Comparatif des 20 meilleurs outils de sécurité LLM et frameworks gratuits

Chevrolet of Watsonville, une concession automobile, a introduit un chatbot basé sur ChatGPT sur son site web. Cependant, le chatbot a faussement annoncé une voiture à 1 $, ce qui a pu entraîner des conséquences juridiques et une facture considérable pour Chevrolet. Des incidents comme celui-ci soulignent l'importance de mettre en œuvre des mesures de sécurité pour les applications LLM. ¹

Découvrez les meilleurs outils de sécurité LLM qui peuvent protéger vos applications de grands modèles de langage :

Comparatif des meilleurs outils de sécurité LLM

Avant de comparer les outils de sécurité LLM, nous les avons analysés selon trois catégories :

1. Frameworks et bibliothèques open source capables de détecter les menaces potentielles
2. Outils de sécurité IA qui fournissent des services spécifiques aux LLM en identifiant les défaillances du système
3. Outils de sécurité GenAI qui se concentrent sur les menaces externes et les erreurs internes dans les applications LLM.

Comme nous concentrons sur les outils de sécurité LLM, nous avons exclu les outils LLMOps et autres grands modèles de langage (LLM) qui ne peuvent pas identifier les vulnérabilités critiques ou toute brèche de sécurité. Nous n'avons pas non plus mentionné les outils fournissant des services de gouvernance IA qui vérifient le comportement éthique et les réglementations sur la confidentialité des données.

Le tableau montre que les solutions de sécurité LLM sont triées par ordre alphabétique dans la catégorie donnée.

Outils de gouvernance IA

Les outils de gouvernance IA évaluent les modèles d'IA en termes d'efficacité, de biais, de robustesse, de confidentialité et d'explicabilité, fournissant des stratégies exploitables pour l'atténuation des risques et des rapports standardisés. Les outils de gouvernance IA peuvent aider aux évaluations de sécurité LLM, en garantissant que les LLM sont sécurisés, dignes de confiance et conformes aux réglementations pertinentes, améliorant ainsi la sécurité et la fiabilité globales. Certains de ces outils incluent :

Credo IA est une plateforme de gouvernance IA qui aide les entreprises à adopter, mettre à l'échelle et gouverner l'IA. Credo IA propose GenAI Guardrails, qui fournissent des fonctionnalités de gouvernance pour soutenir l'adoption des technologies d'IA générative. Certaines de ces fonctionnalités sont :

1. Intégrations techniques avec les outils LLMOps pour configurer des filtres d'entrée/sortie et une infrastructure préservant la confidentialité depuis une interface utilisateur centralisée
2. Packs de politiques spécifiques GenAI qui incluent des processus prédéfinis et des contrôles techniques pour atténuer les risques dans la génération de texte, de code et d'images.

Fairly IA, acquise par Asenion, est un outil de gouvernance, de gestion des risques et de conformité IA conçu pour gérer les flux de travail de développement IA. Fairly IA peut être utile pour détecter et réagir aux risques de sécurité LLM grâce à des fonctionnalités telles que :

• Surveillance et tests continus pour identifier et atténuer les risques en temps réel.
• Collaboration entre les équipes risque et conformité et les équipes de science des données et de cybersécurité pour garantir la sécurité des modèles.
• Rapports dynamiques pour fournir une visibilité continue et une documentation de l'état de conformité afin de gérer et d'auditer les mesures de sécurité LLM.

Fiddler est une plateforme logicielle d'entreprise pour l'observabilité, la sécurité et la gouvernance de l'IA. Elle fournit des outils de surveillance pour suivre :

• Observabilité LLM pour surveiller les performances, détecter les hallucinations et la toxicité, et protéger les PII.
• Auditeur Fiddler pour évaluer les LLM en termes de robustesse, d'exactitude et de sécurité, et prendre en charge les évaluations d'attaques par injection de prompt.
• Surveillance des modèles pour identifier la dérive des modèles et définir des alertes pour les problèmes potentiels.
• IA responsable pour atténuer les biais et fournir des informations exploitables pour améliorer des KPI spécifiques.

Holistic IA est un outil de gouvernance IA qui aide à la conformité, à l'atténuation des risques et à la sécurité des systèmes d'IA, y compris les grands modèles de langage (LLM). Il fournit des évaluations de système pour l'efficacité, les biais, la confidentialité et l'explicabilité, ainsi qu'une surveillance continue des réglementations mondiales sur l'IA. Certaines de ses fonctionnalités pertinentes incluent :

• Sécurité des données pour censurer automatiquement les données sensibles des prompts d'IA générative.
• Filtrage des biais et de la toxicité pour détecter et réduire les occurrences de résultats biaisés, de toxicité et d'hallucinations.
• Détection des vulnérabilités pour identifier et atténuer les vulnérabilités.
• Détection des prompts malveillants pour détecter et répondre aux prompts malveillants afin de protéger les LLM.

