Comparar las 20 mejores LLM Herramientas de Seguridad y Marcos Gratuitos

Chevrolet of Watsonville, un concesionario de automóviles, introdujo un chatbot basado en ChatGPT en su sitio web. Sin embargo, el chatbot publicitó falsamente un automóvil por $1, lo que podría acarrear consecuencias legales y resultó en una factura considerable para Chevrolet. Incidentes como estos resaltan la importancia de implementar medidas de seguridad para aplicaciones de LLM. ¹

Explore las mejores herramientas de seguridad de LLM que pueden proteger sus aplicaciones de LLM:

Comparando las mejores herramientas de seguridad de LLM

Antes de comparar las herramientas de seguridad de LLM, las analizamos en tres categorías:

1. Marcos y bibliotecas de código abierto que pueden detectar amenazas potenciales
2. Herramientas de seguridad de IA que brindan servicios específicos de LLM para identificar fallos del sistema
3. Herramientas de seguridad GenAI que se enfocan en amenazas externas y errores internos en aplicaciones de LLM.

Como nos concentramos en las herramientas de seguridad de LLM, excluimos herramientas LLMOps y otros grandes modelos de lenguaje (LLMs) que no pueden identificar vulnerabilidades críticas o cualquier brecha de seguridad. Tampoco mencionamos herramientas que proporcionan servicios de gobernanza de IA que verifican el comportamiento ético y las regulaciones de privacidad de datos.

La tabla muestra que las soluciones de seguridad de LLM están ordenadas alfabéticamente en la categoría dada.

Herramientas de gobernanza de IA

Las herramientas de gobernanza de IA evalúan los modelos de IA en cuanto a eficacia, sesgo, robustez, privacidad y explicabilidad, proporcionando estrategias accionables para la mitigación de riesgos y la elaboración de informes estandarizados. Las herramientas de gobernanza de IA pueden ayudar con las evaluaciones de seguridad de LLM, asegurando que los LLMs sean seguros, confiables y cumplan con las regulaciones pertinentes, mejorando así la seguridad y confiabilidad generales. Algunas de estas herramientas incluyen:

Credo IA es una plataforma de gobernanza de IA que ayuda a las empresas a adoptar, escalar y gobernar la IA. Credo IA ofrece GenAI Guardrails, que proporcionan funciones de gobernanza para apoyar la adopción de tecnologías de IA generativa. Algunas de las características son:

1. Integraciones técnicas con herramientas LLMOps para configurar filtros de E/S e infraestructura de preservación de la privacidad desde una interfaz de usuario centralizada
2. Paquetes de políticas específicos para GenAI que incluyen procesos predefinidos y controles técnicos para mitigar riesgos en la generación de texto, código e imágenes.

Fairly IA, adquirida por Asenion, es una herramienta de gobernanza, gestión de riesgos y cumplimiento de IA diseñada para gestionar flujos de trabajo de desarrollo de IA. Fairly IA puede ser útil para detectar y reaccionar ante riesgos de seguridad de LLM mediante características como:

• Monitoreo y pruebas continuos para identificar y mitigar riesgos en tiempo real.
• Colaboración entre equipos de riesgo y cumplimiento con equipos de ciencia de datos y ciberseguridad para garantizar que los modelos sean seguros.
• Informes dinámicos para proporcionar visibilidad continua y documentación del estado de cumplimiento para gestionar y auditar las medidas de seguridad de LLM.

Fiddler es una plataforma de software empresarial para observabilidad, seguridad y gobernanza de IA. Proporciona herramientas de monitoreo para rastrear:

• Observabilidad de LLM para monitorear el rendimiento, detectar alucinaciones y toxicidad, y proteger PII.
• Auditor Fiddler para evaluar la robustez, corrección y seguridad de los LLMs, y admite evaluaciones de ataques de inyección de prompts.
• Monitoreo de modelos para identificar la deriva del modelo y establecer alertas para problemas potenciales.
• IA responsable para mitigar el sesgo y proporcionar información procesable para mejorar KPIs específicos.

Holistic IA es una herramienta de gobernanza de IA que ayuda con el cumplimiento, la mitigación de riesgos y la seguridad de los sistemas de IA, incluidos los grandes modelos de lenguaje (LLMs). Proporciona evaluaciones del sistema en cuanto a eficacia, sesgo, privacidad y explicabilidad, y monitoreo continuo de las regulaciones globales de IA. Algunas de sus características relevantes incluyen:

• Seguridad de datos para censurar automáticamente datos sensibles de los prompts de IA generativa.
• Filtrado de sesgo y toxicidad para detectar y reducir instancias de salidas sesgadas, toxicidad y alucinaciones.
• Detección de vulnerabilidades para identificar y mitigar vulnerabilidades.
• Detección de prompts maliciosos para detectar y responder a prompts maliciosos para salvaguardar los LLMs.

