Vergleich der Top 20 LLM-Sicherheitstools und kostenlosen Frameworks im Jahr 2026

Chevrolet of Watsonville, ein Autohaus, führte einen Chatbot auf ChatGPT-Basis auf seiner Website ein. Dieser bot jedoch fälschlicherweise ein Auto für nur 1 US-Dollar an, was potenziell rechtliche Konsequenzen und erhebliche Kosten für Chevrolet nach sich ziehen könnte. Vorfälle wie dieser verdeutlichen die Wichtigkeit von Sicherheitsmaßnahmen für LLM-Anwendungen. ¹

Entdecken Sie die besten LLM-Sicherheitstools, die Ihre großen Sprachmodellanwendungen schützen können:

Vergleich der besten LLM-Sicherheitstools

Bevor wir die Sicherheitstools von LLM verglichen, analysierten wir sie in drei Kategorien:

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

Da wir uns auf Sicherheitstools für große Sprachmodelle (LLMs) konzentrieren, haben wir LLMOps-Tools und andere große Sprachmodelle (LLMs), die keine kritischen Schwachstellen oder Sicherheitsverletzungen erkennen können, ausgeschlossen. Ebenso wenig haben wir Tools berücksichtigt, die KI-Governance- Dienste zur Überprüfung ethischen Verhaltens und Datenschutzbestimmungen anbieten.

Die Tabelle zeigt die Sicherheitslösungen von LLM aufgelistet nach Kategorie und Mitarbeiterzahl der Anbieter.

KI-Governance-Tools

Tools zur KI-Governance bewerten KI-Modelle hinsichtlich Effektivität, Verzerrung, Robustheit, Datenschutz und Erklärbarkeit und liefern umsetzbare Strategien zur Risikominderung sowie standardisierte Berichterstattung. Sie unterstützen Sicherheitsbewertungen von LLMs und gewährleisten deren Sicherheit, Vertrauenswürdigkeit und Konformität mit relevanten Vorschriften, wodurch die allgemeine Sicherheit und Zuverlässigkeit erhöht wird. Zu diesen Tools gehören unter anderem:

Credo AI ist eine KI-Governance-Plattform, die Unternehmen bei der Einführung, Skalierung und Steuerung von KI unterstützt. Credo AI bietet GenAI Guardrails, eine Plattform mit Governance-Funktionen, die die sichere Einführung generativer KI-Technologien gewährleisten. Zu diesen Funktionen gehören unter anderem:

1. Technische Integrationen mit LLMOps-Tools zur Konfiguration von I/O-Filtern und datenschutzfreundlicher Infrastruktur von einer zentralen Kommandozentrale aus.
2. GenAI-spezifische Richtlinienpakete , die vordefinierte Prozesse und technische Kontrollen zur Minderung von Risiken bei der Text-, Code- und Bildgenerierung enthalten.

Fairly AI, ein von Asenion übernommenes Unternehmen, ist ein spezialisiertes Tool für KI-Governance, Risikomanagement und Compliance, das Organisationen dabei unterstützt, KI-Projekte von Anfang an sicher und effektiv zu managen. Fairly AI kann mithilfe von Funktionen wie den folgenden hilfreich sein, um Sicherheitsrisiken im Bereich Lifecycle Management (LLM) zu erkennen und darauf zu reagieren:

• Kontinuierliche Überwachung und Tests zur Identifizierung und Minderung von Risiken in Echtzeit.
• Zusammenarbeit zwischen Risiko- und Compliance-Teams mit Data-Science- und Cybersicherheitsteams, um die Sicherheit der Modelle zu gewährleisten.
• Dynamisches Reporting zur kontinuierlichen Transparenz und Dokumentation des Compliance-Status für die Verwaltung und Prüfung der LLM-Sicherheitsmaßnahmen.

