Top 20 LLM-Sicherheitstools & kostenlose Frameworks

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

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

Vergleich der besten LLM-Sicherheitstools

Vor dem Vergleich der LLM-Sicherheitstools haben wir sie in drei Kategorien unterteilt:

1. Open-Source-Frameworks und -Bibliotheken, die potenzielle Bedrohungen erkennen können
2. KI-Sicherheitstools, die LLM-spezifische Dienste bereitstellen, die Systemausfälle lokalisieren
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 große Sprachmodelle (LLMs) ausgeschlossen, die keine kritischen Schwachstellen oder Sicherheitsverletzungen erkennen können. Wir haben auch keine Tools erwähnt, die KI-Governance-Dienste anbieten, die auf 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 relevanten Vorschriften sind, wodurch die allgemeine Sicherheit und Zuverlässigkeit erhöht wird. Zu diesen Tools gehören:

Credo AI ist eine KI-Governance-Plattform, die Unternehmen bei der Einführung, Skalierung und Steuerung von KI unterstützt. Credo AI 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 Policy-Pakete, die vordefinierte Prozesse und technische Kontrollen zur Risikominderung bei Text-, Code- und Bilderzeugung enthalten.

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

• Kontinuierliche Überwachung und Tests, um Risiken in Echtzeit zu erkennen und zu mindern.
• Zusammenarbeit zwischen Risiko- und Compliance-Teams mit Datenwissenschafts- und Cybersicherheitsteams, um sicherzustellen, dass Modelle sicher sind.
• Dynamische Berichterstattung, um kontinuierliche Transparenz und Dokumentation des Compliance-Status zu bieten, um LLM-Sicherheitsmaßnahmen zu verwalten und zu prüfen.

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

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

Holistic AI 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 die kontinuierliche Überwachung globaler KI-Vorschriften. Einige relevante Funktionen sind:

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

KI-Sicherheitstools

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

„Synack ist ein Cybersicherheitsunternehmen, das Crowdsourcing-Sicherheitstests anbietet. Die Plattform umfasst Tools zur Identifizierung von Schwachstellen und zur Verwaltung 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, 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 Handlungsfähigkeit, die Bedenken wie verzerrte Ausgaben adressieren.
3. Testergebnisse, indem über die Synack-Plattform Echtzeitberichte bereitgestellt werden, die Testmethoden und ausnutzbare Schwachstellen aufzeigen.

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

1. Schutz vor Datenlecks, indem Prompts ausgewertet und Antworten blockiert werden, die personenbezogene Daten (PII) enthalten, um gezielte Angriffe zu erkennen, die vertrauliche Daten preisgeben können.
2. Prompt-Injection-Überwachung bösartiger Prompts, die das System dazu verleiten können, schädliche Ausgaben zu liefern.
3. Prävention von Fehlinformationen, indem von LLM generierte Inhalte identifiziert und verwaltet werden, die aufgrund von „Halluzinationen“ Fehlinformationen oder unangemessene Antworten enthalten könnten.
4. OWASP Top 10 für LLM-Anwendungen, die bewährte Methoden zur Identifizierung und Minderung von mit LLMs verbundenen Risiken darstellen.

CalypsoAI Moderator

CalypsoAI Moderator ist ein lokales oder selbst gehostetes Dienstprogramm, das Daten nicht extern verarbeitet oder speichert und so die Gefährdung durch Dritte einschränkt. Das Tool ist mit verschiedenen Plattformen kompatibel, die auf LLM-Technologie basieren, darunter beliebte Modelle wie ChatGPT. Die Funktionen von CalypsoAI Moderator helfen bei:

1. Verhinderung von Datenverlust durch Überprüfung auf sensible Daten wie Code und geistiges Eigentum und Verhinderung der unbefugten Weitergabe proprietärer Informationen.
2. Vollständige Auditierbarkeit durch eine detaillierte 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 automatische Erstellung von Kommentaren und Erkenntnissen zu dekompiliertem Code, was ein schnelleres Verständnis komplexer Binärstrukturen ermöglicht.

