Las 20 mejores herramientas de seguridad de 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 $, lo que podría acarrear consecuencias legales y resultar en una factura considerable para Chevrolet. Incidentes como estos ponen de relieve 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 large language models:

Comparación de las mejores herramientas de seguridad de LLM

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

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

Como nos centramos en las herramientas de seguridad de LLM, excluimos herramientas de LLMOps y otros large language models (LLMs) que no pueden identificar vulnerabilidades críticas ni ninguna brecha de seguridad. Tampoco mencionamos herramientas que ofrecen servicios de gobernanza de la IA que verifican el comportamiento ético y las normativas de privacidad de datos.

La tabla muestra que las soluciones de seguridad de LLM están ordenadas alfabéticamente dentro de la categoría indicada.

Herramientas de gobernanza de la IA

Las herramientas de gobernanza de la IA evalúan los IA models en cuanto a eficacia, sesgo, robustez, privacidad y explicabilidad, y proporcionan estrategias prácticas para la mitigación de riesgos y la elaboración de informes normalizados. Las herramientas de gobernanza de la IA pueden ayudar con las evaluaciones de seguridad de LLM, garantizando que los LLMs sean seguros, fiables y cumplan las normativas pertinentes, mejorando así la seguridad y fiabilidad generales. Algunas de estas herramientas incluyen:

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

1. Integraciones técnicas con herramientas de LLMOps para configurar filtros de E/S e infraestructura que preserva la privacidad desde una interfaz de usuario centralizada
2. Paquetes de políticas específicos de 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 de la IA, gestión de riesgos y cumplimiento diseñada para gestionar flujos de trabajo de desarrollo de IA. Fairly IA puede ser útil para detectar y reaccionar ante los riesgos de seguridad de LLM mediante funciones como:

• Supervisión y pruebas continuas para identificar y mitigar riesgos en tiempo real.
• Colaboración entre equipos de riesgos y cumplimiento con equipos de ciencia de datos y ciberseguridad para garantizar que los models estén seguros.
• Informes dinámicos para proporcionar visibilidad continua y documentación del estado de cumplimiento a fin de gestionar y auditar las medidas de seguridad de LLM.

Fiddler es una plataforma de software empresarial para la observabilidad, la seguridad y la gobernanza de la IA. Ofrece herramientas de supervisión para realizar un seguimiento de:

• LLM observabilidad para supervisar el rendimiento, detectar alucinaciones y toxicidad, y proteger la PII.
• Fiddler auditor para evaluar la robustez, la corrección y la seguridad de los LLMs, y admite evaluaciones de ataques de inyección de prompts.
• Supervisión de model para identificar la deriva del model y configurar 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 la IA que ayuda con el cumplimiento, la mitigación de riesgos y la seguridad de los sistemas de IA, incluidos los large language models (LLMs). Ofrece evaluaciones de sistemas en cuanto a eficacia, sesgo, privacidad y explicabilidad, y una supervisión continua de las normativas globales de IA. Algunas de sus funciones relevantes incluyen:

• Seguridad de los datos para censurar automáticamente datos confidenciales de los prompts de IA generativa.
• Filtrado de sesgos y toxicidad para detectar y reducir casos 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 con el fin de proteger 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 a fin de garantizar la integridad de estos models.

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

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

1. Seguridad continua al identificar código inseguro antes del lanzamiento, lo que garantiza una gestión proactiva de riesgos durante el desarrollo de código.
2. Comprobaciones de vulnerabilidades que incluyen inyección de prompts, manejo inseguro de salidas, robo de model y agencia excesiva, y abordan preocupaciones como las 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 ofrece herramientas de supervisión diseñadas para evaluar la fiabilidad y el comportamiento de los sistemas LLM implementados. Combina herramientas de observabilidad y mecanismos de protección, ofreciendo protección contra diversas amenazas de seguridad y vulnerabilidades, como prompts maliciosos. Estas son algunas de las funciones clave que ofrece la plataforma de WhyLabs:

1. Protección contra fugas de datos mediante la evaluación de prompts y el bloqueo de respuestas que contienen información de identificación personal (PII) para identificar ataques dirigidos que pueden filtrar datos confidenciales.
2. Supervisión de inyección de prompts de prompts maliciosos que pueden confundir al sistema y llevarlo a proporcionar salidas perjudiciales.
3. Prevención de la desinformación mediante la identificación y gestión del contenido generado por LLM que podría incluir desinformación o respuestas inapropiadas debido a “alucinaciones”.
4. OWASP top 10 para aplicaciones de LLM, que son buenas prácticas para identificar y mitigar los riesgos asociados con los LLMs.