Fiddler ist ein Tool zur KI-Transparenz für Unternehmen, das die Beobachtbarkeit, Sicherheit und Governance von KI verbessert. Fiddler unterstützt Organisationen dabei, sicherzustellen, dass ihre Lebenszyklusmanagementsysteme (LLMs) während ihres gesamten Lebenszyklus sicher, konform und leistungsstark sind. Zu den wichtigsten Produkten und Funktionen gehören:

• LLM-Beobachtbarkeit zur Überwachung der Leistung, Erkennung von Halluzinationen und Toxizität sowie zum Schutz von PII.
• Der Fiddler-Auditor dient zur Bewertung von LLMs hinsichtlich Robustheit, Korrektheit und Sicherheit und unterstützt die umgehende Beurteilung von Injection-Angriffen.
• Modellüberwachung zur Erkennung von Modellabweichungen und Einrichtung von Warnmeldungen für potenzielle Probleme.
• Verantwortungsvolle KI zur Minderung von Verzerrungen und zur Bereitstellung umsetzbarer Erkenntnisse zur Verbesserung spezifischer KPIs.

Holistic AI ist ein Tool zur KI-Governance, das die Einhaltung von Vorschriften sicherstellt, Risiken minimiert und die Sicherheit von KI-Systemen, einschließlich großer Sprachmodelle (LLMs), verbessert. Es bietet Systembewertungen hinsichtlich Effektivität, Verzerrung, Datenschutz und Erklärbarkeit sowie die kontinuierliche Überwachung globaler KI-Regulierungen. Zu den relevanten Funktionen gehören:

• Datensicherheit durch automatische Zensur sensibler Daten in generativen KI-Aufforderungen.
• Schutz vor Verzerrungen und toxischen Einflüssen sowie Halluzinationen.
• Erkennung von Schwachstellen zur Identifizierung und Behebung von Sicherheitslücken.
• Erkennung bösartiger Eingabeaufforderungen zum Erkennen und Reagieren auf bösartige Eingabeaufforderungen zum Schutz von LLMs.

Nexos.ai ist eine LLM-Orchestrierungs- und Gateway-Plattform der Enterprise-Klasse, die es Unternehmen ermöglicht, mehrere KI-Modelle über eine einheitliche Schnittstelle zu integrieren, zu verwalten und zu überwachen. Sie bietet außerdem Funktionen für KI-Governance und LLM-Sicherheit, darunter:

• Richtliniendurchsetzung & Leitplanken : Regeln für Modelleingaben und -ausgaben definieren, um die Offenlegung sensibler Daten zu verhindern und die Unternehmensrichtlinien durchzusetzen.
• Rollenbasierte Zugriffskontrolle: Verwalten Sie Berechtigungen für Teams, Benutzer und Projekte, um eine sichere und konforme Nutzung von KI zu gewährleisten.
• Observability & Auditing: Verfolgen Sie die Modellnutzung, überwachen Sie Budgets, pflegen Sie Protokolle und generieren Sie Audit-Trails für die unternehmensweite Überwachung.

KI-Sicherheitstools

KI-Sicherheitstools bieten Sicherheitsmaßnahmen für Anwendungen künstlicher Intelligenz durch den Einsatz fortschrittlicher Algorithmen und Bedrohungserkennungsmechanismen. Einige dieser Tools können auch für LLMs eingesetzt werden, um die Integrität dieser Modelle zu gewährleisten.

Synack ist ein Cybersicherheitsunternehmen, das sich auf Crowdsourcing-basierte Sicherheitstests spezialisiert hat. Die Synack-Plattform bietet Funktionen zur Identifizierung von KI-Schwachstellen und zur Reduzierung anderer Risiken in LLM-Anwendungen. Synack eignet sich für verschiedene KI-Implementierungen, darunter Chatbots, Kundenführungssysteme und interne Tools. Zu den wichtigsten Funktionen gehören:

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

WhyLabs LLM Security bietet eine umfassende Lösung, um die Sicherheit und Zuverlässigkeit von LLM-Bereitstellungen, insbesondere in Produktionsumgebungen, zu gewährleisten. Die Lösung kombiniert Überwachungstools und Schutzmechanismen und bietet so Schutz vor verschiedenen Sicherheitsbedrohungen und Schwachstellen, wie beispielsweise manipulierten Eingabeaufforderungen. Im Folgenden sind einige der wichtigsten Funktionen der WhyLabs-Plattform aufgeführt:

1. Schutz vor Datenlecks durch Auswertung von Eingabeaufforderungen und Blockierung von Antworten, die personenbezogene Daten (PII) enthalten, um gezielte Angriffe zu erkennen, die vertrauliche Daten preisgeben können.
2. Überwachung von schädlichen Eingabeaufforderungen, die das System verwirren und zu schädlichen Ausgaben verleiten können.
3. Prävention von Fehlinformationen durch Identifizierung und Verwaltung von LLM-generierten Inhalten, die aufgrund von „Halluzinationen“ Fehlinformationen oder unpassende Antworten enthalten könnten.
4. Die OWASP Top 10 für LLM-Bewerbungen: Best Practices zur Identifizierung und Minderung von Risiken im Zusammenhang mit LLM-Programmen.

CalypsoAI Moderator

CalypsoAI Moderator sichert LLM-Anwendungen und gewährleistet, dass Organisationsdaten innerhalb des LLM-Ökosystems verbleiben, da das Tool die Daten weder verarbeitet noch speichert. Es ist mit verschiedenen Plattformen kompatibel, die auf LLM-Technologie basieren, darunter gängige Modelle wie ChatGPT. Die Funktionen von CalypsoAI Moderator unterstützen folgende Bereiche:

1. Datenverlustprävention durch Überprüfung auf sensible Daten wie Code und geistiges Eigentum sowie Verhinderung der unbefugten Weitergabe von geschützten Informationen.
2. Vollständige Nachvollziehbarkeit durch die Bereitstellung eines detaillierten Protokolls aller Interaktionen, einschließlich des Inhalts der Aufforderung, der Absenderdetails und der Zeitstempel.
3. Erkennung von Schadcode durch Identifizierung und Blockierung von Malware, wodurch das Ökosystem der Organisation durch LLM-Reaktionen vor potenziellen Infiltrationen geschützt wird.
4. Automatisierte Analyse durch automatische Generierung von Kommentaren und Erkenntnissen zum dekompilierten Code, wodurch ein schnelleres Verständnis komplexer Binärstrukturen ermöglicht wird.

Adversa AI

Adversa AI ist spezialisiert auf Cyberbedrohungen, Datenschutzprobleme und Sicherheitsvorfälle in KI-Systemen. 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 AI führt folgende Leistungen durch:

1. Resilienztests durch Simulation von szenariobasierten Angriffen zur Beurteilung der Anpassungs- und Reaktionsfähigkeit des KI-Systems, Verbesserung der Reaktion auf Vorfälle und der Sicherheitsmaßnahmen.
2. Stresstests durch Bewertung der Leistungsfähigkeit der KI-Anwendung unter extremen Bedingungen, Optimierung von Skalierbarkeit, Reaktionsfähigkeit und Stabilität für den realen Einsatz.
3. Identifizierung von Angriffen durch Analyse von Schwachstellen in Gesichtserkennungssystemen, um feindlichen Angriffen, Einschleusungsangriffen und sich entwickelnden Bedrohungen entgegenzuwirken und gleichzeitig Datenschutz und Genauigkeit zu gewährleisten.

GenAI-Sicherheitstools

GenAI-spezifische Tools gewährleisten die Integrität und Zuverlässigkeit sprachbasierter KI-Lösungen. Dabei kann es sich um Cybersicherheitstools handeln, die ihre Dienste speziell auf Sprachlernprogramme zuschneiden, oder um Plattformen und Toolkits, die eigens für die Absicherung von Anwendungen zur Sprachgenerierung entwickelt wurden.

