Vergleichen Sie die Top 20 LLM Sicherheitstools & Kostenlose Frameworks

Chevrolet of Watsonville, ein Autohändler, führte einen ChatGPT-basierten Chatbot auf seiner Website ein. Allerdings bewarb der Chatbot fälschlicherweise ein Automatisch für 1 US-Dollar, was möglicherweise zu rechtlichen Konsequenzen führen und eine erhebliche Rechnung für Chevrolet nach sich ziehen kann. Vorfälle wie diese unterstreichen die Bedeutung der Implementierung von Sicherheitsmaßnahmen für LLM-Anwendungen. ¹

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

Vergleich der wichtigsten LLM-Sicherheitstools

Vor dem Vergleich der LLM-Sicherheitstools 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 zur genauen Identifizierung von Systemausfällen liefern
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 identifizieren können. Wir haben auch keine Tools erwähnt, die KI-Governance-Dienste anbieten, die ethnisches 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, Verzerrung, Robustheit, Datenschutz und Erklärbarkeit und liefern umsetzbare Strategien zur Risikominderung und standardisierten Berichterstattung. KI-Governance-Tools können bei LLM-Sicherheitsbewertungen helfen und sicherstellen, dass LLMs sicher, vertrauenswürdig und konform mit den einschlägigen Vorschriften sind, wodurch die allgemeine Sicherheit und Zuverlässigkeit erhöht wird. Zu diesen Tools gehören unter anderem:

Credo KI ist eine KI-Governance-Plattform, die Unternehmen bei der Einführung, Skalierung und Steuerung 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 Bilderzeugung enthalten.

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

• 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, um kontinuierliche Transparenz und Dokumentation des Compliancestatus zu bieten, um LLM-Sicherheitsmaßnahmen zu verwalten und zu prüfen.

Fiddler ist eine Unternehmenssoftwareplattform für KI-Beobachtbarkeit, Sicherheit und Governance. Sie bietet Überwachungstools, um Folgendes zu verfolgen:

• LLM-Beobachtbarkeit, 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 Prompt-Injection-Angriffsbewertungen zu unterstützen.
• Modellüberwachung, um Modellabweichungen zu erkennen und Warnungen für potenzielle Probleme einzurichten.
• Verantwortungsvolle KI, um Verzerrungen zu mildern 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 großer Sprachmodelle (LLMs), hilft. Es bietet Systembewertungen für Wirksamkeit, Verzerrung, Datenschutz und Erklärbarkeit sowie eine kontinuierliche Überwachung globaler KI-Vorschriften. Einige seiner relevanten Funktionen umfassen:

• Datensicherheit, um sensible Daten automatisch aus generativen KI-Prompts zu zensieren.
• Verzerrungs- 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 künstlicher Intelligenz, indem sie fortschrittliche Algorithmen und Mechanismen zur Erkennung von Bedrohungen 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, Kundenführung und interner Tools. Zu den wichtigsten angebotenen Funktionen gehören:

1. Kontinuierliche Sicherheit , indem unsicherer Code vor der Veröffentlichung identifiziert wird, um ein proaktives Risikomanagement während der Codeentwicklung zu gewährleisten.
2. Schwachstellenprüfungen, einschließlich Prompt-Injection, unsicherer Ausgabebehandlung, Modelldiebstahl und übermäßiger Handlungsfreiheit, die Bedenken wie verzerrte Ausgaben aufgreifen.
3. Testergebnisse, die in Echtzeit über die Synack-Plattform bereitgestellt werden und die Testmethoden und alle ausnutzbaren Schwachstellen aufzeigen.

WhyLabs LLM Security bietet Überwachungstools, die entwickelt wurden, um die Zuverlässigkeit und das Verhalten eingesetzter LLM-Systeme zu bewerten. Es kombiniert Beobachtbarkeits-Tools und Sicherheitsmechanismen 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 das Blockieren von Antworten, die personenbezogene Daten (PII) enthalten, um gezielte Angriffe zu identifizieren, die vertrauliche Daten preisgeben können.
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 möglicherweise Fehlinformationen oder unangemessene Antworten aufgrund von „Halluzinationen“ enthalten.
4. OWASP Top 10 für LLM-Anwendungen, die bewährte Verfahren 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 das Screening auf sensible Daten, wie Code und geistiges Eigentum, und die Verhinderung der unbefugten Weitergabe geschützter Informationen.
2. Vollständige Auditierbarkeit durch die Bereitstellung einer detaillierten Aufzeichnung aller Interaktionen, einschließlich Prompt-Inhalt, Absenderdetails und Zeitstempel.
3. Erkennung bösartigen Codes 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 Einblicken zu dekompiliertem Code, um ein schnelleres Verständnis komplexer binärer Strukturen zu ermöglichen.