Outils de sécurité IA

Les outils de sécurité IA fournissent des mesures de sécurité pour les applications d'intelligence artificielle en employant des algorithmes avancés et des mécanismes de détection des menaces. Certains de ces outils peuvent être déployés pour les LLM afin d'assurer l'intégrité de ces modèles.

Synack est une entreprise de cybersécurité fournissant des services de test de sécurité crowdsourcés. La plateforme inclut des outils pour identifier les vulnérabilités et gérer les risques opérationnels dans les applications LLM.

Synack convient à diverses implémentations d'IA, y compris les chatbots, l'orientation client et les outils internes. Certaines fonctionnalités clés qu'elle offre incluent :

1. Sécurité continue en identifiant le code non sécurisé avant la publication, assurant une gestion proactive des risques pendant le développement du code.
2. Vérifications des vulnérabilités incluant l'injection de prompt, la gestion non sécurisée des résultats, le vol de modèle et l'agence excessive, traitant des préoccupations telles que les résultats biaisés.
3. Résultats des tests en fournissant des rapports en temps réel via la plateforme Synack, présentant les méthodologies de test et toutes les vulnérabilités exploitables.

WhyLabs LLM Security fournit des outils de surveillance conçus pour évaluer la fiabilité et le comportement des systèmes LLM déployés. Il combine des outils d'observabilité et des mécanismes de protection, offrant une protection contre diverses menaces et vulnérabilités de sécurité, telles que les prompts malveillants. Voici quelques-unes des fonctionnalités clés offertes par la plateforme de WhyLabs :

1. Protection contre les fuites de données en évaluant les prompts et en bloquant les réponses contenant des informations personnelles identifiables (PII) pour identifier les attaques ciblées pouvant divulguer des données confidentielles.
2. Surveillance des injections de prompt des prompts malveillants qui peuvent perturber le système en fournissant des résultats nuisibles.
3. Prévention de la désinformation en identifiant et en gérant le contenu généré par LLM qui pourrait inclure de la désinformation ou des réponses inappropriées dues à des « hallucinations ».
4. Top 10 OWASP pour les applications LLM qui sont les meilleures pratiques pour identifier et atténuer les risques associés aux LLM.

CalypsoAI Moderator

CalypsoAI Moderator est un utilitaire local ou auto-hébergé qui ne traite ni ne stocke les données en externe, limitant l'exposition des données à des tiers. L'outil est compatible avec diverses plateformes utilisant la technologie LLM, y compris des modèles populaires comme ChatGPT. Les fonctionnalités de Calypso IA Moderator aident à :

1. Prévention des pertes de données en filtrant les données sensibles, telles que le code et la propriété intellectuelle, et en empêchant le partage non autorisé d'informations propriétaires.
2. Auditabilité complète en offrant un enregistrement détaillé de toutes les interactions, y compris le contenu des prompts, les détails de l'expéditeur et les horodatages.
3. Détection de code malveillant en identifiant et en bloquant les malwares, protégeant l'écosystème de l'organisation contre les infiltrations potentielles via les réponses LLM.
4. Analyse automatisée en générant automatiquement des commentaires et des informations sur le code décompilé, facilitant une compréhension plus rapide des structures binaires complexes.

Adversa IA

Adversa IA se spécialise dans les cybermenaces, les problèmes de confidentialité et les incidents de sécurité dans les systèmes d'IA. L'accent est mis sur la compréhension des vulnérabilités potentielles que les cybercriminels peuvent exploiter dans les applications d'IA en fonction des informations sur les modèles et les données d'IA du client. Adversa IA réalise :

1. Tests de résilience en simulant des simulations d'attaques basées sur des scénarios pour évaluer la capacité du système d'IA à s'adapter et à répondre, améliorant la réponse aux incidents et les mesures de sécurité.
2. Tests de stress en simulant des entrées à haut volume ou adversariales pour évaluer les taux d'erreur du système, les variations de latence et les points de défaillance.
3. Identification des attaques en analysant les vulnérabilités des systèmes de détection faciale pour contrer les attaques adversariales, les attaques par injection et les menaces évolutives, garantissant des protections de confidentialité et de précision.

