Top 20 LLM-Sicherheitstools & kostenlose Frameworks

Chevrolet of Watsonville, ein Autohaus, führte auf seiner Website einen ChatGPT-basierten Chatbot ein. Der Chatbot bewarb jedoch fälschlicherweise ein Automatisch für 1 $, was möglicherweise rechtliche Konsequenzen nach sich zieht und zu einer erheblichen Rechnung für Chevrolet führte. Vorfälle wie diese unterstreichen, wie wichtig es ist, Sicherheitsmaßnahmen für LLM-Anwendungen zu implementieren. ¹

Entdecken Sie Top-LLM-Sicherheitstools, die Ihre Anwendungen mit großen Sprachmodellen schützen können:

Vergleich der Top-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 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 Tools nicht erwähnt, die KI-Governance-Dienste anbieten, die ethisches Verhalten und Datenschutzbestimmungen prüfen.

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 bieten umsetzbare Strategien zur Risikominderung und standardisierte Berichterstattung. KI-Governance-Tools können bei LLM-Sicherheitsbewertungen helfen und sicherstellen, dass LLMs sicher, vertrauenswürdig und konform mit den relevanten Vorschriften sind, wodurch die allgemeine Sicherheit und Zuverlässigkeit erhöht wird. Einige dieser Tools sind:

Credo KI ist eine KI-Governance-Plattform, die Unternehmen hilft, KI zu übernehmen, zu skalieren und zu steuern. 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 Text-, Code- und Bilderzeugung umfassen.

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

• Kontinuierliches Monitoring und Testen , 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 zu bieten, damit LLM-Sicherheitsmaßnahmen verwaltet und geprüft werden können.

Fiddler ist eine Enterprise-Softwareplattform für KI-Observability, Sicherheit und Governance. Sie bietet Monitoring-Tools zur Verfolgung von:

• LLM-Observability, um die Leistung zu überwachen, Halluzinationen und Toxizität zu erkennen und PII zu schützen.
• Fiddler-Auditor, um LLMs hinsichtlich Robustheit, Korrektheit und Sicherheit zu bewerten, und unterstützt Bewertungen von Prompt-Injection-Angriffen.
• Model-Monitoring, um Modelldrift zu identifizieren und Warnungen bei potenziellen Problemen einzurichten.
• Verantwortungsvolle KI, um Verzerrungen 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 hilft, einschließlich Large Language Models (LLMs). Es bietet Systembewertungen hinsichtlich Wirksamkeit, Verzerrung, Datenschutz und Erklärbarkeit sowie kontinuierliches Monitoring globaler KI-Vorschriften. Zu den relevanten Funktionen gehören:

• 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 künstlicher 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 zum Management operationeller Risiken in LLM-Anwendungen.

Synack eignet sich für verschiedene KI-Implementierungen, darunter Chatbots, Kundenführung und interne Tools. Zu den wichtigsten angebotenen Funktionen gehören:

1. Kontinuierliche Sicherheit durch das Identifizieren von unsicherem Code vor der Veröffentlichung, was proaktives Risikomanagement während der Codeentwicklung gewährleistet.
2. Schwachstellenprüfungen, einschließlich Prompt-Injection, unsicherem Umgang mit Ausgaben, Modelldiebstahl und übermäßiger Handlungsvollmacht, und adressiert Bedenken wie verzerrte Ausgaben.
3. Testergebnisse durch die Bereitstellung von Echtzeitberichten über die Synack-Plattform, die Testmethoden und ausnutzbare Schwachstellen aufzeigen.

WhyLabs LLM Security bietet Monitoring-Tools, die Zuverlässigkeit und das Verhalten bereitgestellter LLM-Systeme bewerten sollen. Es kombiniert Observability-Tools und Schutzmechanismen und bietet Schutz vor verschiedenen Sicherheitsbedrohungen und Schwachstellen, wie bösartigen Prompts. Hier sind einige der wichtigsten Funktionen der WhyLabs-Plattform:

1. Schutz vor Datenlecks durch Auswertung von Prompts und Blockierung von Antworten, die personenbezogene Daten (PII) enthalten, um gezielte Angriffe zu identifizieren, die vertrauliche Daten preisgeben können.
2. Prompt-Injection-Monitoring bösartiger Prompts, die das System verwirren und zu schädlichen Ausgaben verleiten können.
3. Prävention von Fehlinformationen durch Identifizieren und Verwalten von LLM-generierten Inhalten, die aufgrund von „Halluzinationen“ Fehlinformationen oder unangemessene Antworten enthalten können.
4. OWASP Top 10 für LLM-Anwendungen, die Best Practices 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, 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 proprietärer Informationen.
2. Vollständige Auditierbarkeit durch Bereitstellung einer detaillierten Aufzeichnung aller Interaktionen, einschließlich Prompt-Inhalt, Absenderdetails und Zeitstempeln.
3. Erkennung bösartigen Codes durch Identifizieren und Blockieren von Malware, wodurch das Ökosystem des Unternehmens vor potenziellen Infiltrationen durch LLM-Antworten geschützt wird.
4. Automatisierte Analyse durch automatisches Erzeugen von Kommentaren und Erkenntnissen zu dekompiliertem Code, was ein schnelleres Verständnis komplexer Binärstrukturen ermöglicht.