Adversa KI

Adversa KI ist auf Cyberbedrohungen, Datenschutzbedenken und Sicherheitsvorfälle in KI-Systemen spezialisiert. Der Schwerpunkt 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, indem szenariobasierte Angriffssimulationen durchgeführt werden, um die Fähigkeit des KI-Systems zur Anpassung und Reaktion zu bewerten und die Reaktion auf Vorfälle und Sicherheitsmaßnahmen zu verbessern.
2. Stresstests, indem großvolumige oder gegnerische Eingaben simuliert werden, um die Fehlerraten, Latenzschwankungen und Ausfallpunkte des Systems zu bewerten.
3. Angriffserkennung durch die Analyse von Schwachstellen in Gesichtserkennungssystemen, um gegnerischen Angriffen, Injektionsangriffen und sich entwickelnden Bedrohungen entgegenzuwirken und so den Schutz der Privatsphäre und der Genauigkeit zu gewährleisten.

GenAI-Sicherheitstools

GenAI-spezifische Tools schützen die Integrität und Zuverlässigkeit sprachbasierter KI-Lösungen. Bei diesen Tools kann es sich um Cybersicherheitstools handeln, die ihre Dienste auf LLMs zuschneiden, oder um Plattformen und Toolkits, die speziell für die Sicherung von Spracherzeugungsanwendungen entwickelt wurden.

LLM-Angriffsketten von Praetorian

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

1. Maßgeschneiderte Prompts zu verwenden, um Schwachstellen in Sprachmodellen (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. Erkennung von Seitenkanalangriffen einzusetzen, um Tools gegen potenzielle Schwachstellen zu härten. Durch die Identifizierung und Minderung von Seitenkanalrisiken erhöhen Unternehmen die Sicherheit ihrer Systeme und schützen sensible Informationen vor potenziellen verdeckten Kanälen und unbefugtem Zugriff.
3. Datenvergiftung zu bekämpfen, um die Integrität von LLM-Trainingsdatensätzen zu wahren. Die proaktive Identifizierung und Verhinderung von Datenvergiftungen gewährleistet die Zuverlässigkeit und Genauigkeit von Modellen und schützt vor böswilliger Manipulation von Eingabedaten.
4. Unbefugte Extraktion von Trainingsdaten zu verhindern, um geschützte Informationen zu schützen. Die Verhinderung des unerlaubten Zugriffs auf Trainingsdaten erhöht die Vertraulichkeit und Sicherheit sensibler Informationen, die bei der Modellentwicklung verwendet werden.
5. Backdoors erkennen und beseitigen, um die Sicherheit innerhalb der Praetorian-Plattform zu erhöhen. Das Erkennen und Schließen potenzieller Hintertüren erhöht 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-Fixes und technische Dokumentation bietet. Das Toolkit ermöglicht es,

1. schädliche Sprache in LLM-Interaktionen zu erkennen und zu bereinigen, um sicherzustellen, dass der Inhalt angemessen und sicher bleibt.
2. Datenlecks sensibler Informationen während LLM-Interaktionen zu verhindern, ein entscheidender Aspekt zur Wahrung der Datensicherheit und -privatsphäre.
3. Prompt-Injection-Angriffen zu widerstehen, 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 und bleibt modellunabhängig, sodass Unternehmen ihre LLM-Anwendungen absichern können. Bemerkenswerte Funktionen sind:

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

LLM Guardian von Lasso Security

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

1. Sicherheitsbewertungen, um potenzielle Schwachstellen und Sicherheitsrisiken zu identifizieren und Unternehmen Einblicke in ihre Sicherheitslage und potenzielle Herausforderungen bei der Bereitstellung von LLMs zu geben.
2. Bedrohungsmodellierung, die es Unternehmen ermöglicht, potenzielle Cyberbedrohungen, die auf ihre LLM-Anwendungen abzielen, zu antizipieren und sich darauf vorzubereiten.
3. Spezialisierte Schulungsprogramme, um das Cybersecurity-Wissen und die Fähigkeiten von 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 wurden 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 mit 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 und die Anpassungsfähigkeit an verschiedene Szenarien sowie die Berücksichtigung spezifischer Validierungsanforderungen gewährleistet.
2. Automatisierung der Ausführungsschleife für die Prompt-Übermittlung, Ausgabeverifizierung und programmatische erneute Aufforderung, wenn Validierungsprüfungen fehlschlagen.
3. Einrichtung eines zentralen Repository mit häufig verwendeten Validatoren, um die Zugänglichkeit, Zusammenarbeit und standardisierte Validierungspraktiken über verschiedene Anwendungen und Anwendungsfälle hinweg zu fördern.

Garak

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

1. Automatisiertes Scannen, um eine Vielzahl von Sonden an einem Modell durchzuführen, Aufgaben wie die 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 verschiedene LLM-Sicherheitsanforderungen erhöht.
3. Selbstanpassungsfähigkeit, wann immer ein LLM-Fehler identifiziert wird, indem das automatisch Red-Team-Feature protokolliert und trainiert wird.
4. Erkundung verschiedener Fehlermodi durch Plugins, Sonden und herausfordernde Prompts, um jeden fehlerhaften Prompt und jede fehlerhafte Antwort systematisch zu untersuchen und zu melden und so ein Protokoll für eine eingehende Analyse bereitzustellen.