Outils de sécurité GenAI

Les outils spécifiques GenAI protègent l'intégrité et la fiabilité des solutions d'IA basées sur le langage. Ces outils peuvent être des outils de cybersécurité qui adaptent leurs services pour les LLM ou des plateformes et toolkits spécifiquement développés pour sécuriser les applications de génération de langage.

LLM Attack Chains par Praetorian

Praetorian est une entreprise de cybersécurité spécialisée dans la fourniture de solutions et de services de sécurité avancés. Praetorian propose des services de cybersécurité, y compris des évaluations de vulnérabilités, des tests d'intrusion et du conseil en sécurité. Praetorian utilise des attaques adversariales pour défier les modèles LLM. La plateforme de Praetorian permet aux utilisateurs de :

1. Utiliser des prompts conçus pour évaluer les vulnérabilités des modèles de langage (LLM), exposant les biais potentiels ou les failles de sécurité. Les tests d'injection de prompt identifient où un modèle ne parvient pas à suivre les limites d'instruction, fournissant des données pour ajuster le comportement du modèle
2. Utiliser la détection d'attaques par canal auxiliaire pour renforcer les outils contre les vulnérabilités potentielles. En identifiant et en atténuant les risques de canaux auxiliaires, les organisations améliorent la sécurité de leurs systèmes, protégeant les informations sensibles contre les canaux cachés potentiels et les accès non autorisés.
3. Contrer l'empoisonnement des données pour maintenir l'intégrité des LLM d'entraînement. Identifier et prévenir de manière proactive l'empoisonnement des données garantit la fiabilité et l'exactitude des modèles, en protégeant contre la manipulation malveillante des données d'entrée.
4. Empêcher l'extraction non autorisée des données d'entraînement pour protéger les informations propriétaires. Empêcher l'accès illicite aux données d'entraînement améliore la confidentialité et la sécurité des informations sensibles utilisées dans le développement des modèles.
5. Détecter et éliminer les portes dérobées pour renforcer la sécurité au sein de la plateforme Praetorian. Identifier et fermer les portes dérobées potentielles améliore la fiabilité et la robustesse des modèles, garantissant qu'ils fonctionnent sans compromission ni accès non autorisé.

LLMGuard

LLM Guard, développé par Laiyer IA, est un toolkit de sécurité open source pour les grands modèles de langage (LLM) qui fournit une validation des entrées/sorties, des corrections de code et une documentation technique. Le toolkit permet de :

1. Détecter et assainir le langage nuisible dans les interactions LLM, garantissant que le contenu reste approprié et sûr.
2. Empêcher les fuites de données d'informations sensibles pendant les interactions LLM, un aspect crucial du maintien de la confidentialité et de la sécurité des données.
3. Résister aux attaques par injection de prompt, assurant l'intégrité des interactions LLM.

Lakera

Lakera Guard est un outil de sécurité IA basé sur une API utilisé pour surveiller et évaluer les applications de grands modèles de langage (LLM). L'outil peut s'intégrer aux applications et flux de travail existants via son API, restant indépendant du modèle, permettant aux organisations de sécuriser leurs applications LLM. Les fonctionnalités notables incluent :

1. Protection contre l'injection de prompt pour les attaques directes et indirectes, empêchant les actions en aval non intentionnelles.
2. Fuite d'informations sensibles, telles que les informations personnelles identifiables (PII) ou les données confidentielles d'entreprise.
3. Détection des hallucinations en identifiant les résultats des modèles qui s'écartent du contexte d'entrée ou du comportement attendu.

LLM Guardian par Lasso Security

LLM Guardian de Lasso Security intègre l'évaluation, la modélisation des menaces et la formation pour protéger les applications LLM. Certaines des fonctionnalités clés incluent :

1. Évaluations de sécurité pour identifier les vulnérabilités potentielles et les risques de sécurité, fournissant aux organisations des informations sur leur posture de sécurité et les défis potentiels dans le déploiement des LLM.
2. Modélisation des menaces, permettant aux organisations d'anticiper et de se préparer aux cybermenaces potentielles ciblant leurs applications LLM.
3. Programmes de formation spécialisés pour améliorer les connaissances et les compétences en cybersécurité des équipes travaillant avec les LLM.

Frameworks et bibliothèques de codage open source

Les plateformes et bibliothèques de codage open source permettent aux développeurs de mettre en œuvre et d'améliorer les mesures de sécurité dans les applications d'IA et d'IA générative. Certaines d'entre elles sont spécifiquement développées pour la sécurité des LLM, tandis que d'autres peuvent être déployées sur n'importe quel modèle d'IA.