LLM-Angriffsketten von Praetorian

Praetorian ist ein Cybersicherheitsunternehmen, das sich auf die Bereitstellung fortschrittlicher Sicherheitslösungen und -dienstleistungen spezialisiert hat. Praetorian verbessert die Sicherheitslage von Unternehmen durch ein breites Serviceangebot, darunter Schwachstellenanalysen , Penetrationstests und Sicherheitsberatung. Praetorian setzt gezielte Angriffe ein, um LLM-Modelle zu testen. Die Plattform von Praetorian ermöglicht Nutzern Folgendes:

1. Mithilfe speziell entwickelter Eingabeaufforderungen lassen sich Schwachstellen in Sprachmodellen (LLMs) aufdecken, wodurch potenzielle Verzerrungen oder Sicherheitslücken sichtbar werden. Durch das Einfügen von Eingabeaufforderungen sind gründliche Tests möglich, die die Grenzen des Modells aufzeigen und Verbesserungen hinsichtlich seiner Robustheit ermöglichen.
2. Setzen Sie die Erkennung von Seitenkanalangriffen ein , um Ihre Tools gegen potenzielle Schwachstellen abzusichern. Durch die Identifizierung und Minderung von Seitenkanalrisiken verbessern Unternehmen die Sicherheit ihrer Systeme und schützen sensible Informationen vor potenziellen verdeckten Angriffskanälen und unberechtigtem Zugriff.
3. Um die Integrität der LLM-Trainingsdatensätze zu gewährleisten, wird Datenverfälschung entgegengewirkt . Die proaktive Erkennung und Verhinderung von Datenverfälschung sichert die Zuverlässigkeit und Genauigkeit der Modelle und schützt vor böswilliger Manipulation der Eingabedaten.
4. Um firmeneigene Informationen zu schützen, muss die unbefugte Entnahme von Trainingsdaten verhindert werden. Die Verhinderung des unrechtmäßigen Zugriffs auf Trainingsdaten erhöht die Vertraulichkeit und Sicherheit sensibler Informationen, die bei der Modellentwicklung verwendet werden.
5. Erkennen und Beseitigen Sie Hintertüren, um die Sicherheit der Praetorian-Plattform zu erhöhen. Durch das Identifizieren und Schließen potenzieller Hintertüren verbessern Sie die Vertrauenswürdigkeit und Zuverlässigkeit der Modelle und gewährleisten deren kompromisslosen und vor unbefugtem Zugriff geschützten Betrieb.

LLMGuard

LLM Guard, entwickelt von Laiyer AI, ist ein umfassendes Open-Source-Toolkit zur Verbesserung der Sicherheit großer Sprachmodelle (LLMs) durch Fehlerbehebung, Dokumentationsverbesserung und Sensibilisierung. Das Toolkit ermöglicht Folgendes:

1. Schädliche Formulierungen in LLM-Interaktionen erkennen und entfernen , um sicherzustellen, dass die Inhalte angemessen und sicher bleiben.
2. Die Verhinderung des Abflusses sensibler Informationen während der LLM-Interaktionen ist ein entscheidender Aspekt der Wahrung des Datenschutzes und der Datensicherheit.
3. Abwehr von Sofortinjektionsangriffen , um die Integrität der LLM-Interaktionen zu gewährleisten.

Lakera

Lakera Guard ist ein entwicklerorientiertes KI-Sicherheitstool zum Schutz von Anwendungen mit großen Sprachmodellen (LLMs) in Unternehmen. Dank seiner API lässt es sich nahtlos in bestehende Anwendungen und Workflows integrieren und ist dabei modellunabhängig. So können Unternehmen ihre LLM-Anwendungen optimal absichern. Zu den wichtigsten Funktionen gehören:

1. Sofortiger Schutz vor direkten und indirekten Angriffen, um unbeabsichtigte Folgeaktionen zu verhindern.
2. Weitergabe sensibler Informationen , wie zum Beispiel personenbezogener Daten (PII) oder vertraulicher Unternehmensdaten.
3. Erkennung von Halluzinationen durch Identifizierung von Modellausgaben, die vom Eingabekontext oder dem erwarteten Verhalten abweichen.