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, indem es

1. vier Verteidigungsschichten einsetzt, um sich vor PI-Angriffen zu schützen.
2. LLM-basierte Erkennung nutzt, die eingehende Prompts analysieren kann, um potenzielle Angriffe zu identifizieren, was eine nuancierte und kontextbezogene Bedrohungserkennung ermöglicht.
3. Embeddings früherer Angriffe in einer Vektordatenbank speichert, wodurch ähnliche Angriffe in Zukunft erkannt und verhindert werden.
4. Canary-Tokens in Prompts integriert, um Datenlecks zu erkennen. Das Framework speichert Prompt-Embeddings in der Vektordatenbank und verstärkt 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 fungiert als Sicherheitstool in der Rückentwicklung 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 Einblicke auf der Grundlage von Mustern und Trainingsdaten zu bieten.
2. Automatisierte Analyse, um automatisch Kommentare und Einblicke zu dekompiliertem Code zu generieren und so ein schnelleres Verständnis komplexer binärer Strukturen zu ermöglichen.
3. Code-Annotation und Dokumentation, um aussagekräftige Namen für Funktionen und Variablen vorzuschlagen und so die Lesbarkeit und das Verständnis des Codes zu verbessern, was besonders bei der Sicherheitsanalyse entscheidend ist.

Vigil

Vigil ist eine Python-Bibliothek und REST-API, die Prompts und Antworten in Large Language Models (LLMs) bewerten kann. Seine Hauptaufgabe besteht darin, Prompt-Injections, Jailbreaks und potenzielle Risiken im Zusammenhang mit LLM-Interaktionen zu identifizieren. Vigil kann Folgendes liefern:

1. Erkennungsmethoden für die Prompt-Analyse, einschließlich Vektordatenbank-/Textähnlichkeit, YARA/Heuristiken, 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 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-Integrationstests, um LLM-Integrationen in verschiedenen Anwendungen zu bewerten und so Tests zu gewährleisten.
2. Fuzzing-Strategien, um Schwachstellen aufzudecken und so die Effektivität zu erhöhen.

EscalateGPT

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

1. IAM-Richtlinienabruf und -analyse, um potenzielle Privilegieneskalationsmöglichkeiten zu identifizieren und entsprechende Minderungen 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. Beispielsweise zeigte GPT4 die Fähigkeit, komplexere Privilegieneskalationsszenarien zu identifizieren als GPT3.5-turbo, insbesondere in realen AWS-Umgebungen.

BurpGPT

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

1. Passive Scan-Prüfung von HTTP-Daten, die zur Analyse an ein OpenAI-gesteuertes GPT-Modell übermittelt werden, um Schwachstellen und Probleme zu erkennen, 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 Burp Suite, die alle für die Analyse erforderlichen nativen Funktionen nutzt, wie z. B. die Anzeige von Ergebnissen in der Burp-Benutzeroberfläche.
4. Fehlerbehebungsfunktionalität über das native Burp-Ereignisprotokoll, das Benutzern bei der Behebung von Kommunikationsproblemen mit der OpenAI-API hilft.

Sichere Codierungspraktiken im LLM-Zeitalter

Während Open-Source-Bibliotheken und -Frameworks wertvolle Tools zum Schutz von LLM-Anwendungen bieten, hängt die sichere Codegenerierung auch von der Verwendung sichererer Programmiersprachen ab. Ein bemerkenswertes Beispiel ist die Microsoft-Neufassung seiner zentralen kryptografischen Bibliotheken, SymCrypt, von C nach Rust, einer speichersicheren Sprache.³

Obwohl nicht LLM-generiert, zeigt diese Bemühung, wie die Wahl von „Secure-by-Design“-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 unsicheren oder ausnutzbaren Codes verringern.

Neueste Richtung: Agentische Sicherheit

Agentische Sicherheit 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 gekapert werden.

Agentisches Identitäts- und Zugriffsmanagement (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 Sicherheitsüberprüfungen unzureichend. Der autonome Red-Teaming-Ansatz greift Agenten ständig an, um Schwachstellen zu finden.

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FAQs

Weiterführende Literatur

Erfahren Sie mehr über LLMs und LLMOps in den folgenden Artikeln:

• Vergleichen Sie 45+ MLOps-Tools: Ein umfassender Anbietervergleich
• Netzwerksicherheits-Audit-Tools.
• SOC-Tools mit Kategorisierung der Kernkomponenten

Diese Forschung zitieren

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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

Branchenanalystin

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Hazal ist Branchenanalystin bei AIMultiple und konzentriert sich auf Process Mining und IT-Automatisierung.

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