Herramientas de seguridad de IA

Las herramientas de seguridad de IA proporcionan medidas de seguridad para aplicaciones de inteligencia artificial mediante el empleo de algoritmos avanzados y mecanismos de detección de amenazas. Algunas de estas herramientas pueden implementarse para LLMs para garantizar la integridad de estos modelos.

“Synack es una empresa de ciberseguridad que proporciona servicios de pruebas de seguridad colaborativas. La plataforma incluye herramientas para identificar vulnerabilidades y gestionar riesgos operativos en aplicaciones de LLM.

Synack es adecuada para diversas implementaciones de IA, incluidos chatbots, guías de clientes y herramientas internas. Algunas características críticas que ofrece incluyen:

1. Seguridad continua al identificar código inseguro antes del lanzamiento, garantizando una gestión proactiva de riesgos durante el desarrollo del código.
2. Verificaciones de vulnerabilidad que incluyen inyección de prompts, manejo inseguro de salidas, robo de modelos y agencia excesiva, abordando preocupaciones como salidas sesgadas.
3. Resultados de las pruebas al entregar informes en tiempo real a través de la plataforma Synack, mostrando las metodologías de prueba y cualquier vulnerabilidad explotable.

WhyLabs LLM Security proporciona herramientas de monitoreo diseñadas para evaluar la confiabilidad y el comportamiento de los sistemas LLM implementados. Combina herramientas de observabilidad y mecanismos de protección, brindando protección contra diversas amenazas y vulnerabilidades de seguridad, como prompts maliciosos. Estas son algunas de las características clave que ofrece la plataforma de WhyLabs:

1. Protección contra fugas de datos al evaluar prompts y bloquear respuestas que contengan información de identificación personal (PII) para identificar ataques dirigidos que puedan filtrar datos confidenciales.
2. Monitoreo de inyección de prompts de prompts maliciosos que pueden confundir al sistema para que proporcione salidas dañinas.
3. Prevención de desinformación al identificar y gestionar contenido generado por LLM que podría incluir desinformación o respuestas inapropiadas debido a “alucinaciones”.
4. OWASP top 10 para aplicaciones LLM que son las mejores prácticas para identificar y mitigar riesgos asociados con los LLMs.

CalypsoAI Moderator

CalypsoAI Moderator es una utilidad local o autohospedada que no procesa ni almacena datos externamente, lo que limita la exposición de datos a terceros. La herramienta es compatible con varias plataformas impulsadas por tecnología LLM, incluidos modelos populares como ChatGPT. Las funciones de Calypso IA Moderator ayudan con:

1. Prevención de pérdida de datos al examinar datos confidenciales, como código y propiedad intelectual, y evitar el intercambio no autorizado de información propietaria.
2. Auditabilidad completa al ofrecer un registro detallado de todas las interacciones, incluido el contenido del prompt, los detalles del remitente y las marcas de tiempo.
3. Detección de código malicioso al identificar y bloquear malware, salvaguardando el ecosistema de la organización de posibles infiltraciones a través de respuestas de LLM.
4. Análisis automatizado al generar automáticamente comentarios e información sobre el código descompilado, lo que facilita una comprensión más rápida de estructuras binarias complejas.

Adversa IA

Adversa IA se especializa en amenazas cibernéticas, preocupaciones de privacidad e incidentes de seguridad en sistemas de IA. El enfoque está en comprender las posibles vulnerabilidades que los ciberdelincuentes pueden explotar en aplicaciones de IA en función de la información sobre los modelos y datos de IA del cliente. Adversa IA realiza:

1. Pruebas de resiliencia mediante la simulación de ataques basados en escenarios para evaluar la capacidad del sistema de IA para adaptarse y responder, mejorando la respuesta a incidentes y las medidas de seguridad.
2. Pruebas de estrés mediante la simulación de entradas de gran volumen o adversarias para evaluar las tasas de error, las variaciones de latencia y los puntos de fallo del sistema.
3. Identificación de ataques al analizar vulnerabilidades en sistemas de detección facial para contrarrestar ataques adversarios, ataques de inyección y amenazas en evolución, garantizando salvaguardas de privacidad y precisión.