LLM Guardian von Lasso Security

Lasso Securitys LLM Guardian integriert Bewertung, Bedrohungsmodellierung und Schulung zum Schutz von LLM-Anwendungen. Zu den wichtigsten Funktionen gehören:

1. Sicherheitsbewertungen zur Identifizierung potenzieller Schwachstellen und Sicherheitsrisiken, die Organisationen Einblicke in ihre Sicherheitslage und potenzielle Herausforderungen bei der Implementierung von LLMs geben.
2. Bedrohungsmodellierung ermöglicht es Organisationen, potenzielle Cyberbedrohungen für ihre LLM-Anwendungen vorherzusehen und sich darauf vorzubereiten.
3. Spezielle Schulungsprogramme zur Verbesserung der Cybersicherheitskenntnisse und -fähigkeiten von Teams bei der Zusammenarbeit mit LLMs.

Open-Source-Codierungsframeworks und -Bibliotheken

Open-Source-Codierungsplattformen und -bibliotheken ermöglichen es Entwicklern, Sicherheitsmaßnahmen in KI- und generativen KI-Anwendungen zu implementieren und zu verbessern. Einige davon wurden speziell für die Sicherheit von LLM entwickelt, während andere für jedes KI-Modell eingesetzt werden können.

Die Tabelle zeigt Open-Source-Frameworks und Bibliotheken für die Sicherheitsprogrammierung in LLM gemäß ihrer GitHub-Bewertung.

Leitplanken-KI

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

• Rail, das Spezifikationen mithilfe der Reliable AI Markup Language (RAIL) definiert
• Guard, ein leichtgewichtiger Wrapper zum Strukturieren, Validieren und Korrigieren von LLM-Ausgaben.

Guardrails AI hilft bei der Etablierung und Aufrechterhaltung von Qualitätsstandards in LLMs durch

1. Entwicklung eines Rahmens , der die Erstellung von Validatoren erleichtert, die Anpassungsfähigkeit an verschiedene Szenarien gewährleistet und spezifischen Validierungsanforderungen gerecht wird.
2. Implementierung eines vereinfachten Workflows für Eingabeaufforderungen , Überprüfungen und erneute Eingabeaufforderungen, um den Prozess für eine nahtlose Interaktion mit Sprachmodellen (LLMs) zu optimieren und die Gesamteffizienz zu steigern.
3. Die Einrichtung eines zentralen Repositorys , in dem häufig eingesetzte Validatoren untergebracht sind, soll die Zugänglichkeit, die Zusammenarbeit und standardisierte Validierungspraktiken über verschiedene Anwendungen und Anwendungsfälle hinweg fördern.

Garak

Garak ist ein umfassender Schwachstellenscanner für große Sprachmodelle (LLMs), der Sicherheitslücken in Technologien, Systemen, Anwendungen und Diensten aufspürt, die Sprachmodelle nutzen. Die Funktionen von Garak sind:

1. Automatisiertes Scannen zur Durchführung verschiedener Tests an einem Modell, Verwaltung von Aufgaben wie Detektorauswahl und Ratenbegrenzung sowie Erstellung detaillierter Berichte ohne manuelle Eingriffe, Analyse der Modellleistung und -sicherheit mit minimalem menschlichen Aufwand.
2. Konnektivität mit verschiedenen LLMs , darunter OpenAI, Hugging Face, Cohere, Replicate und benutzerdefinierte Python-Integrationen, wodurch die Flexibilität für die vielfältigen Sicherheitsanforderungen von LLMs erhöht wird.
3. Selbstadaptive Fähigkeit , sobald ein LLM-Fehler durch Protokollierung und Training der automatischen Red-Team-Funktion erkannt wird.
4. Diverse Fehlermodus-Erkundung durch Plugins, Sonden und anspruchsvolle Eingabeaufforderungen, um jede fehlerhafte Eingabeaufforderung und Antwort systematisch zu untersuchen und zu melden und so ein umfassendes Protokoll für eine eingehende Analyse bereitzustellen.