Adversa KI

Adversa KI ist auf Cyberbedrohungen, Datenschutzbedenken und Sicherheitsvorfälle in KI-Systemen spezialisiert. Der Fokus liegt darauf, potenzielle Schwachstellen zu verstehen, die Cyberkriminelle in KI-Anwendungen ausnutzen könnten, basierend auf Informationen über die KI-Modelle und Daten des Kunden. Adversa KI führt Folgendes durch:

1. Resilienztests durch Simulation szenariobasierter Angriffssimulationen, um die Fähigkeit des KI-Systems zur Anpassung und Reaktion zu bewerten und die Vorfallreaktion und Sicherheitsmaßnahmen zu verbessern.
2. Stresstests durch Simulation von Eingaben mit hohem Volumen oder gegnerischen Eingaben, um Fehlerraten, Latenzschwankungen und Ausfallpunkte des Systems zu bewerten.
3. Angriffserkennung durch Analyse von Schwachstellen in Gesichtserkennungssystemen, um gegnerischen Angriffen, Injection-Angriffen und sich entwickelnden Bedrohungen entgegenzuwirken und Datenschutz- und Genauigkeitsschutz 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 Absicherung von Anwendungen zur Sprachgenerierung entwickelt wurden.

LLM-Angriffsketten von 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 gegnerische Angriffe ein, um LLM-Modelle herauszufordern. Die Plattform von Praetorian ermöglicht es Benutzern:

1. Gezielte Prompts 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 einsetzen, um Tools gegen potenzielle Schwachstellen zu härten. Durch das Identifizieren und Mindern von Seitenkanalrisiken erhöhen Unternehmen die Sicherheit ihrer Systeme und schützen sensible Informationen vor potenziellen verdeckten Kanälen und unbefugtem Zugriff.
3. Datenvergiftung entgegenwirken, um die Integrität der LLM-Trainings-Datasets zu wahren. Das proaktive Erkennen und Verhindern von Datenvergiftung stellt die Zuverlässigkeit und Genauigkeit der Modelle sicher und schützt vor böswilliger Manipulation der Eingabedaten.
4. Unbefugte Extraktion von Trainingsdaten verhindern, um proprietäre Informationen zu schützen. Die Verhinderung unbefugten 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 stärken. Das Identifizieren und Schließen potenzieller Backdoors 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, Codekorrekturen und technische Dokumentation bietet. Das Toolkit ermöglicht es Benutzern:

1. Schädliche Sprache erkennen und bereinigen in LLM-Interaktionen, um sicherzustellen, dass Inhalte angemessen und sicher bleiben.
2. Datenlecks verhindern bei sensiblen Informationen während LLM-Interaktionen, ein entscheidender Aspekt für Datenschutz und Datensicherheit.
3. Schutz vor Prompt-Injection-Angriffen, 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-Anwendungen (LLM). Das Tool kann sich über seine API in bestehende Anwendungen und Workflows integrieren, bleibt modellagnostisch und ermöglicht es Unternehmen, ihre LLM-Anwendungen abzusichern. Zu den bemerkenswerten Funktionen gehören:

1. Prompt-Injection-Schutz sowohl vor direkten als auch indirekten Angriffen, der unbeabsichtigte nachgelagerte Aktionen verhindert.
2. Verlust sensibler Informationen, wie personenbezogene Daten (PII) oder vertrauliche Unternehmensdaten.
3. Erkennung von Halluzinationen durch Identifizierung von Modellausgaben, 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. Einige der wichtigsten Funktionen sind:

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 Cybersicherheitswissen 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 davon 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 mithilfe der Reliable KI Markup Language (RAIL) definiert
• Guard, ein leichtgewichtiger Wrapper zum Strukturieren, Validieren und Korrigieren von LLM-Ausgaben.

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

1. Entwicklung eines Frameworks, das die Erstellung von Validatoren erleichtern kann, Anpassungsfähigkeit an unterschiedliche Szenarien gewährleistet und spezifische Validierungsanforderungen erfüllt.
2. Automatisierung der Ausführungsschleife für die Prompt-Übermittlung, Ausgabeverifizierung und programmatisches erneutes Prompting, wenn Validierungsprüfungen fehlschlagen.
3. Aufbau eines zentralen Repositorys, das häufig verwendete Validatoren beherbergt, um Zugänglichkeit, Zusammenarbeit und standardisierte Validierungspraktiken über verschiedene Anwendungen und Anwendungsfälle hinweg 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 sind:

1. Automatisiertes Scannen, um eine Vielzahl von Probes an einem Modell durchzuführen, Aufgaben wie Detektorauswahl und Ratenbegrenzung zu verwalten und detaillierte Berichte ohne manuelles Eingreifen zu erstellen, wobei 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 unterschiedliche LLM-Sicherheitsanforderungen erhöht.
3. Selbstanpassungsfähigkeit, sobald ein LLM-Fehler identifiziert wird, durch Protokollierung und Training seiner automatisch-Red-Team-Funktion.
4. Erkundung verschiedener Fehlermodi durch Plugins, Probes und herausfordernde Prompts, um jeden fehlschlagenden Prompt und jede Antwort systematisch zu untersuchen und zu melden, und eine Protokolldatei für eingehende Analysen zu bieten.

