was die Erkennung von Schwachstellen und Problemen ermöglicht, die herkömmliche Scanner in gescannten Anwendungen möglicherweise übersehen.
2. Granulare Kontrolle, um aus mehreren OpenAI-Modellen zu wählen und die Anzahl der in der Analyse verwendeten GPT-Tokens zu steuern.
3. Integration mit der Burp Suite, die alle nativen Funktionen nutzt, die für die Analyse erforderlich sind, wie z. B. die Anzeige von Ergebnissen innerhalb der Burp-Benutzeroberfläche.
4. Fehlerbehebungsfunktion über das native Burp-Ereignisprotokoll, das Benutzer bei der Lösung von Kommunikationsproblemen mit der OpenAI-API unterstützt.

Sichere Coding-Praktiken im LLM-Zeitalter

Während Open-Source-Bibliotheken und Frameworks wertvolle Werkzeuge zum Schutz von LLM-Anwendungen bieten, hängt die sichere Codegenerierung auch von der Verwendung sichererer Programmiersprachen ab. Ein bemerkenswertes Beispiel ist die Neufassung der kryptografischen Kernbibliotheken SymCrypt von Microsoft von C auf Rust, eine speichersichere Sprache.³

Obwohl nicht LLM-generiert, zeigt diese Anstrengung, wie die Wahl von sicherheitsorientierten Sprachen ganze Klassen von Schwachstellen beseitigen kann. Da LLMs mehr Code-Schreibaufgaben übernehmen, kann die Kombination mit sichereren Sprachen wie Rust das Risiko der Generierung von unsicherem oder ausnutzbarem Code verringern.

Neueste Entwicklung: Agentic Security

Agentic Security bezieht sich auf die Sicherheit von KI-Agenten:

MCP Secure Gateway

Das Model Context Protocol (MCP) ist der Industriestandard für die Verbindung von KI-Agenten mit Tools. Ein MCP-Gateway fungiert als Firewall für diese Verbindungen und verhindert, dass Agenten von den von ihnen verwendeten Tools übernommen werden.

Agentic Identity & Access Management (A-IAM)

Diese Tools konzentrieren sich auf die Verwaltung der Anmeldeinformationen, der „Absicht“ und der Berechtigungen dieser autonomen digitalen Bürger.

Autonomes Red Teaming & Pentesting

Da Agenten auf nicht-deterministische Weise handeln, sind statische Sicherheitsprüfungen unzureichend. Der autonome Red-Teaming-Ansatz greift Agenten kontinuierlich an, um Schwachstellen zu finden.

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FAQs

Weiterführende Literatur

Erfahren Sie mehr über LLMs und LLMOps:

• Vergleichen Sie 45+ MLOps-Tools: Ein umfassender Anbieter-Benchmark
• Netzwerk-Sicherheitsaudit-Tools.
• SOC-Tools mit Kernkomponenten-Kategorisierung

Diese Forschung zitieren

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@misc{simsek2026,
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  title  = {{Vergleich der Top 20 LLM Security Tools & kostenlosen Frameworks}},
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  note   = {AIMultiple. Abgerufen am 19. Mai 2026}
}

Referenzlinks

1.

A Chevy Dealership Added an AI Chatbot to Its Site. Then All Hell Broke Loose. - Business Insider

Business Insider

2.

LLM Guard: Open-source toolkit for securing Large Language Models - Help Net Security

3.

Rewriting SymCrypt in Rust to modernize Microsoft’s cryptographic library  - Microsoft Research

Hazal Şimşek

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Hazal ist eine Branchenanalystin bei AIMultiple, mit Schwerpunkt auf Process Mining und IT-Automatisierung.

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