Le tableau montre les frameworks et bibliothèques de codage de sécurité LLM open source selon leurs scores Github.

Guardrails IA

Guardrails IA est une bibliothèque open source pour la sécurité des applications d'IA. L'outil se compose de deux composants essentiels :

• Rail, définissant des spécifications à l'aide du Reliable IA Markup Language (RAIL)
• Guard, un wrapper léger pour structurer, valider et corriger les résultats LLM.

Guardrails IA aide à établir et à maintenir des normes d'assurance dans les LLM en :

1. Développant un framework qui peut faciliter la création de validateurs, garantissant l'adaptabilité à divers scénarios et répondant aux besoins de validation spécifiques.
2. Automatisant la boucle d'exécution pour la soumission de prompts, la vérification des résultats et la ré-invocation programmatique lorsque les vérifications de validation échouent.
3. Établissant un dépôt centralisé hébergeant des validateurs fréquemment utilisés pour promouvoir l'accessibilité, la collaboration et des pratiques de validation standardisées à travers diverses applications et cas d'usage.

Garak

Garak est un scanner de vulnérabilités automatisé conçu pour les grands modèles de langage (LLM), visant à identifier les vulnérabilités de sécurité dans les technologies, systèmes, applications et services utilisant des modèles de langage. Les fonctionnalités de Garak sont listées comme suit :

1. Scan automatisé pour effectuer une variété de sondes sur un modèle, gérer des tâches comme la sélection de détecteurs et la limitation de débit et générer des rapports détaillés sans intervention manuelle, analysant les performances et la sécurité du modèle avec une implication humaine minimale.
2. Connectivité avec divers LLM, y compris OpenAI, Hugging Face, Cohere, Replicate et des intégrations Python personnalisées, augmentant la flexibilité pour divers besoins de sécurité LLM.
3. Capacité d'auto-adaptation chaque fois qu'une défaillance LLM est identifiée en enregistrant et en entraînant sa fonctionnalité auto red-team.
4. Exploration diversifiée des modes de défaillance via des plugins, des sondes et des prompts stimulants pour explorer systématiquement et signaler chaque prompt et réponse en échec, offrant un journal pour une analyse approfondie.

Rebuff IA

Rebuff est un détecteur d'injection de prompt qui analyse les prompts entrants en utilisant quatre étapes distinctes de filtrage et de détection. Rebuff peut améliorer la sécurité des applications de grands modèles de langage (LLM) en :

1. Employant quatre couches de défense pour protéger contre les attaques PI.
2. Utilisant la détection basée sur les LLM qui peut analyser les prompts entrants pour identifier les attaques potentielles, permettant une détection des menaces nuancée et contextuelle.
3. Stockant les embeddings des attaques précédentes dans une base de données vectorielle, reconnaissant et empêchant les attaques similaires à l'avenir.
4. Intégrant des jetons canary dans les prompts pour détecter les fuites. Le framework stocke les embeddings de prompt dans la base de données vectorielle, renforçant la défense contre les futures attaques.

G3PO

Le script G3PO sert de droïde protocole pour Ghidra, aidant à l'analyse et à l'annotation du code décompilé. Ce script fonctionne comme un outil de sécurité en ingénierie inverse et en analyse de code binaire en utilisant de grands modèles de langage (LLM) comme GPT-3.5, GPT-4 ou Claude v1.2. Il offre aux utilisateurs :

1. Identification des vulnérabilités pour identifier les vulnérabilités de sécurité potentielles en exploitant les LLM, offrant des informations basées sur les modèles et les données d'entraînement.
2. Analyse automatisée pour générer automatiquement des commentaires et des informations sur le code décompilé, facilitant une compréhension plus rapide des structures binaires complexes.
3. Annotation et documentation du code pour suggérer des noms significatifs pour les fonctions et les variables, améliorant la lisibilité et la compréhension du code, particulièrement cruciales dans l'analyse de sécurité.

Vigil

Vigil est une bibliothèque Python et une API REST qui peut évaluer les prompts et les réponses dans les grands modèles de langage (LLM). Son rôle principal est d'identifier les injections de prompt, les jailbreaks et les risques potentiels associés aux interactions LLM. Vigil peut fournir :

1. Méthodes de détection pour l'analyse des prompts, y compris la base de données vectorielle/similarité de texte, les YARA/heuristiques, l'analyse par modèle transformer, la similarité prompt-réponse et les jetons Canary.
2. Détections personnalisées utilisant les signatures YARA.