Herramientas de seguridad GenAI

Las herramientas específicas de GenAI salvaguardan la integridad y confiabilidad de las soluciones de IA basadas en lenguaje. Estas herramientas pueden ser herramientas de ciberseguridad que adaptan sus servicios para LLMs o plataformas y kits de herramientas desarrollados específicamente para proteger aplicaciones de generación de lenguaje.

LLM attack Chains by Praetorian

Praetorian es una empresa de ciberseguridad que se especializa en proporcionar soluciones y servicios de seguridad avanzados. Praetorian ofrece servicios de ciberseguridad, que incluyen evaluaciones de vulnerabilidad, pruebas de penetración y consultoría de seguridad. Praetorian emplea ataques adversarios para desafiar a los modelos LLM. La plataforma de Praetorian permite a los usuarios:

1. Usar prompts diseñados para evaluar vulnerabilidades en Modelos de Lenguaje (LLMs), exponiendo posibles sesgos o fallos de seguridad. Las pruebas de inyección de prompts identifican dónde un modelo no sigue los límites de instrucción, proporcionando datos para ajustar el comportamiento del modelo
2. Emplear detección de ataques de canal lateral para fortalecer las herramientas contra posibles vulnerabilidades. Al identificar y mitigar los riesgos de canal lateral, las organizaciones mejoran la seguridad de sus sistemas, protegiendo la información confidencial de posibles canales encubiertos y accesos no autorizados.
3. Contrarrestar el envenenamiento de datos para mantener la integridad de los conjuntos de datos de entrenamiento de LLM. Identificar y prevenir proactivamente el envenenamiento de datos garantiza la confiabilidad y precisión de los modelos, protegiéndolos contra la manipulación maliciosa de los datos de entrada.
4. Prevenir la extracción no autorizada de datos de entrenamiento para proteger la información propietaria. Prevenir el acceso ilícito a los datos de entrenamiento mejora la confidencialidad y seguridad de la información confidencial utilizada en el desarrollo de modelos.
5. Detectar y eliminar puertas traseras para reforzar la seguridad dentro de la plataforma Praetorian. Identificar y cerrar posibles puertas traseras mejora la confiabilidad y la fiabilidad de los modelos, asegurando que funcionen sin compromisos ni acceso no autorizado.

LLMGuard

LLM Guard, desarrollado por Laiyer IA, es un conjunto de herramientas de seguridad de código abierto para Grandes Modelos de Lenguaje (LLMs) que proporciona validación de entrada/salida, correcciones de código y documentación técnica. El conjunto de herramientas permite a los usuarios:

1. Detectar y sanear lenguaje dañino en interacciones de LLM, asegurando que el contenido siga siendo apropiado y seguro.
2. Prevenir la fuga de datos de información confidencial durante las interacciones de LLM, un aspecto crucial para mantener la privacidad y seguridad de los datos.
3. Resistir ataques de inyección de prompts, asegurando la integridad de las interacciones de LLM.

Lakera

Lakera Guard es una herramienta de seguridad de IA basada en API que se utiliza para monitorear y evaluar aplicaciones de Modelos de Lenguaje Grande (LLM). La herramienta puede integrarse con aplicaciones y flujos de trabajo existentes a través de su API, permaneciendo agnóstica al modelo, lo que permite a las organizaciones proteger sus aplicaciones de LLM. Las características destacadas incluyen:

1. Protección contra inyección de prompts tanto para ataques directos como indirectos, evitando acciones no deseadas posteriores.
2. Fuga de información confidencial, como información de identificación personal (PII) o datos corporativos confidenciales.
3. Detección de alucinaciones al identificar salidas de modelos que se desvían del contexto de entrada o del comportamiento esperado.

LLM Guardian by Lasso Security

El LLM Guardian de Lasso Security integra evaluación, modelado de amenazas y educación para proteger las aplicaciones de LLM. Algunas de las características clave incluyen:

1. Evaluaciones de seguridad para identificar posibles vulnerabilidades y riesgos de seguridad, proporcionando a las organizaciones información sobre su postura de seguridad y los posibles desafíos en la implementación de LLMs.
2. Modelado de amenazas, que permite a las organizaciones anticipar y prepararse para posibles amenazas cibernéticas dirigidas a sus aplicaciones de LLM.
3. Programas de capacitación especializados para mejorar el conocimiento y las habilidades de ciberseguridad de los equipos al trabajar con LLMs.

Marcos y bibliotecas de codificación de código abierto

Las plataformas y bibliotecas de codificación de código abierto permiten a los desarrolladores implementar y mejorar las medidas de seguridad en aplicaciones de IA y IA Generativa. Algunas de ellas están desarrolladas específicamente para la seguridad de LLM, mientras que otras pueden implementarse en cualquier modelo de IA.

