Vergleichen Sie die Top 20 LLM Security Tools & kostenlose Frameworks

Chevrolet of Watsonville, ein Autohaus, führte einen ChatGPT-basierten Chatbot auf ihrer Website ein. Der Chatbot bewarb jedoch fälschlicherweise ein Auto für 1 $, was zu rechtlichen Konsequenzen führen und für Chevrolet eine erhebliche Rechnung zur Folge haben könnte. Vorfälle wie diese unterstreichen die Bedeutung der Implementierung von Sicherheitsmaßnahmen für LLM-Anwendungen. ¹

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

Vergleich der besten LLM Security Tools

Bevor wir LLM Security Tools vergleichen, haben wir sie in drei Kategorien analysiert:

1. Open-Source-Frameworks und Bibliotheken, die potenzielle Bedrohungen erkennen können
2. KI-Sicherheitstools, die LLM-spezifische Dienste liefern, die Systemausfälle aufzeigen
3. GenAI-Sicherheitstools, die sich auf externe Bedrohungen und interne Fehler in LLM-Apps konzentrieren.

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

Die Tabelle zeigt, dass LLM Security-Lösungen in der angegebenen Kategorie alphabetisch sortiert sind.

KI-Governance-Tools

KI-Governance-Tools bewerten KI-Modelle auf Wirksamkeit, Bias, Robustheit, Datenschutz und Erklärbarkeit und bieten umsetzbare Strategien zur Risikominderung und standardisierte Berichterstattung. KI-Governance-Tools können bei LLM Security-Assessments helfen und sicherstellen, dass LLMs sicher, vertrauenswürdig und konform mit relevanten Vorschriften sind, wodurch die allgemeine Sicherheit und Zuverlässigkeit verbessert wird. Einige dieser Tools umfassen:

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

1. Technische Integrationen mit LLMOps-Tools zur Konfiguration von I/O-Filtern und datenschutzfreundlicher Infrastruktur über eine zentralisierte Benutzeroberfläche
2. GenAI-spezifische Policy-Pakete, die vordefinierte Prozesse und technische Kontrollen zur Minderung von Risiken bei der Text-, Code- und Bildgenerierung enthalten.

Fairly AI, übernommen von Asenion, ist ein KI-Governance-, Risikomanagement- und Compliance-Tool, das für die Verwaltung von KI-Entwicklungsworkflows konzipiert ist. Fairly AI kann nützlich sein, um LLM Security-Risiken durch Funktionen wie 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 sicherzustellen, dass Modelle sicher sind.
• Dynamische Berichterstattung zur kontinuierlichen Sichtbarkeit und Dokumentation des Compliance-Status, um LLM Security-Maßnahmen zu verwalten und zu prüfen.

Fiddler ist eine Unternehmenssoftwareplattform für KI-Beobachtbarkeit, Sicherheit und Governance. Es bietet Überwachungstools zur Verfolgung von:

• LLM Observability zur Überwachung der Leistung, Erkennung von Halluzinationen und Toxizität sowie zum Schutz von PII.
• Fiddler Auditor zur Bewertung von LLMs auf Robustheit, Korrektheit und Sicherheit sowie zur Unterstützung von Prompt-Injection-Angriffsbewertungen.
• Modellüberwachung zur Identifizierung von Modell-Drift und Einrichtung von Warnungen bei potenziellen Problemen.
• Verantwortungsvolle KI zur Minderung von Bias und Bereitstellung umsetzbarer Erkenntnisse zur Verbesserung spezifischer KPIs.

Holistic AI 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 kontinuierliche Überwachung globaler KI-Vorschriften. Einige seiner relevanten Funktionen umfassen:

• Datensicherheit zur automatischen Zensur sensibler Daten aus Prompts zur generativen KI.
• Bias- und Toxizitätsfilterung zur Erkennung und Reduzierung von verzerrten Ausgaben, Toxizität und Halluzinationen.
• Schwachstellenerkennung zur Identifizierung und Minderung von Schwachstellen.
• Erkennung bösartiger Prompts zur Erkennung und Reaktion auf bösartige Prompts zum Schutz von LLMs.

