Comparativa de las 20 mejores herramientas de seguridad para LLM y frameworks gratuitos

Chevrolet of Watsonville, un concesionario de coches, introdujo un chatbot basado en ChatGPT en su sitio web. Sin embargo, el chatbot anunció falsamente un coche por 1 dólar, lo que podría acarrear consecuencias legales y resultó en una factura sustancial para Chevrolet. Incidentes como este ponen de relieve la importancia de implementar medidas de seguridad en las aplicaciones de LLM. ¹

Explore las principales herramientas de seguridad para LLM que pueden proteger sus aplicaciones de modelos de lenguaje de gran tamaño:

Comparativa de las principales herramientas de seguridad para LLM

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

1. Frameworks y librerías de código abierto que pueden detectar amenazas potenciales
2. Herramientas de seguridad de IA que ofrecen servicios específicos para LLM identificando fallos del sistema
3. Herramientas de seguridad de GenAI que se centran en amenazas externas y errores internos en aplicaciones de LLM.

Dado que nos centramos en las herramientas de seguridad para LLM, excluimos las herramientas de LLMOps y otros modelos de lenguaje de gran tamaño (LLMs) que no pueden identificar vulnerabilidades críticas ni brechas de seguridad. Tampoco mencionamos herramientas que proporcionan servicios de gobernanza de IA que verifican el comportamiento ético y las normativas de privacidad de datos.

La tabla muestra que las soluciones de seguridad para LLM están ordenadas alfabéticamente dentro de cada categoría.

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 prácticas 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, garantizando que los LLMs sean seguros, confiables y cumplan con las normativas pertinentes, mejorando así la seguridad y fiabilidad 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 proporciona funciones de gobernanza para respaldar la adopción de tecnologías de IA generativa. Algunas de las características son:

1. Integraciones técnicas con herramientas de 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 funciones como:

• Monitorización y pruebas continuas 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 monitorización para realizar un seguimiento de:

• Observabilidad de LLM para monitorizar el rendimiento, detectar alucinaciones y toxicidad, y proteger la PII.
• Fiddler auditor para evaluar la robustez, corrección y seguridad de los LLMs, y admite evaluaciones de ataques de inyección de prompts.
• Monitorización de modelos para identificar la deriva del modelo y establecer alertas ante posibles problemas.
• 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 modelos de lenguaje de gran tamaño (LLMs). Proporciona evaluaciones del sistema en cuanto a eficacia, sesgo, privacidad y explicabilidad, y monitorización continua 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 desplegarse para LLMs para garantizar la integridad de estos modelos.

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

Synack es adecuado para diversas implementaciones de IA, incluidos chatbots, orientación al cliente y herramientas internas. Algunas de las características críticas que ofrece incluyen:

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

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

1. Protección contra fugas de datos mediante la evaluación de prompts y el bloqueo de respuestas que contengan información de identificación personal (PII) para identificar ataques dirigidos que puedan filtrar datos confidenciales.
2. Monitorización de inyección de prompts de prompts maliciosos que pueden confundir al sistema para que proporcione salidas dañinas.
3. Prevención de desinformación mediante la identificación y gestión de contenido generado por LLM que pueda incluir desinformación o respuestas inapropiadas debido a «alucinaciones».
4. OWASP top 10 para aplicaciones de LLM que son las mejores prácticas para identificar y mitigar riesgos asociados con los LLMs.

CalypsoAI Moderator

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

1. Prevención de pérdida de datos mediante el cribado de datos sensibles, como código y propiedad intelectual, y la prevención del intercambio no autorizado de información propietaria.
2. Auditabilidad completa ofreciendo un registro detallado de todas las interacciones, incluyendo el contenido del prompt, los detalles del remitente y las marcas de tiempo.
3. Detección de código malicioso identificando y bloqueando malware, salvaguardando el ecosistema de la organización de posibles infiltraciones a través de respuestas de LLM.
4. Análisis automatizado generando automáticamente comentarios e información sobre código decompilado, facilitando 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 vulnerabilidades potenciales que los ciberdelincuentes pueden explotar en aplicaciones de IA basándose en la información sobre los modelos de IA y los datos 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 alto volumen o adversariales para evaluar las tasas de error del sistema, las variaciones de latencia y los puntos de fallo.
3. Identificación de ataques mediante el análisis de vulnerabilidades en sistemas de detección facial para contrarrestar ataques adversariales, ataques de inyección y amenazas en evolución, garantizando salvaguardas de privacidad y precisión.

Herramientas de seguridad de GenAI

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

LLM Attack Chains de Praetorian

Praetorian es una empresa de ciberseguridad que se especializa en proporcionar soluciones y servicios de seguridad avanzados. Praetorian ofrece servicios de ciberseguridad, incluyendo evaluaciones de vulnerabilidades, pruebas de penetración y consultoría de seguridad. Praetorian emplea ataques adversariales para desafiar los modelos de 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 las instrucciones, 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, salvaguardando la información sensible de posibles canales encubiertos y accesos no autorizados.
3. Contrarrestar el envenenamiento de datos para mantener la integridad de los datasets de entrenamiento de LLM. Identificar y prevenir proactivamente el envenenamiento de datos garantiza la fiabilidad y precisión de los modelos, protegiendo 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 sensible 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 fiabilidad de los modelos, garantizando que funcionen sin compromisos ni accesos no autorizados.