CalypsoAI Moderator

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

1. Prevención de pérdida de datos mediante la detección de datos confidenciales, como código y propiedad intelectual, y la prevención del intercambio no autorizado de información propietaria.
2. Auditabilidad total al ofrecer un registro detallado de todas las interacciones, incluido el contenido del prompt, los datos del remitente y las marcas de tiempo.
3. Detección de código malicioso al identificar y bloquear malware, protegiendo el ecosistema de la organización de posibles infiltraciones a través de las 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 ciberamenazas, problemas de privacidad e incidentes de seguridad en sistemas de IA. El objetivo es comprender las posibles vulnerabilidades que los ciberdelincuentes pueden explotar en las aplicaciones de IA a partir de la información sobre los IA models y los datos del cliente. Adversa IA lleva a cabo:

1. Pruebas de resiliencia mediante la simulación de ataques basados en escenarios para evaluar la capacidad del sistema de IA de adaptarse y responder, mejorando la respuesta ante incidentes y las medidas de seguridad.
2. Pruebas de estrés mediante la simulación de entradas de alto volumen o adversarias 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 los sistemas de detección facial para contrarrestar ataques adversarios, ataques de inyección y amenazas en evolución, garantizando salvaguardas de privacidad y precisión.

Herramientas de seguridad de GenAI

Las herramientas específicas de GenAI protegen 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 kits de herramientas desarrollados específicamente para proteger las aplicaciones de generación de lenguaje.

LLM cadenas de ataque de Praetorian

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

1. Utilizar prompts elaborados para evaluar vulnerabilidades en Language Models (LLMs), exponiendo posibles sesgos o fallos de seguridad. Las pruebas de inyección de prompts identifican dónde un model no sigue los límites de las instrucciones, proporcionando datos para ajustar el comportamiento del model
2. Emplear detección de ataques de canal lateral para reforzar las herramientas contra posibles vulnerabilidades. Al identificar y mitigar los riesgos de canal lateral, las organizaciones mejoran la seguridad de sus sistemas y protegen la información confidencial 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 de manera proactiva el envenenamiento de datos garantiza la fiabilidad y precisión de los models, 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 models.
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 models, garantizando que funcionen sin compromisos ni accesos no autorizados.

LLMGuard

LLM Guard, desarrollado por Laiyer IA, es un kit de herramientas de seguridad de código abierto para Large Language Models (LLMs) que ofrece validación de entrada/salida, correcciones de código y documentación técnica. El kit permite a los usuarios:

1. Detectar y sanear el lenguaje dañino en las interacciones de LLM, garantizando 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 los 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 que se utiliza para supervisar y evaluar aplicaciones de Large Language Model (LLM). La herramienta puede integrarse con aplicaciones y flujos de trabajo existentes a través de su API, permaneciendo agnóstica respecto al model, 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, lo que previene acciones posteriores no deseadas.
2. Fuga de información confidencial, como información de identificación personal (PII) o datos corporativos confidenciales.
3. Detección de alucinaciones mediante la identificación de salidas de models 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 formación para proteger las aplicaciones de LLM. Algunas de las funciones 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 retos al implementar LLMs.
2. Modelado de amenazas, que permite a las organizaciones anticiparse y prepararse para posibles ciberamenazas dirigidas a sus aplicaciones de LLM.
3. Programas de formación especializados para mejorar los conocimientos y habilidades de ciberseguridad de los equipos al trabajar con LLMs.

Frameworks y bibliotecas de código abierto

Las plataformas y bibliotecas de código abierto para programación permiten a los desarrolladores implementar y mejorar medidas de seguridad en aplicaciones de IA e IA generativa. Algunas están desarrolladas específicamente para la seguridad de LLM, mientras que otras pueden implementarse en cualquier IA model.

La tabla muestra los frameworks y bibliotecas de codificación de seguridad de LLM de código abierto según sus puntuaciones de Github.