Rebuff KI

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

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 ermöglicht.
3. Speicherung von Embeddings früherer Angriffe in einer Vektordatenbank, wodurch ähnliche Angriffe in Zukunft erkannt und verhindert werden.
4. Integration von Canary-Tokens in Prompts, um Datenlecks zu erkennen. Das Framework speichert Prompt-Embeddings in der Vektordatenbank und stärkt so die Abwehr künftiger Angriffe.

G3PO

Das G3PO-Skript dient als Protokolldroide für Ghidra und unterstützt die Analyse und Annotation von dekompiliertem Code. Dieses Skript fungiert als Sicherheitstool bei Reverse Engineering und Binärcode-Analyse, 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 Nutzung von LLM zu identifizieren und Erkenntnisse auf Grundlage von Mustern und Trainingsdaten zu liefern.
2. Automatisierte Analyse, um automatisch Kommentare und Erkenntnisse zu dekompiliertem Code zu erzeugen und ein schnelleres Verständnis komplexer Binärstrukturen 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 Sicherheitsanalysen wichtig ist.

Vigil

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

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, wobei der Schwerpunkt auf deren Integration in Anwendungen über LLM-APIs liegt. Dieses Tool kann für Sicherheitsbegeisterte, Penetrationstester oder Cybersicherheitsforscher hilfreich sein. Zu den wichtigsten Funktionen gehören:

1. LLM-API-Integrationstests, um LLM-Integrationen in verschiedenen Anwendungen zu bewerten und so das Testen sicherzustellen.
2. Fuzzing-Strategien, um Schwachstellen aufzudecken und die Effektivität zu erhöhen.

EscalateGPT

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

1. Abruf und Analyse von IAM-Richtlinien, um potenzielle Möglichkeiten zur Rechteausweitung zu identifizieren und relevante Minderungen vorzuschlagen.
2. Detaillierte Ergebnisse im JSON-Format, um Strategien zu nutzen und zu empfehlen, die Schwachstellen beheben können.

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

BurpGPT

BurpGPT ist eine Burp-Suite-Erweiterung, die Web-Sicherheitstests verbessern kann, indem sie die Large Language Models (LLMs) von OpenAI einbezieht. Sie bietet Schwachstellenscanning und verkehrsbasierte Analysefunktionen, die direkt in die Burp-Suite-UI 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, wodurch Schwachstellen und Probleme erkannt werden können, die herkömmliche Scanner in gescannten Anwendungen möglicherweise übersehen.
2. Granulare Steuerung, 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 für die Analyse erforderlichen nativen Funktionen nutzt, z. B. die Anzeige von Ergebnissen innerhalb der Burp-UI.
4. Fehlerbehebungsfunktion über das native Burp-Ereignisprotokoll, die Benutzer bei der Lösung von Kommunikationsproblemen mit der OpenAI-API unterstützt.

Sichere Coding-Praktiken 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 Neufassung der kryptografischen Kernbibliotheken Microsofts, SymCrypt, von C zu Rust, einer speichersicheren Sprache.³

Obwohl nicht LLM-generiert, zeigt diese Anstrengung, wie die Wahl sicherer Sprachen nach dem Prinzip „Secure by Design“ ganze Klassen von Schwachstellen beseitigen kann. Da LLMs mehr Code-Schreibaufgaben übernehmen, kann die Kombination mit sichereren Sprachen wie Rust das Risiko der Erzeugung von unsicherem oder ausnutzbarem Code verringern.

Neueste Richtung: 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 entführt 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 nicht deterministisch handeln, reichen statische Sicherheitsprüfungen nicht aus. Der Ansatz des autonomen Red Teaming greift Agenten kontinuierlich an, um Schwachstellen zu finden.

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FAQs

Weiterführende Literatur

Erfahren Sie mehr über LLMs und LLMOps:

• Vergleichen Sie MLOps-Tools: Ein umfassender Anbieter-Benchmark
• Tools zur Netzwerksicherheitsprüfung.
• Top-Tools zur Erkennung und Verhinderung von Eindringversuchen

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.

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Änderungsprotokoll

4 Aktualisierungen

1. 202625. Feb

   Nexos.ai zu den KI-Sicherheitstools hinzugefügt.

2. 20259. Dez

   Holistic AI aus der Werkzeugliste entfernt.

3. 17. Jul

   Ein Abschnitt über sichere Codierungspraktiken im LLM-Zeitalter wurde hinzugefügt.

4. 20241. Jul

   KI-Governance-Tools zur Liste der LLM-Sicherheitslösungen hinzugefügt.

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

Folgen auf

Hazal ist Branchenanalystin bei AIMultiple und konzentriert sich auf Prozessintelligenz (einschließlich Process Mining) und Unternehmensautomatisierung (einschließlich IT-Automatisierung und Low-Code-/No-Code-Automatisierung).

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