KI-Sicherheitstools

KI-Sicherheitstools bieten Sicherheitsmaßnahmen für KI-Anwendungen durch den Einsatz fortschrittlicher Algorithmen und Bedrohungserkennungsmechanismen. Einige dieser Tools können für LLMs bereitgestellt werden, um die Integrität dieser Modelle sicherzustellen.

„Synack ist ein Cybersicherheitsunternehmen, das Sicherheits-Testing-Dienste auf Crowdsourcing-Basis anbietet. Die Plattform umfasst Tools zur Identifizierung von Schwachstellen und zum Management operativer Risiken in LLM-Anwendungen.

Synack eignet sich für verschiedene KI-Implementierungen, einschließlich Chatbots, Kundenberatung und internen Tools. Einige kritische Funktionen, die es bietet, umfassen:

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

WhyLabs LLM Security bietet Überwachungstools, die zur Bewertung der Zuverlässigkeit und des Verhaltens bereitgestellter LLM-Systeme entwickelt wurden. Es kombiniert Beobachtbarkeitstools und Schutzmechanismen und bietet Schutz vor verschiedenen Sicherheitsbedrohungen und Schwachstellen, wie bösartigen Prompts. Hier sind einige der wichtigsten Funktionen, die die Plattform von WhyLabs bietet:

1. Schutz vor Datenlecks durch die Bewertung von Prompts und das Blockieren von Antworten, die personenbezogene Daten (PII) enthalten, um gezielte Angriffe zu identifizieren, die vertrauliche Daten泄露 können.
2. Überwachung von Prompt-Injection bösartiger Prompts, die das System verwirren können, um schädliche Ausgaben zu liefern.
3. Verhinderung 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 bewährte Praktiken zur Identifizierung und Minderung von Risiken im Zusammenhang mit LLMs sind.

CalypsoAI Moderator

CalypsoAI Moderator ist ein lokales oder selbst gehostetes Dienstprogramm, das Daten nicht extern verarbeitet oder speichert und damit die Datenexposition durch Dritte begrenzt. Das Tool ist mit verschiedenen Plattformen kompatibel, die von LLM-Technologie angetrieben werden, einschließlich beliebter Modelle wie ChatGPT. Calypso AI Moderator-Funktionen helfen bei

1. Verhinderung von Datenverlust durch Screening auf sensible Daten, wie Code und geistiges Eigentum, und Verhinderung der unbefugten Weitergabe proprietärer Informationen.
2. Volle Überprüfbarkeit durch die Bereitstellung eines detaillierten Protokolls aller Interaktionen, einschließlich Prompt-Inhalt, Absenderdetails und Zeitstempel.
3. Erkennung bösartigen Codes durch die Identifizierung und Blockierung von Malware und den Schutz des Ökosystems der Organisation vor potenziellen Infiltrationen durch LLM-Antworten.
4. Automatisierte Analyse durch das automatische Generieren von Kommentaren und Erkenntnissen zu dekompiliertem Code, was ein schnelleres Verständnis komplexer binärer Strukturen ermöglicht.

Adversa AI

Adversa AI spezialisiert sich auf Cyberbedrohungen, Datenschutzbedenken 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 durch:

1. Resilienztests durch Simulation von szenariobasierten Angriffssimulationen, um die Fähigkeit des KI-Systems zur Anpassung und Reaktion zu bewerten und die Incident-Response- und Sicherheitsmaßnahmen zu verbessern.
2. Stresstests durch Simulation von Hochvolumen- oder adversarialen Eingaben, um die Fehlerraten, Latenzvariationen und Ausfallpunkte des Systems zu bewerten.
3. Angriffserkennung durch die Analyse von Schwachstellen in Gesichtserkennungssystemen, um adversarialen Angriffen, Injection-Angriffen und sich entwickelnden Bedrohungen entgegenzuwirken und Datenschutz- und Genauigkeitssicherungen zu gewährleisten.

