Comparatif des 20 meilleurs outils de sécurité LLM et frameworks gratuits

Chevrolet of Watsonville, un concessionnaire automobile, a introduit un chatbot basé sur ChatGPT sur son site Web. Cependant, le chatbot a faussement annoncé une voiture à 1 $, ce qui pourrait entraîner des conséquences juridiques et une facture substantielle pour Chevrolet. Des incidents comme ceux-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 en trois catégories :

1. Frameworks et bibliothèques open source capables de détecter les menaces potentielles
2. Outils de sécurité de l'IA qui fournissent des services spécifiques aux LLM 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 (LLMs) qui ne peuvent pas identifier les vulnérabilités critiques ou les failles de sécurité. Nous n'avons pas non plus mentionné les outils fournissant des services de gouvernance de l'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 de l'IA

Les outils de gouvernance de l'IA évaluent les modèles d'IA pour l'efficacité, les biais, la robustesse, la confidentialité et l'explicabilité, fournissant des stratégies exploitables pour l'atténuation des risques et des rapports standardisés. Les outils de gouvernance de l'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 de l'IA qui aide les entreprises à adopter, mettre à l'échelle et gouverner l'IA. Credo IA propose GenAI Guardrails, qui fournit des fonctionnalités de gouvernance pour soutenir l'adoption des technologies d'IA générative. Certaines des fonctionnalités sont :

1. Intégrations techniques avec les outils LLMOps pour configurer des filtres d'entrée/sortie et une infrastructure préservant la confidentialité à partir d'une interface utilisateur centralisée
2. Packs de politiques spécifiques à la 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, acquis par Asenion, est un outil de gouvernance, de gestion des risques et de conformité de l'IA conçu pour gérer les workflows de développement de l'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 de risque et de conformité avec les équipes de science des données et de cybersécurité pour garantir la sécurité des modèles.
• Rapports dynamiques pour fournir une visibilité et une documentation continues 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. Il fournit des outils de surveillance pour suivre :

• Observabilité LLM pour surveiller les performances, détecter les hallucinations et la toxicité, et protéger les PII.
• Fiddler auditor pour évaluer les LLM pour la robustesse, l'exactitude et la sécurité, et prend en charge les évaluations d'attaques par injection de prompts.
• Surveillance des modèles pour identifier la dérive du modèle 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 de l'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 (LLMs). 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 instances de sorties biaisées, 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 sauvegarder les LLMs.

Outils de sécurité de l'IA

Les outils de sécurité de l'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 LLMs afin d'assurer l'intégrité de ces modèles.

“Synack est une entreprise de cybersécurité fournissant des services de tests de sécurité participatifs. La plateforme comprend 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, le guidage client et les outils internes. Certaines fonctionnalités critiques qu'il 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 y compris l'injection de prompts, la gestion non sécurisée des sorties, le vol de modèle et l'agence excessive, répondant à des préoccupations telles que les sorties biaisées.
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 sauvegarde, 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 personnellement identifiables (PII) pour identifier les attaques ciblées pouvant divulguer des données confidentielles.
2. Surveillance des injections de prompts des prompts malveillants qui peuvent confondre le système et le pousser à fournir des sorties 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 en raison d'« hallucinations ».
4. Top 10 OWASP pour les applications LLM qui sont les meilleures pratiques pour identifier et atténuer les risques associés aux LLMs.

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 alimentées par la technologie LLM, y compris des modèles populaires comme ChatGPT. Les fonctionnalités de Calypso IA Moderator aident à :

1. Prévention de la perte 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 logiciels malveillants, 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 d'IA et les données du client. Adversa IA effectue :

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 volume élevé ou contradictoires pour évaluer les taux d'erreur, les variations de latence et les points de défaillance du système.
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 sauvegardes de confidentialité et de précision.

Outils de sécurité GenAI

Les outils spécifiques à la GenAI sauvegardent 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 LLMs ou des plateformes et toolkits spécifiquement développés pour sécuriser les applications de génération de langage.

