Las 20 mejores herramientas de seguridad de LLM y frameworks gratuitos

Chevrolet of Watsonville, un concesionario de automóviles, 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 considerable para Chevrolet. Incidentes como estos ponen de manifiesto la importancia de implementar medidas de seguridad en las aplicaciones de LLM. ¹

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

Comparando 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 amenazas potenciales
2. Herramientas de seguridad de IA que ofrecen servicios específicos de 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 las herramientas de LLMOps y otros modelos de lenguaje de gran tamaño (LLMs) que no pueden identificar vulnerabilidades críticas ni ninguna brecha de seguridad. Tampoco mencionamos herramientas que ofrecen 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 de LLM están ordenadas por orden alfabético en la categoría indicada.

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 proporcionan funciones de gobernanza para respaldar la adopción de tecnologías de IA generativa. Algunas de las 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, gestión de riesgos y cumplimiento de IA diseñada para gestionar los 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:

• Monitoreo y pruebas continuos para identificar y mitigar riesgos en tiempo real.
• Colaboración entre los equipos de riesgos y cumplimiento con los equipos de ciencia de datos y ciberseguridad para garantizar que los modelos sean seguros.
• Informes dinámicos para proporcionar visibilidad y documentación continuas del estado de cumplimiento con el 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. Proporciona herramientas de monitoreo para rastrear:

• Observabilidad de LLM para monitorizar el rendimiento, detectar alucinaciones y toxicidad, y proteger la PII.
• Auditor de Fiddler para evaluar los LLMs en cuanto a robustez, corrección y seguridad, y admite evaluaciones de ataques de inyección de prompts.
• Monitoreo de modelos para identificar la deriva del modelo y configurar alertas ante posibles problemas.
• IA responsable para mitigar el sesgo y proporcionar información práctica para mejorar los 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 de sistemas sobre eficacia, sesgo, privacidad y explicabilidad, y un monitoreo continuo de las normativas globales de IA. Algunas de sus funciones relevantes incluyen:

• Seguridad de los datos para censurar automáticamente los datos confidenciales de los prompts de IA generativa.
• Filtrado de sesgos y toxicidad para detectar y reducir los casos de resultados sesgados, toxicidad y alucinaciones.
• Detección de vulnerabilidades para identificar y mitigar vulnerabilidades.
• Detección de prompts maliciosos para detectar y responder a prompts maliciosos y proteger los LLMs.

Herramientas de seguridad de IA

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

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

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

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

WhyLabs LLM Security proporciona herramientas de monitoreo 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 y vulnerabilidades de seguridad, como los prompts maliciosos. Estas son algunas de las funciones clave que ofrece la plataforma de WhyLabs:

1. Protección contra la fuga de datos mediante la evaluación de los prompts y el bloqueo de 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 resultados 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 autogestionada 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 de LLM, incluidos modelos populares como ChatGPT. Las funciones de CalypsoAI Moderator ayudan con:

1. Prevención de pérdida de datos mediante el filtrado de datos confidenciales, como código y propiedad intelectual, y la prevención del uso compartido no autorizado de información propietaria.
2. Auditabilidad completa al ofrecer un registro detallado de todas las interacciones, incluido el contenido de los prompts, los datos del remitente y las marcas de tiempo.
3. Detección de código malicioso mediante la identificación y el bloqueo de malware, protegiendo el ecosistema de la organización de posibles infiltraciones a través de las respuestas de LLM.
4. Análisis automatizado mediante la generación automática de 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, problemas de privacidad e incidentes de seguridad en sistemas de IA. El enfoque está en comprender las vulnerabilidades potenciales que los ciberdelincuentes pueden explotar en las aplicaciones de IA en función de la información sobre los modelos y los 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 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 la 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 attack Chains by 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 modelos de LLM. La plataforma de Praetorian permite a los usuarios:

1. Utilizar prompts elaborados para evaluar vulnerabilidades en los 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 la 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 datasets de entrenamiento de LLM. Identificar y prevenir de forma proactiva el envenenamiento de datos garantiza la fiabilidad y la 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 la 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 de Praetorian. Identificar y cerrar posibles puertas traseras mejora la confiabilidad y la fiabilidad de los modelos, 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 modelos de lenguaje de gran tamaño (LLMs) que proporciona validación de entrada/salida, correcciones de código y documentación técnica. El kit de herramientas permite a los usuarios:

1. Detectar y sanear 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 la 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 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, manteniéndose independiente del modelo, lo que permite a las organizaciones proteger sus aplicaciones de LLM. Las funciones destacadas incluyen:

1. Protección contra la inyección de prompts tanto para ataques directos como indirectos, evitando 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 resultados 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 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 desafíos al implementar 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 formación especializados para mejorar los conocimientos y las habilidades de ciberseguridad de los equipos al trabajar con LLMs.