GenAI-Sicherheitstools

GenAI-spezifische Tools schützen die Integrität und Zuverlässigkeit von sprachbasierten KI-Lösungen. Diese Tools können Cybersicherheitstools sein, die ihre Dienste für LLMs anpassen, 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 die Bereitstellung fortschrittlicher Sicherheitslösungen und -dienste spezialisiert hat. Praetorian bietet Cybersicherheitsdienste an, einschließlich Schwachstellenbewertungen, Penetrationstests und Sicherheitsberatung. Praetorian setzt adversarialen Angriffe ein, um LLM-Modelle herauszufordern. Die Plattform von Praetorian ermöglicht es Benutzern:

1. Erstellte Prompts zu verwenden zur Bewertung von Schwachstellen in Language Models (LLMs) und Aufdeckung potenzieller Verzerrungen oder Sicherheitslücken. Prompt-Injection-Tests identifizieren, wo ein Modell die Befehlsgrenzen nicht einhält, und liefern Daten zur Anpassung des Modellverhaltens
2. Side-Channel-Angriff zur Erkennung einzusetzen, um Tools gegen potenzielle Schwachstellen zu stärken. Durch die Identifizierung und Minderung von Side-Channel-Risiken verbessern Organisationen die Sicherheit ihrer Systeme und schützen sensible Informationen vor potenziellen verdeckten Kanälen und unbefugtem Zugriff.
3. Datenvergiftung bekämpfen um die Integrität von LLM-Trainingsdatensätzen zu erhalten. Die proaktive Identifizierung und Verhinderung von Datenvergiftung gewährleistet die Zuverlässigkeit und Genauigkeit von Modellen und schützt vor böswilliger Manipulation von Eingabedaten.
4. Unbefugte Extraktion von Trainingsdaten verhindern zum Schutz proprietärer Informationen. Die Verhinderung des illegalen Zugriffs auf Trainingsdaten verbessert die Vertraulichkeit und Sicherheit sensibler Informationen, die bei der Modellentwicklung verwendet werden.
5. Backdoors erkennen und eliminieren um die Sicherheit innerhalb der Praetorian-Plattform zu stärken. Die Identifizierung und Schließung potenzieller Backdoors erhöht die Vertrauenswürdigkeit und Zuverlässigkeit von Modellen und stellt sicher, dass sie ohne Kompromisse oder unbefugten Zugriff arbeiten.

LLMGuard

LLM Guard, entwickelt von Laiyer AI, ist ein Open-Source-Sicherheits-Toolkit für Large Language Models (LLMs), das Eingabe-/Ausgabeverifizierung, Code-Fixes und technische Dokumentation bietet. Das Toolkit ermöglicht es

1. Schädliche Sprache zu erkennen und zu bereinigen in LLM-Interaktionen, um sicherzustellen, dass Inhalte angemessen und sicher bleiben.
2. Datenlecks zu verhindern sensibler Informationen während LLM-Interaktionen, einem wichtigen Aspekt der Aufrechterhaltung von Datenschutz und Sicherheit.
3. Widerstand gegen Prompt-Injection-Angriffe, um die Integrität von LLM-Interaktionen zu gewährleisten.

Lakera

Lakera Guard ist ein API-basiertes KI-Sicherheitstool, das zur Überwachung und Bewertung von Large Language Model (LLM)-Anwendungen verwendet wird. Das Tool kann über seine API in bestehende Anwendungen und Workflows integriert werden, bleibt modellagnostisch und ermöglicht es Organisationen, ihre LLM-Anwendungen zu sichern. Bemerkenswerte Funktionen umfassen:

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

LLM Guardian by Lasso Security

Das LLM Guardian von Lasso Security integriert Bewertungen, Bedrohungsmodellierung und Schulung, um LLM-Anwendungen zu schützen. Zu den wichtigsten Funktionen gehören:

1. Sicherheitsbewertungen zur Identifizierung potenzieller Schwachstellen und Sicherheitsrisiken und Bereitstellung von Einblicken in die Sicherheitslage und potenzielle Herausforderungen bei der Bereitstellung von LLMs für Organisationen.
2. Bedrohungsmodellierung, die es Organisationen ermöglicht, potenzielle Cyberbedrohungen, die ihre LLM-Anwendungen angreifen, vorherzusehen und sich darauf vorzubereiten.
3. Spezialisierte Schulungsprogramme zur Verbesserung des Cybersicherheitswissens und der Fähigkeiten von Teams bei der Arbeit mit LLMs.