KI abwehren

Rebuff ist ein Prompt-Injection-Detektor, der KI-Anwendungen mithilfe eines mehrschichtigen Verteidigungsmechanismus vor Prompt-Injection-Angriffen (PI-Angriffen) schützt. Rebuff kann die Sicherheit von Anwendungen mit großen Sprachmodellen (LLM) verbessern, indem es

1. Durch den Einsatz von vier Verteidigungsebenen soll umfassend vor PI-Angriffen geschützt werden.
2. Durch die Nutzung einer LLM-basierten Erkennung , die eingehende Eingabeaufforderungen analysieren kann, um potenzielle Angriffe zu identifizieren, wird eine differenzierte und kontextbezogene Bedrohungserkennung ermöglicht.
3. Speicherung von Einbettungen früherer Angriffe in einerVektordatenbank , um ähnliche Angriffe in Zukunft zu erkennen und zu verhindern.
4. Durch die Integration von Canary-Tokens in Prompts lassen sich Datenlecks aufdecken. Das Framework speichert Prompt-Einbettungen in der Vektordatenbank und verstärkt so die Abwehr gegen zukünftige Angriffe.

Erfahren Sie mehr über die Vektordatenbank und LLMs .

G3PO

Das G3PO-Skript dient als Protokoll-Droide für Ghidra und unterstützt die Analyse und Annotation von dekompiliertem Code. Es fungiert als Sicherheitstool beim Reverse Engineering und der Binärcodeanalyse, indem es große Sprachmodelle (LLMs) wie GPT-3.5, GPT-4 oder Claude v1.2 verwendet. Es bietet Benutzern folgende Funktionen:

1. Identifizierung von Schwachstellen zur Ermittlung potenzieller Sicherheitslücken durch Nutzung von LLM, wodurch Erkenntnisse auf Basis von Mustern und Trainingsdaten gewonnen werden.
2. Automatisierte Analyse zur automatischen Generierung von Kommentaren und Erkenntnissen zum dekompilierten Code, wodurch ein schnelleres Verständnis komplexer Binärstrukturen ermöglicht wird.
3. Code-Annotationen und Dokumentationen, die aussagekräftige Namen für Funktionen und Variablen vorschlagen, verbessern die Lesbarkeit und das Verständnis des Codes und sind insbesondere bei der Sicherheitsanalyse von entscheidender Bedeutung.

Wache

Vigil ist eine Python-Bibliothek und REST-API, die speziell für die Analyse von Eingabeaufforderungen und Antworten in großen Sprachmodellen (LLMs) entwickelt wurde. Ihre Hauptaufgabe besteht darin, Eingabeaufforderungsmanipulationen, Jailbreaks und potenzielle Risiken im Zusammenhang mit LLM-Interaktionen zu identifizieren. Vigil bietet folgende Funktionen:

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

LLMFuzzer

LLMFuzzer ist ein Open-Source-Fuzzing-Framework, das speziell für die Identifizierung von Schwachstellen in großen Sprachmodellen (LLMs) entwickelt wurde, insbesondere im Hinblick auf deren Integration in Anwendungen über LLM-APIs. Dieses Tool ist hilfreich für Sicherheitsbegeisterte, Penetrationstester und Cybersicherheitsforscher. Zu seinen wichtigsten Funktionen gehören:

1. LLM API-Integrationstests zur Bewertung der LLM-Integrationen in verschiedenen Anwendungen, um eine umfassende Prüfung zu gewährleisten.
2. Fuzzing-Strategien zur Aufdeckung von Schwachstellen und zur Steigerung der Effektivität.

EscalateGPT

EscalateGPT ist ein KI-gestütztes Python-Tool, das Möglichkeiten zur Rechteausweitung in AWS Identity and Access Management (IAM)-Konfigurationen identifiziert. Es analysiert Fehlkonfigurationen im IAM-System und bietet mithilfe verschiedener Modelle potenzielle Gegenmaßnahmen. Zu den Funktionen gehören unter anderem:

1. Abruf und Analyse von IAM-Richtlinien zur Identifizierung potenzieller Möglichkeiten zur Rechteausweitung und Vorschlag geeigneter Gegenmaßnahmen.
2. Detaillierte Ergebnisse im JSON-Format zur Nutzung und Empfehlung von Strategien zur Behebung von Schwachstellen.