Guardrails IA

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

• Rail, que define especificaciones mediante el Reliable IA Markup Language (RAIL)
• Guard, un envoltorio ligero para estructurar, validar y corregir las salidas de LLM.

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

1. Desarrollar un framework que pueda facilitar la creación de validadores, garantizando la adaptabilidad a diversos escenarios y cubriendo necesidades de validación específicas.
2. Automatizar el bucle de ejecución para el envío de prompts, la verificación de salidas y la regeneración programática de prompts cuando fallan las comprobaciones de validación.
3. Establecer un repositorio centralizado que aloje validadores de uso frecuente 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 Large Language Models (LLMs), con el objetivo de identificar vulnerabilidades de seguridad en tecnologías, sistemas, aplicaciones y servicios que utilizan language models. Las funciones de Garak se enumeran como:

1. Escaneo automatizado para realizar una variedad de sondas en un model, 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 model con una participación humana mínima.
2. Conectividad con varios LLMs, incluidos OpenAI, Hugging Face, Cohere, Replicate e integraciones personalizadas de Python, lo que aumenta la flexibilidad para diversas necesidades de seguridad de LLM.
3. Capacidad de autoadaptación cada vez que se identifica un fallo de LLM mediante el registro y el entrenamiento de su función de auto red-team.
4. Exploración de diversos modos de fallo a través de plugins, sondas y prompts desafiantes para explorar e informar sistemáticamente de 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 Large Language Model (LLM) mediante

1. Emplear cuatro capas de defensa para proteger contra ataques de PI.
2. Utilizar una detección basada en LLM que pueda analizar los prompts entrantes para identificar posibles ataques, lo que permite una detección de amenazas matizada y consciente del contexto.
3. Almacenar embeddings de ataques anteriores en una base de datos vectorial, reconociendo y previniendo ataques similares en el futuro.
4. Integrar canary tokens en los prompts para detectar fugas. El framework almacena los embeddings de prompts en la base de datos vectorial, 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 large language models (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 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, algo especialmente crucial en el análisis de seguridad.

Vigil

Vigil es una biblioteca de Python y una API REST que puede evaluar prompts y respuestas en Large Language Models (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, incluida la similitud de texto/base de datos vectorial, heurísticas/YARA, análisis de model de transformadores, similitud prompt-respuesta y Canary Tokens.
2. Detecciones personalizadas mediante firmas YARA.

LLMFuzzer

LLMFuzzer es un framework de fuzzing de código abierto que puede identificar vulnerabilidades en Large Language Models (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 funciones clave incluyen:

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

EscalateGPT

EscalateGPT es una herramienta de Python impulsada por IA que identifica oportunidades de escalado de privilegios en las configuraciones de Identity and Access Management (IAM) de Amazon Web Services (AWS). Analiza configuraciones erróneas de IAM y proporciona posibles estrategias de mitigación utilizando diferentes models de OpenAI. Algunas funciones incluyen:

1. Recuperación y análisis de políticas de IAM para identificar posibles oportunidades de escalado 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 model que utilice. Por ejemplo, GPT4 demostró la capacidad de identificar escenarios de escalado de privilegios más complejos en comparación con GPT3.5-turbo, especialmente en entornos AWS del mundo real.

BurpGPT

BurpGPT es una extensión de Burp Suite que puede mejorar las pruebas de seguridad web al incorporar Large Language Models (LLMs) de OpenAI. Ofrece capacidades de escaneo de vulnerabilidades y análisis basado en tráfico integradas directamente en la interfaz de usuario de Burp Suite. Algunas de sus funciones clave incluyen:

1. Comprobación de escaneo pasivo de datos HTTP enviados a un GPT model controlado por OpenAI para su análisis, lo que permite detectar vulnerabilidades y problemas que los escáneres tradicionales podrían pasar por alto en las aplicaciones escaneadas.
2. Control granular para elegir entre múltiples models de OpenAI y controlar el número de tokens GPT utilizados en el análisis.
3. Integración con Burp Suite, aprovechando todas las funciones 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, que ayuda a los usuarios a resolver problemas de comunicación con la OpenAI API.

Prácticas de programación segura en la era de LLM

Si bien las bibliotecas 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 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, combinarlos 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:

MCP puerta de enlace segura

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 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 formas no deterministas, las comprobaciones 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:

• Comparativa de 45+ herramientas de MLOps: un benchmark integral 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 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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