Open-Source-Coding-Frameworks und Bibliotheken

Open-Source-Coding-Plattformen und Bibliotheken befähigen Entwickler, Sicherheitsmaßnahmen in KI- und Generative-AI-Anwendungen zu implementieren und zu verbessern. Einige davon wurden speziell für LLM Security entwickelt, während andere auf jedes KI-Modell bereitgestellt werden können.

Die Tabelle zeigt Open-Source-LLM Security-Coding-Frameworks und Bibliotheken nach ihren Github-Ratings.

Guardrails AI

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

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

Guardrails AI hilft dabei, Vertrauensstandards in LLMs zu etablieren und aufrechtzuerhalten, indem

1. Ein Framework entwickelt wird, das die Erstellung von Validatoren erleichtern, die Anpassungsfähigkeit an verschiedene Szenarien gewährleisten und spezifische Validierungsbedürfnisse erfüllen kann.
2. Die Ausführungsschleife automatisiert wird für Prompt-Einreichung, Ausgabeüberprüfung und programmatische Neupromptierung, wenn Validierungsprüfungen fehlschlagen.
3. Ein zentrales Repository eingerichtet wird, das häufig verwendete Validatoren beherbergt, um Zugänglichkeit, Zusammenarbeit und standardisierte Validierungspraktiken in verschiedenen Anwendungen und Anwendungsfällen zu fördern.

Garak

Garak ist ein automatisierter Schwachstellenscanner, der für Large Language Models (LLMs) entwickelt wurde, um Sicherheitslücken in Technologien, Systemen, Anwendungen und Diensten zu identifizieren, die Sprachmodelle nutzen. Die Funktionen von Garak werden wie folgt aufgeführt:

1. Automatisiertes Scannen zur Durchführung verschiedener Proben an einem Modell, Verwaltung von Aufgaben wie Detektorauswahl und Rate-Limiting sowie Generierung detaillierter Berichte ohne manuelle Eingriffe, Analyse der Modellleistung und Sicherheit mit minimalem menschlichen Aufwand.
2. Konnektivität mit verschiedenen LLMs, einschließlich OpenAI, Hugging Face, Cohere, Replicate und benutzerdefinierten Python-Integrationen, was die Flexibilität für verschiedene LLM Security-Bedürfnisse erhöht.
3. Selbstanpassungsfähigkeit, wenn ein LLM-Fehler identifiziert wird, durch Protokollierung und Training seiner auto Red-Team-Funktion.
4. Erkundung verschiedener Fehlermodi durch Plugins, Proben und herausfordernde Prompts, um jeden fehlerhaften Prompt und jede Antwort systematisch zu erkunden und zu melden und ein Protokoll für eine eingehende Analyse anzubieten.

Rebuff AI

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

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

Entdecken Sie mehr über Vektordatenbank und LLMs.

G3PO

Das G3PO-Skript dient als Protokoll-Droid für Ghidra und unterstützt bei der Analyse und Annotation von dekompiliertem Code. Dieses Skript fungiert als Sicherheitstool beim Reverse Engineering und der Binärcode-Analyse durch die Nutzung von Large Language Models (LLMs) wie GPT-3.5, GPT-4 oder Claude v1.2. Es bietet Benutzern

1. Schwachstellenidentifizierung zur Identifizierung potenzieller Sicherheitslücken durch die Nutzung von LLM und bietet Erkenntnisse basierend auf Mustern und Trainingsdaten.
2. Automatisierte Analyse zur automatischen Generierung von Kommentaren und Erkenntnissen zu dekompiliertem Code, was ein schnelleres Verständnis komplexer binärer Strukturen ermöglicht.
3. Code-Annotation und Dokumentation zur Vorschlag sinnvoller Namen für Funktionen und Variablen, was die Lesbarkeit und das Verständnis des Codes verbessert, was insbesondere in der Sicherheitsanalyse 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 kann liefern:

1. Erkennungsmethoden für die Prompt-Analyse, einschließlich Vektordatenbank/Text-Ähnlichkeit, YARA/Heuristiken, Transformer-Modell-Analyse, Prompt-Antwort-Ähnlichkeit und Canary-Tokens.
2. Benutzerdefinierte Erkennungen unter Verwendung von YARA-Signaturen.

LLMFuzzer

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

1. LLM API-Integrations-Tests zur Bewertung von LLM-Integrationen in verschiedenen Anwendungen und Sicherstellung der Tests.
2. Fuzzing-Strategien zur Aufdeckung von Schwachstellen und Verbesserung seiner Effektivität.