Adversa AI

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

1. Resilienztests durch Simulation szenariobasierter Angriffssimulationen, um die Fähigkeit des KI-Systems zu bewerten, sich anzupassen und zu reagieren, wodurch Vorfallreaktion und Sicherheitsmaßnahmen verbessert werden.
2. Stresstests durch Simulation von Eingaben mit hohem Volumen oder adversarialen Eingaben, um Fehlerraten, Latenzschwankungen und Fehlerpunkte des Systems zu bewerten.
3. Angriffserkennung durch Analyse von Schwachstellen in Gesichtserkennungssystemen, um adversarialen 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 für LLMs zuschneiden, oder Plattformen und Toolkits, die speziell für die Absicherung von Sprachgenerierungsanwendungen entwickelt wurden.

LLM attack Chains by Praetorian

Praetorian ist ein Cybersicherheitsunternehmen, das sich auf fortschrittliche Sicherheitslösungen und -dienste spezialisiert hat. Praetorian bietet Cybersicherheitsdienste an, darunter Schwachstellenbewertungen, Penetrationstests und Sicherheitsberatung. Praetorian setzt adversary 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. Seitenkanalangriff-Erkennung einsetzen, 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 entgegenwirken, um die Integrität der LLM-Trainingsdatensätze zu wahren. Das proaktive Erkennen und Verhindern von Datenvergiftung gewährleistet die Zuverlässigkeit und Genauigkeit von Modellen und schützt vor böswilliger Manipulation von Eingabedaten.
4. Unbefugte Extraktion von Trainingsdaten verhindern, um proprietäre Informationen zu schützen. Die Verhinderung 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 Backdoors verbessert die Vertrauenswürdigkeit und Zuverlässigkeit von Modellen und stellt sicher, dass sie ohne Kompromittierung oder unbefugten Zugriff arbeiten.

LLMGuard

LLM Guard, entwickelt von Laiyer AI, ist ein Open-Source-Sicherheitstoolkit für große Sprachmodelle (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 die Aufrechterhaltung von Datenschutz und Datensicherheit.
3. Widerstand gegen Prompt-Injection-Angriffe, um die Integrität von LLM-Interaktionen zu gewährleisten.

Lakera

Lakera Guard ist ein API-basiertes KI-Sicherheitstool zur Überwachung und Bewertung von Anwendungen großer Sprachmodelle (LLM). Das Tool kann über seine API in bestehende Anwendungen und Workflows integriert werden, bleibt modellunabhängig und ermöglicht es Unternehmen, ihre LLM-Anwendungen zu sichern. Zu den bemerkenswerten Funktionen gehören:

1. Prompt-Injection-Schutz vor direkten und indirekten Angriffen, um unbeabsichtigte Folgeaktionen zu verhindern.
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 by 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 Cybersicherheitswissen und die Fähigkeiten von Teams im Umgang mit LLMs zu verbessern.

Open-Source-Code-Frameworks und -Bibliotheken

Open-Source-Code-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-Code-Frameworks und -Bibliotheken entsprechend ihrer GitHub-Bewertungen.

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 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 Sicherheitsstandards in LLMs, indem es:

1. Entwicklung eines Frameworks, das die Erstellung von Validatoren erleichtern kann, um Anpassungsfähigkeit an unterschiedliche Szenarien zu gewährleisten und spezifischen Validierungsanforderungen gerecht zu werden.
2. Automatisierung der Ausführungsschleife für die Übermittlung von Prompts, die Ausgabeverifizierung und die programmatische erneute Aufforderung, 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 große Sprachmodelle (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 Prüfungen 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, HuggingFace, Cohere, Replicate und benutzerdefinierten Python-Integrationen, was die Flexibilität für unterschiedliche LLM-Sicherheitsanforderungen erhöht.
3. Selbstanpassungsfähigkeit, wann immer ein LLM-Fehler erkannt 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, mit einem Protokoll für eingehende Analysen.

Rebuff AI

Rebuff ist ein Prompt-Injection-Detektor, der eingehende Prompts mithilfe von vier unterschiedlichen Filter- und Erkennungsschritten analysiert. Rebuff kann die Sicherheit von Anwendungen mit großen Sprachmodellen (LLM) verbessern, 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 so eine nuancierte und kontextbezogene Bedrohungserkennung ermöglicht.
3. Speicherung von Embeddings früherer Angriffe in einer Vektordatenbank, um ähnliche Angriffe in Zukunft zu erkennen und zu verhindern.
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 fungiert als Protokolldroide für Ghidra und unterstützt die Analyse und Annotation von dekompiliertem Code. Dieses Skript dient als Sicherheitstool in der Reverse-Engineering- und Binärcode-Analyse, indem es große Sprachmodelle (LLMs) wie GPT-3.5, GPT-4 oder Claude v1.2 nutzt. Es bietet Benutzern:

1. Schwachstellenidentifikation, um potenzielle Sicherheitslücken durch die Nutzung von LLM zu identifizieren und Erkenntnisse auf der Grundlage von Mustern und Trainingsdaten zu liefern.
2. Automatisierte Analyse, um automatisch Kommentare und Erkenntnisse zu dekompiliertem Code zu generieren und so ein schnelleres Verständnis komplexer Binärstrukturen zu ermöglichen.
3. Code-Annotation und -Dokumentation, um aussagekräftige Namen für Funktionen und Variablen vorzuschlagen, wodurch Lesbarkeit und Verständnis des Codes verbessert werden, was besonders bei der Sicherheitsanalyse von entscheidender Bedeutung ist.

Vigil

Vigil ist eine Python-Bibliothek und REST-API, die Prompts und Antworten in großen Sprachmodellen (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 großen Sprachmodellen (LLMs) identifizieren kann, wobei der Schwerpunkt auf deren Integration in Anwendungen über LLM-APIs liegt. Dieses Tool kann für Sicherheitsenthusiasten, Penetrationstester oder Cybersicherheitsforscher hilfreich sein. Zu den wichtigsten Funktionen gehören:

1. LLM-API-Integrationstests, um LLM-Integrationen in verschiedenen Anwendungen zu bewerten und das Testen sicherzustellen.
2. Fuzzing-Strategien zur Aufdeckung von Schwachstellen, was die Effektivität erhöht.

EscalateGPT

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

1. Abruf und Analyse von IAM-Richtlinien, um potenzielle Möglichkeiten zur Rechteausweitung zu identifizieren und relevante Minderungsmaßnahmen vorzuschlagen.
2. Detaillierte Ergebnisse im JSON-Format, um Strategien zu nutzen und zu empfehlen, mit denen Schwachstellen behoben werden 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 Erweiterung für Burp Suite, die Sicherheitstests von Webanwendungen verbessern kann, indem sie die großen Sprachmodelle (LLMs) von OpenAI einbindet. Es bietet Schwachstellenscans und verkehrsbasierte Analysefunktionen, die direkt in die Benutzeroberfläche von Burp Suite integriert sind. Zu den wichtigsten Funktionen gehören:

1. Passive Scan-Prüfung von HTTP-Daten, die zur Analyse an ein von OpenAI gesteuertes 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 Burp Suite, die alle für die Analyse erforderlichen nativen Funktionen nutzt, z. B. die Anzeige von Ergebnissen in der Burp-Benutzeroberfläche.
4. Fehlerbehebungsfunktion über das native Burp-Ereignisprotokoll, die Benutzer bei der Behebung von Kommunikationsproblemen mit der OpenAI-API unterstützt.

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 Neufassung der kryptografischen Kernbibliotheken SymCrypt von Microsoft von C zu Rust, einer speichersicheren Sprache.³

Obwohl nicht von LLMs generiert, zeigt diese Anstrengung, wie die Wahl von Sprachen, die nach dem Prinzip „Secure by Design“ entwickelt wurden, ganze Klassen von Schwachstellen beseitigen kann. Da LLMs mehr Code-Schreibaufgaben übernehmen, kann die Kombination mit sichereren Sprachen wie Rust das Risiko verringern, unsicheren oder ausnutzbaren Code zu erzeugen.

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 übernommen werden.

Agentisches Identitäts- & Zugriffsmanagement (A-IAM)

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

Autonomes Red Teaming & Pentesting

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

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FAQs

Weiterführende Literatur

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

• Vergleichen Sie MLOps-Tools: Ein umfassender Anbieter-Benchmark
• Tools für Netzwerksicherheitsaudits.
• Top-Tools zur Erkennung und Verhinderung von Eindringlingen

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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  note   = {AIMultiple. Abgerufen am 19. Mai 2026}
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Änderungsprotokoll

5 Aktualisierungen

202620252024

1. 21. Aug

   Nexos.ai-Plattform für LLM-Orchestrierung und Gateway aus der Toolliste entfernt.

2. 25. Feb

   Nexos.ai zu den KI-Sicherheitstools 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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