Frameworks y bibliotecas de código abierto

Las plataformas y bibliotecas de código abierto permiten a los desarrolladores implementar y mejorar las medidas de seguridad en aplicaciones de IA y de 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 frameworks y bibliotecas de código abierto para la seguridad de LLM según sus puntuaciones de 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 mediante el lenguaje de marcado de IA confiable (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 los LLMs mediante

1. Desarrollar un framework que pueda facilitar la creación de validadores, garantizando la adaptabilidad a diversos escenarios y satisfaciendo necesidades de validación específicas.
2. Automatizar el bucle de ejecución para el envío de prompts, la verificación de salidas y la repetición programática de prompts cuando fallan las comprobaciones de validación.
3. Establecer un repositorio centralizado que albergue 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 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 funciones de Garak se enumeran a continuación:

1. Escaneo automatizado para realizar diversas 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 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 siempre que se identifique un fallo de LLM mediante el registro y el entrenamiento de su función de auto red-team.
4. Exploración de diversos modos de fallo mediante plugins, sondas y prompts desafiantes para explorar y notificar sistemáticamente cada prompt y respuesta fallida, 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 de gran tamaño (LLM) mediante

1. Emplear cuatro capas de defensa para proteger contra ataques de PI.
2. Utilizar la 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 los 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 los 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 la ingeniería inversa y el 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 el código descompilado, facilitando una comprensión más rápida de estructuras binarias complejas.
3. Anotación y documentación del código para sugerir nombres significativos para funciones y variables, mejorando la legibilidad y la 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 los prompts y las respuestas en modelos de lenguaje de gran tamaño (LLMs). Su función principal es identificar inyecciones de prompts, jailbreaks y posibles riesgos 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, YARA/heurísticas, análisis de modelos transformer, 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 los modelos de lenguaje de gran tamaño (LLMs), centrándose en su integración en aplicaciones a través de las 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 basada en IA que identifica oportunidades de escalada de privilegios dentro de las configuraciones de Identity and Access Management (IAM) de Amazon Web Services (AWS). Analiza configuraciones incorrectas de IAM y proporciona posibles estrategias de mitigación utilizando diferentes modelos de OpenAI. Algunas funciones incluyen:

1. Recuperación y análisis de políticas de IAM para identificar posibles oportunidades de escalada de privilegios y sugerir mitigaciones pertinentes.
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 reales.

BurpGPT

BurpGPT es una extensión de Burp Suite que puede mejorar las pruebas de seguridad web al incorporar 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 funciones clave incluyen:

1. Comprobación de escaneo pasivo de los datos HTTP enviados a un modelo GPT 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 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 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 codificación 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 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, combinarlos con lenguajes más seguros como Rust puede reducir el riesgo de generar código inseguro o explotable.

Última dirección: seguridad agéntica

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

MCP puerta de enlace segura

El Protocolo de Contexto de Modelo (MCP) es el estándar de la industria para conectar agentes de IA con herramientas. Una MCP gateway actúa como un firewall para estas conexiones, evitando que los agentes sean secuestrados por las herramientas que utilizan.

Gestión agéntica de identidad y acceso (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 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:

• Comparar herramientas de MLOps: un benchmark integral de proveedores
• Herramientas de auditoría de seguridad de red.
• Principales herramientas de detección y prevención de intrusiones

Cita esta investigación

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Registro de cambios

5 actualizaciones

1. 202621 de Ago

   Se eliminó la plataforma de orquestación y gateway de LLM Nexos.ai de la lista.

2. 25 de Feb

   Añadido Nexos.ai a las herramientas de seguridad de IA.

3. 20259 de Dic

   Eliminado Holistic AI de la lista de herramientas.

4. 17 de Jul

   Se añadió una sección sobre prácticas de codificación segura en la era LLM.

5. 20241 de Jul

   Se añadieron herramientas de gobernanza de IA a la lista de soluciones de seguridad LLM.

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 del sector

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Hazal es analista del sector en AIMultiple, centrándose en la inteligencia de procesos (incluida la minería de procesos) y la automatización empresarial (incluidas la automatización de TI y la automatización low-code/no-code).

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