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 Verwendung verschiedener OpenAI-Modelle. Einige Funktionen umfassen:

1. IAM-Richtlinienabruf und -Analyse zur Identifizierung potenzieller Privilegien-Eskalationsmöglichkeiten und Vorschlag relevanter Minderungen.
2. Detaillierte Ergebnisse im JSON-Format zur Ausnutzung und Empfehlung von Strategien, die Schwachstellen adressieren können.

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

BurpGPT

BurpGPT ist eine Burp Suite-Erweiterung, die Web-Sicherheitstests verbessern kann, indem sie OpenAIs Large Language Models (LLMs) einbezieht. Es bietet Schwachstellenscan- und verkehrsbasierte Analysemöglichkeiten, die direkt in die Burp Suite-Benutzeroberfläche integriert sind. Zu einigen seiner wichtigsten Funktionen gehören:

1. Passiver Scan-Check von HTTP-Daten, die an ein von OpenAI kontrolliertes GPT-Modell zur Analyse übermittelt werden, was die Erkennung von Schwachstellen und Problemen ermöglicht, die traditionelle Scanner in gescannten Anwendungen möglicherweise übersehen.
2. Granulare Kontrolle zur Auswahl mehrerer OpenAI-Modelle und Kontrolle der Anzahl der bei der Analyse verwendeten GPT-Tokens.
3. Integration mit Burp Suite unter Nutzung aller nativen Funktionen, die für die Analyse erforderlich sind, wie z. B. die Anzeige von Ergebnissen innerhalb der Burp UI.
4. Fehlerbehebungsfunktionalität über das native Burp Event Log, das Benutzern hilft, Kommunikationsprobleme mit der OpenAI API zu lösen.

Sichere Coding-Praktiken im LLM-Zeitalter

Während Open-Source-Bibliotheken und Frameworks wertvolle Tools zum Schutz von LLM-Anwendungen bieten, hängt die sichere Code-Generierung auch von der Verwendung sichererer Programmiersprachen ab. Ein bemerkenswertes Beispiel ist Microsofts Neuschreibung seiner Kernkryptographie-Bibliotheken, SymCrypt, von C zu Rust, einer Speichersicherheitssprache.³

Obwohl nicht von LLM generiert, zeigt dieser Aufwand, wie die Wahl sicherer, nach Design konzipierter Sprachen ganze Klassen von Schwachstellen eliminieren kann. Da LLMs mehr Code-Schreibaufgaben übernehmen, kann die Kombination mit sichereren Sprachen wie Rust das Risiko der Generierung unsicheren oder ausnutzbaren Codes verringern.

Entdecken Sie weitere unserer Benchmarks und datengestützten Erkenntnisse in der Google-Suche.

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Neueste Richtung: Agentic Security

Agentic Security bezieht sich auf 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 Tools, die sie verwenden, gekapert werden.

Agentic Identity & Access Management (A-IAM)

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

Autonomes Red Teaming & Pentesting

Da Agenten auf nicht-deterministische Weise handeln, sind statische Sicherheitsprüfungen unzureichend. Der Ansatz des autonomen Red Teamings greift Agenten ständig an, um Schwachstellen zu finden.

FAQs

Weiterführende Literatur

Entdecken Sie mehr über LLMs und LLMOps, indem Sie sich Folgendes ansehen:

• LLMOPs vs MLOPs: Finden Sie die beste Wahl für Sie
• Vergleichen Sie 45+ MLOps-Tools: Ein umfassender Vendor-Benchmark
• Netzwerksicherheitssoftware.

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

Externe Quellen

Diese Forschung zitieren

Wählen Sie das Format, das zu Ihrem Veröffentlichungsort passt. Wenn Sie die Link-Version in Ihr CMS einfügen, bleibt der Backlink erhalten.

@misc{imek2026,
  author = {Şimşek, Hazal},
  title  = {{Vergleichen Sie die Top 20 LLM Security Tools & kostenlose Frameworks}},
  year   = {2026},
  month  = may,
  howpublished    = {\url{https://aimultiple.com/llm-security-tools}},
  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

Branchenanalyst

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

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