La tabla muestra los marcos y bibliotecas de codificación de seguridad de LLM de código abierto según sus puntuaciones en GitHub.

Guardrails IA

Guardrails IA es una biblioteca de código abierto para la seguridad de aplicaciones de IA. La herramienta consta de dos componentes esenciales:

• Rail, que define especificaciones utilizando el Lenguaje de Marcado de IA Confiable (RAIL)
• Guard, un envoltorio ligero para estructurar, validar y corregir salidas de LLM.

Guardrails IA ayuda a establecer y mantener estándares de aseguramiento en LLMs al

1. Desarrollar un marco que pueda facilitar la creación de validadores, asegurando la adaptabilidad a diversos escenarios y acomodando necesidades de validación específicas.
2. Automatizar el ciclo de ejecución para el envío de prompts, la verificación de salidas y la repregunta programática cuando fallan las comprobaciones de validación.
3. Establecer un repositorio centralizado que aloje validadores empleados con frecuencia para promover la accesibilidad, la colaboración y las prácticas de validación estandarizadas en diversas aplicaciones y casos de uso.

Garak

Garak es un escáner de vulnerabilidad automatizado diseñado para Grandes Modelos de Lenguaje (LLMs), con el objetivo de identificar vulnerabilidades de seguridad en tecnologías, sistemas, aplicaciones y servicios que utilizan modelos de lenguaje. Las características de Garak se enumeran como:

1. Escaneo automatizado para realizar una variedad de sondas en un modelo, gestionar tareas como la selección de detectores y la limitación de velocidad, y generar informes detallados sin intervención manual, analizando el rendimiento y la seguridad del modelo con una mínima intervención humana.
2. Conectividad con varios LLMs, incluidos OpenAI, Hugging Face, Cohere, Replicate e integraciones personalizadas de Python, aumentando la flexibilidad para diversas necesidades de seguridad de LLM.
3. Capacidad de autoadaptación cuando se identifica una falla de LLM mediante el registro y el entrenamiento de su función de equipo rojo auto.
4. Exploración diversa de modos de falla a través de complementos, sondas y prompts desafiantes para explorar e informar sistemáticamente cada prompt y respuesta fallidos, ofreciendo un registro para un análisis en profundidad.

Rebuff IA

Rebuff es un detector de inyección de prompts que analiza los prompts entrantes mediante cuatro pasos distintos de filtrado y detección. Rebuff puede mejorar la seguridad de las aplicaciones de Modelos de Lenguaje Grande (LLM) al

1. Emplear cuatro capas de defensa para protegerse contra ataques de PI.
2. Utilizar detección basada en LLM que puede analizar los prompts entrantes para identificar posibles ataques, permitiendo una detección de amenazas matizada y consciente del contexto.
3. Almacenar incrustaciones de ataques anteriores en una base de datos de vectores, reconociendo y previniendo ataques similares en el futuro.
4. Integrar tokens canary en los prompts para detectar fugas. El marco almacena las incrustaciones de los prompts en la base de datos de vectores, fortaleciendo la defensa contra futuros ataques.

G3PO

El script G3PO sirve como un droide de protocolo para Ghidra, ayudando en el análisis y la anotación de código descompilado. Este script funciona como una herramienta de seguridad en ingeniería inversa y análisis de código binario al utilizar grandes modelos de lenguaje (LLMs) como GPT-3.5, GPT-4 o Claude v1.2. Proporciona a los usuarios

1. Identificación de vulnerabilidades para identificar posibles vulnerabilidades de seguridad aprovechando LLM, ofreciendo información basada en patrones y datos de entrenamiento.
2. Análisis automatizado para generar automáticamente comentarios e información sobre el código descompilado, facilitando una comprensión más rápida de estructuras binarias complejas.
3. Anotación y documentación de código para sugerir nombres significativos para funciones y variables, mejorando la legibilidad y comprensión del código, particularmente crucial en el análisis de seguridad.

Vigil

Vigil es una biblioteca Python y API REST que puede evaluar prompts y respuestas en Grandes Modelos de Lenguaje (LLMs). Su función principal es identificar inyecciones de prompts, jailbreaks y riesgos potenciales asociados con las interacciones de LLM. Vigil puede ofrecer:

1. Métodos de detección para el análisis de prompts, que incluyen base de datos de vectores/similitud de texto, YARA/heurística, análisis de modelos de transformadores, similitud prompt-respuesta y Canary Tokens.
2. Detecciones personalizadas mediante firmas YARA.