LLM attack Chains by Praetorian

Praetorian est une entreprise de cybersécurité spécialisée dans la fourniture de solutions et de services de sécurité avancés. Praetorian offre des services de cybersécurité, y compris les évaluations de vulnérabilité, les tests d'intrusion et le conseil en sécurité. Praetorian emploie 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 (LLMs), exposant les biais potentiels ou les failles de sécurité. Les tests d'injection de prompts identifient où un modèle ne parvient pas à suivre les limites d'instruction, fournissant des données pour ajuster le comportement du modèle
2. Employer la détection d'attaques par canal auxiliaire pour renforcer les outils contre les vulnérabilités potentielles. En identifiant et en atténuant les risques liés aux 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 datasets d'entraînement LLM. Identifier et prévenir de manière proactive l'empoisonnement des données garantit la fiabilité et la précision des modèles, 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 du modèle.
5. Détecter et éliminer les backdoors pour renforcer la sécurité au sein de la plateforme Praetorian. Identifier et fermer les backdoors potentielles améliore la fiabilité et la confiance dans les 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 (LLMs) qui fournit une validation des entrées/sorties, des corrections de code et une documentation technique. Le toolkit permet aux utilisateurs 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 lors des interactions LLM, un aspect crucial du maintien de la confidentialité et de la sécurité des données.
3. Résister aux attaques par injection de prompts, 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 workflows existants via son API, restant agnostique au modèle, permettant aux organisations de sécuriser leurs applications LLM. Les fonctionnalités notables incluent :

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

LLM Guardian by 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 lors du déploiement des LLMs.
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 lorsqu'elles travaillent avec des LLMs.

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 taux 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 sorties LLM.

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

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

Garak

Garak est un scanner de vulnérabilités automatisé conçu pour les grands modèles de langage (LLMs), 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 du détecteur 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 LLMs, y compris OpenAI, Hugging Face, Cohere, Replicate et les 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 journalisant et en entraînant sa fonctionnalité auto red-team.
4. Exploration de divers modes de défaillance via des plugins, des sondes et des prompts stimulants pour explorer et rapporter systématiquement chaque prompt et réponse défaillants, offrant un journal pour une analyse approfondie.

Rebuff IA

Rebuff est un détecteur d'injection de prompts qui analyse les prompts entrants en utilisant quatre étapes de filtrage et de détection distinctes. 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 LLM qui peut analyser les prompts entrants pour identifier les attaques potentielles, permettant une détection des menaces nuancée et consciente du contexte.
3. Stockant les embeddings des attaques précédentes dans une base de données vectorielle, reconnaissant et prévenant les attaques similaires à l'avenir.
4. Intégrant des jetons Canary dans les prompts pour détecter les fuites. Le framework stocke les embeddings de prompts dans la base de données vectorielle, renforçant la défense contre les attaques futures.

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 dans l'ingénierie inverse et l'analyse de code binaire en utilisant de grands modèles de langage (LLMs) comme GPT-3.5, GPT-4, ou Claude v1.2. Il fournit aux utilisateurs

1. Identification des vulnérabilités pour identifier les vulnérabilités de sécurité potentielles en tirant parti du 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 (LLMs). Son rôle principal est d'identifier les injections de prompts, 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 similarité de base de données vectorielle/texte, YARA/heuristiques, analyse de modèle de transformateur, similarité prompt-réponse et jetons Canary.
2. Détections personnalisées utilisant des signatures YARA.

LLMFuzzer

LLMFuzzer est un framework de fuzzing open source qui peut identifier les vulnérabilités dans les grands modèles de langage (LLMs), 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 d'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 au sein des 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 suggère 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 sa capacité à 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 (LLMs) 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, tirant parti de toutes les fonctionnalités natives requises pour l'analyse, telles que l'affichage des résultats dans l'interface utilisateur de Burp.
4. Fonctionnalité de dépannage via le journal des événements natif de Burp, 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 de base, SymCrypt, de C à Rust, un langage de sécurité mémoire.³

Bien que non généré par LLM, cet effort démontre comment le choix de langages sécurisés dès la conception peut éliminer des classes entières de vulnérabilités. À mesure que les LLMs prennent en charge plus 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 orientation : Sécurité agentique

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

Passerelle sécurisée MCP

Le Model Context Protocol (MCP) est la norme de l'industrie 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 informations d'identification, 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 LLMs 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 principaux

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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 sectorielle

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Hazal est analyste sectorielle chez AIMultiple, spécialisée dans le process mining et l'automatisation informatique.

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