LLMGuard

LLM Guard, desarrollado por Laiyer IA, es un toolkit de seguridad de código abierto para modelos de lenguaje de gran tamaño (LLMs) que proporciona validación de entrada/salida, correcciones de código y documentación técnica. El toolkit permite:

1. Detectar y sanear lenguaje dañino en las interacciones de LLM, garantizando que el contenido se mantenga apropiado y seguro.
2. Prevenir fugas de datos de información sensible durante las interacciones de LLM, un aspecto crucial para mantener la privacidad y seguridad de los datos.
3. Resistir contra ataques de inyección de prompts, garantizando la integridad de las interacciones de LLM.

Lakera

Lakera Guard es una herramienta de seguridad de IA basada en API utilizada para monitorizar y evaluar aplicaciones de modelos de lenguaje de gran tamaño (LLM). La herramienta puede integrarse con aplicaciones y flujos de trabajo existentes a través de su API, siendo agnóstica al modelo, lo que permite a las organizaciones asegurar sus aplicaciones de LLM. Las características destacadas incluyen:

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

LLM Guardian de Lasso Security

LLM Guardian de Lasso Security integra evaluación, modelado de amenazas y educación para proteger 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 al desplegar LLMs.
2. Modelado de amenazas, permitiendo a las organizaciones anticipar y prepararse para posibles amenazas cibernéticas dirigidas a sus aplicaciones de LLM.
3. Programas de formación especializados para mejorar el conocimiento y las habilidades de ciberseguridad de los equipos al trabajar con LLMs.

Frameworks y librerías de código abierto

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

La tabla muestra los frameworks y librerías de código abierto para seguridad de LLM según sus puntuaciones en Github.

Guardrails IA

Guardrails IA es una librería 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 Fiable (RAIL)
• Guard, un wrapper ligero para estructurar, validar y corregir las salidas de LLM.

Guardrails IA ayuda a establecer y mantener estándares de garantía en LLMs mediante:

1. El desarrollo de un framework que puede facilitar la creación de validadores, garantizando la adaptabilidad a diversos escenarios y acomodando necesidades de validación específicas.
2. La automatización del bucle de ejecución para el envío de prompts, la verificación de salidas y la repetición programática de prompts cuando fallan las verificaciones de validación.
3. El establecimiento de un repositorio centralizado que alberga validadores utilizados 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 vulnerabilidades automatizado diseñado para modelos de lenguaje de gran tamaño (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 participación humana.
2. Conectividad con varios LLMs, incluyendo OpenAI, Hugging Face, Cohere, Replicate e integraciones Python personalizadas, aumentando la flexibilidad para diversas necesidades de seguridad de LLM.
3. Capacidad de autoadaptación cuando se identifica un fallo de LLM mediante el registro y entrenamiento de su función auto red-team.
4. Exploración diversa de modos de fallo a través de plugins, 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 utilizando cuatro pasos distintos de filtrado y detección. Rebuff puede mejorar la seguridad de las aplicaciones de modelos de lenguaje de gran tamaño (LLM) mediante:

1. El empleo de cuatro capas de defensa para proteger contra ataques de PI.
2. La utilización de 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. El almacenamiento de embeddings de ataques anteriores en una base de datos vectorial, reconociendo y previniendo ataques similares en el futuro.
4. La integración de tokens canary en los prompts para detectar fugas. El framework almacena embeddings de prompts en la base de datos vectorial, fortaleciendo la defensa contra futuros ataques.

G3PO

El script G3PO funciona como un droide de protocolo para Ghidra, ayudando en el análisis y anotación de código decompilado. Este script funciona como una herramienta de seguridad en ingeniería inversa y análisis de código binario al utilizar modelos de lenguaje de gran tamaño (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 código decompilado, 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 librería Python y API REST que puede evaluar prompts y respuestas en modelos de lenguaje de gran tamaño (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, incluyendo similitud de texto/base de datos vectorial, heurísticas YARA, análisis de modelos transformer, similitud prompt-respuesta y tokens canary.
2. Detecciones personalizadas utilizando firmas YARA.

LLMFuzzer

LLMFuzzer es un framework de fuzzing de código abierto que puede identificar vulnerabilidades en modelos de lenguaje de gran tamaño (LLMs), centrándose en su integración en aplicaciones a través de LLM APIs. Esta herramienta puede ser útil para entusiastas de la seguridad, testers de penetración o investigadores de ciberseguridad. Sus características clave incluyen:

1. Pruebas de integración de LLM API para evaluar las integraciones de LLM en diversas aplicaciones, garantizando 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 configuraciones incorrectas de IAM y proporciona posibles estrategias de mitigación utilizando diferentes modelos de OpenAI. Algunas características incluyen:

1. Recuperación y análisis de políticas 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 modelos de lenguaje de gran tamaño (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 el número de tokens GPT utilizados en el análisis.
3. Integración con Burp Suite, aprovechando todas las características nativas necesarias para el análisis, como la visualización de 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 los LLM

Aunque las librerías y frameworks 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 librerías criptográficas centrales, SymCrypt, de C a Rust, un lenguaje de seguridad de memoria.³

Aunque no es generado por LLM, este esfuerzo demuestra cómo la elección de 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 tendencia: Seguridad agéntica

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

Gateway seguro MCP

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

Gestión de identidad y acceso agéntica (A-IAM)

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

Red teaming autónomo y pentesting

Dado que los agentes actúan de forma 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

Lectura adicional

Explore más sobre LLMs y LLMOps consultando:

• Comparativa de más de 45 herramientas de MLOps: Un benchmark completo de proveedores
• Herramientas de auditoría de seguridad de redes.
• 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 la industria

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

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