LLMFuzzer

LLMFuzzer est un framework de fuzzing open source qui peut identifier les vulnérabilités dans les grands modèles de langage (LLM), en se concentrant sur leur intégration dans les applications via les APIs LLM. Cet outil peut être utile pour les passionnés de sécurité, les testeurs d'intrusion ou les chercheurs en cybersécurité. Ses fonctionnalités clés incluent :

1. Test d'intégration API LLM pour évaluer les intégrations LLM dans diverses applications, assurant les tests.
2. Stratégies de fuzzing pour découvrir les vulnérabilités, améliorant son efficacité.

EscalateGPT

EscalateGPT est un outil Python alimenté par l'IA qui identifie les opportunités d'escalade de privilèges dans les configurations Amazon Web Services (AWS) Identity and Access Management (IAM). Il analyse les mauvaises configurations IAM et fournit des stratégies d'atténuation potentielles en utilisant différents modèles d'OpenAI. Certaines fonctionnalités incluent :

1. Récupération et analyse des politiques IAM pour identifier les opportunités potentielles d'escalade de privilèges et suggérer des atténuations pertinentes.
2. Résultats détaillés au format JSON pour exploiter et recommander des stratégies qui peuvent traiter les vulnérabilités.

Les performances d'EscalateGPT peuvent varier en fonction du modèle qu'il utilise. Par exemple, GPT4 a démontré la capacité d'identifier des scénarios d'escalade de privilèges plus complexes par rapport à GPT3.5-turbo, en particulier dans les environnements AWS réels.

BurpGPT

BurpGPT est une extension Burp Suite qui peut améliorer les tests de sécurité web en incorporant les grands modèles de langage (LLM) d'OpenAI. Il fournit des capacités de scan de vulnérabilités et d'analyse basée sur le trafic intégrées directement dans l'interface utilisateur de Burp Suite. Certaines de ses fonctionnalités clés incluent :

1. Vérification par scan passif des données HTTP soumises à un modèle GPT contrôlé par OpenAI pour analyse, permettant la détection de vulnérabilités et de problèmes que les scanners traditionnels pourraient négliger dans les applications scannées.
2. Contrôle granulaire pour choisir parmi plusieurs modèles OpenAI et contrôler le nombre de tokens GPT utilisés dans l'analyse.
3. Intégration avec Burp Suite, exploitant toutes les fonctionnalités natives requises pour l'analyse, telles que l'affichage des résultats dans l'interface utilisateur Burp.
4. Fonctionnalité de dépannage via le journal d'événements Burp natif, aidant les utilisateurs à résoudre les problèmes de communication avec l'OpenAI API.

Pratiques de codage sécurisé à l'ère des LLM

Bien que les bibliothèques et frameworks open source offrent des outils précieux pour protéger les applications LLM, la génération de code sécurisé dépend également de l'utilisation de langages de programmation plus sûrs. Un exemple notable est la réécriture par Microsoft de ses bibliothèques cryptographiques fondamentales, SymCrypt, de C vers Rust, un langage à sécurité mémoire.³

Bien que non généré par LLM, cet effort démontre comment le choix de langages sécurisés par conception peut éliminer des classes entières de vulnérabilités. À mesure que les LLM assument davantage de tâches d'écriture de code, les associer à des langages plus sûrs comme Rust peut réduire le risque de générer du code non sécurisé ou exploitable.

Dernière tendance : la sécurité agentique

La sécurité agentique fait référence à la sécurité des agents IA :

Passerelle sécurisée MCP

Le Model Context Protocol (MCP) est la norme industrielle pour connecter les agents IA aux outils. Une passerelle MCP agit comme un pare-feu pour ces connexions, empêchant les agents d'être détournés par les outils qu'ils utilisent.

Gestion des identités et des accès agentiques (A-IAM)

Ces outils se concentrent sur la gestion des identifiants, de l'« intention » et des privilèges de ces citoyens numériques autonomes.

Red teaming et pentesting autonomes

Étant donné que les agents agissent de manière non déterministe, les vérifications de sécurité statiques sont insuffisantes. L'approche de red teaming autonome attaque constamment les agents pour trouver des faiblesses.

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Pour aller plus loin

Explorez davantage sur les LLM et les LLMOps en consultant :

• Comparatif de 45+ outils MLOps : Un benchmark complet des fournisseurs
• Outils d'audit de sécurité réseau.
• Outils SOC avec catégorisation des composants fondamentaux

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Liens de référence

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

Analyste de l'industrie

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Hazal est analyste de l'industrie chez AIMultiple, en se concentrant sur l'exploration de processus et l'automatisation informatique.

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