LLMFuzzer

LLMFuzzer es un marco de fuzzing de código abierto que puede identificar vulnerabilidades en Grandes Modelos de Lenguaje (LLMs), centrándose en su integración en aplicaciones a través de LLM APIs. Esta herramienta puede ser útil para entusiastas de la seguridad, probadores de penetración o investigadores de ciberseguridad. Sus características clave incluyen

1. Pruebas de integración de LLM API para evaluar las integraciones de LLM en varias aplicaciones, garantizando las pruebas.
2. Estrategias de fuzzing para descubrir vulnerabilidades, mejorando su efectividad.

EscalateGPT

EscalateGPT es una herramienta Python impulsada por IA que identifica oportunidades de escalada de privilegios dentro de las configuraciones de Amazon Web Services (AWS) Identity and Access Management (IAM). Analiza las configuraciones incorrectas de IAM y proporciona posibles estrategias de mitigación utilizando diferentes modelos de OpenAI. Algunas características incluyen:

1. Recuperación y análisis de políticas de IAM para identificar posibles oportunidades de escalada de privilegios y sugerir mitigaciones relevantes.
2. Resultados detallados en formato JSON para explotar y recomendar estrategias que puedan abordar las vulnerabilidades.

El rendimiento de EscalateGPT puede variar según el modelo que utilice. Por ejemplo, GPT4 demostró la capacidad de identificar escenarios de escalada de privilegios más complejos en comparación con GPT3.5-turbo, particularmente en entornos AWS del mundo real.

BurpGPT

BurpGPT es una extensión de Burp Suite que puede mejorar las pruebas de seguridad web incorporando los Grandes Modelos de Lenguaje (LLMs) de OpenAI. Proporciona capacidades de escaneo de vulnerabilidades y análisis basado en tráfico integradas directamente en la interfaz de usuario de Burp Suite. Algunas de sus características clave incluyen:

1. Verificación de escaneo pasivo de datos HTTP enviados a un modelo GPT controlado por OpenAI para su análisis, permitiendo la detección de vulnerabilidades y problemas que los escáneres tradicionales podrían pasar por alto en las aplicaciones escaneadas.
2. Control granular para elegir entre múltiples modelos de OpenAI y controlar la cantidad de tokens GPT utilizados en el análisis.
3. Integración con Burp Suite, aprovechando todas las funciones nativas necesarias para el análisis, como mostrar los resultados dentro de la interfaz de usuario de Burp.
4. Funcionalidad de resolución de problemas a través del registro de eventos nativo de Burp, ayudando a los usuarios a resolver problemas de comunicación con la OpenAI API.

Prácticas de codificación segura en la era de LLM

Si bien las bibliotecas y marcos de código abierto ofrecen herramientas valiosas para proteger las aplicaciones de LLM, la generación de código seguro también depende del uso de lenguajes de programación más seguros. Un ejemplo notable es la reescritura por parte de Microsoft de sus bibliotecas criptográficas principales, SymCrypt, de C a Rust, un lenguaje de seguridad de memoria.³

Aunque no es generado por LLM, este esfuerzo demuestra cómo elegir lenguajes seguros por diseño puede eliminar clases enteras de vulnerabilidades. A medida que los LLMs asumen más tareas de escritura de código, emparejarlos con lenguajes más seguros como Rust puede reducir el riesgo de generar código inseguro o explotable.

Última dirección: Seguridad agentiva

La seguridad agentiva se refiere a la seguridad de los agentes de IA:

MCP secure gateway

El Model Context Protocol (MCP) es el estándar de la industria para conectar agentes de IA a herramientas. Una MCP puerta de enlace actúa como un firewall para estas conexiones, evitando que los agentes sean secuestrados por las herramientas que utilizan.

Gestión de identidad y acceso agentiva (A-IAM)

Estas herramientas se centran en gestionar las credenciales, la “intención” y los privilegios de estos ciudadanos digitales autónomos.

Red teaming y pentesting autónomos

Dado que los agentes actúan de manera no determinista, las verificaciones de seguridad estáticas son insuficientes. El enfoque de red teaming autónomo ataca constantemente a los agentes para encontrar debilidades.

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Preguntas frecuentes

Lecturas adicionales

Explore más sobre LLMs y LLMOps consultando:

• Comparar 45+ Herramientas MLOps: Un punto de referencia completo de proveedores
• Herramientas de Auditoría de Seguridad de Red.
• Herramientas SOC con Categorización de Componentes Principales

Cita esta investigación

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}

Enlaces de referencia

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

Analista de Industria

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Hazal es analista de industria en AIMultiple, dedicándose a la minería de procesos y la automatización de TI.

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