Die Leistung von EscalateGPT kann je nach verwendetem Modell variieren. Beispielsweise zeigte GPT4 im Vergleich zu GPT3.5-turbo die Fähigkeit, komplexere Privilege-Escalation-Szenarien zu identifizieren, insbesondere in realen AWS-Umgebungen.

BurpGPT

BurpGPT ist eine Burp Suite-Erweiterung, die Web-Sicherheitstests durch die Integration der Large Language Models (LLMs) von OpenAI verbessert. Sie bietet erweiterte Funktionen für Schwachstellenscans und datenverkehrsbasierte Analysen und eignet sich daher sowohl für Einsteiger als auch für erfahrene Sicherheitstester. Zu den wichtigsten Funktionen gehören:

1. Passive Scanprüfung von HTTP-Daten, die zur Analyse an ein OpenAI-kontrolliertes GPT-Modell übermittelt werden, ermöglicht die Erkennung von Schwachstellen und Problemen, die herkömmliche Scanner in gescannten Anwendungen möglicherweise übersehen.
2. Granulare Steuerung zur Auswahl aus mehreren OpenAI Modellen und zur Kontrolle der Anzahl der in der Analyse verwendeten GPT-Token.
3. Integration mit der Burp Suite unter Nutzung aller für die Analyse erforderlichen nativen Funktionen, wie z. B. die Anzeige der Ergebnisse innerhalb der Burp-Benutzeroberfläche.
4. Fehlerbehebungsfunktion über das native Burp-Ereignisprotokoll, die Benutzern bei der Lösung von Kommunikationsproblemen mit der OpenAI-API hilft.

Sichere Programmierpraktiken 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 sicherer Programmiersprachen ab. Ein bemerkenswertes Beispiel ist die Neuentwicklung der zentralen kryptografischen Bibliothek SymCrypt durch Microsoft von C nach Rust, einer Sprache mit hoher Speichersicherheit. ³

Obwohl diese Arbeit nicht mit LLMs erstellt wurde, zeigt sie, wie die Wahl von von Grund auf sicheren Programmiersprachen ganze Klassen von Schwachstellen eliminieren kann. Da LLMs immer mehr Aufgaben der Codeerstellung übernehmen, kann die Kombination mit sichereren Sprachen wie Rust das Risiko verringern, unsicheren oder angreifbaren Code zu generieren.

Neueste Ausrichtung: Agentische Sicherheit

Agentensicherheit bezieht sich auf die Sicherheit von KI-Agenten :

MCP sicheres 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 verwendeten Tools missbraucht werden.

Agentisches Identitäts- und Zugriffsmanagement (A-IAM)

Diese Tools konzentrieren sich auf die Verwaltung der Zugangsdaten, der „Absichten“ und der Privilegien dieser autonomen digitalen Bürger.

Autonomes Red Teaming & Penetrationstesting

Da Agenten nicht-deterministisch agieren, reichen statische Sicherheitsprüfungen nicht aus. Der autonome Red-Teaming-Ansatz greift Agenten daher kontinuierlich an, um Schwachstellen aufzudecken.

FAQs

Weiterführende Literatur

Mehr über LLMs und LLMOps erfahren Sie hier:

• LLMOPs vs. MLOPs: Finden Sie die beste Wahl für sich
• Vergleich von über 45 MLOps-Tools: Ein umfassender Anbietervergleich
• Netzwerksicherheitssoftware .

Wenn Sie weitere Fragen haben, lassen Sie es uns wissen:

Externe Quellen

Referenzlinks

1.

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

Branchenanalyst

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Hazal ist Branchenanalystin bei AIMultiple und spezialisiert auf Prozessanalyse und IT-Automatisierung.

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