Top 20 des outils de sécurité LLM et frameworks gratuits

Chevrolet of Watsonville, une concession automobile, a mis en place 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 importante 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 en trois catégories :

1. Frameworks et bibliothèques open source capables de détecter les menaces potentielles
2. Outils de sécurité de l’IA qui offrent 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 d’autres grands modèles de langage (LLMs) qui ne peuvent pas identifier les vulnérabilités critiques ni 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 classées 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 en termes d’efficacité, de biais, de robustesse, de confidentialité et d’explicabilité, fournissant des stratégies actionnables pour l’atténuation des risques et des rapports normalisés. Les outils de gouvernance de l’IA peuvent aider aux évaluations de sécurité des LLM, en garantissant que les LLMs 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, faire évoluer 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 de ces fonctionnalités sont :

1. Intégrations techniques avec les outils LLMOps pour configurer des filtres d’entrées/sorties et une infrastructure préservant la confidentialité depuis une interface utilisateur centralisée
2. Packs de politiques spécifiques à la GenAI qui comprennent 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 des LLM grâce à des fonctionnalités telles que :

• Surveillance et tests continus pour identifier et atténuer les risques en temps réel.
• Collaboration entre les équipes risques et conformité avec les équipes de science des données et de cybersécurité pour garantir la sécurité des modèles.
• Rapports dynamiques pour offrir une visibilité et une documentation continues de l’état de conformité afin de gérer et d’auditer les mesures de sécurité des 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 des LLM pour surveiller les performances, détecter les hallucinations et la toxicité, et protéger les PII.
• Auditeur Fiddler pour évaluer les LLMs en termes de robustesse, de justesse et de sécurité, et prend en charge les évaluations d’attaques par injection de prompt.
• Surveillance des modèles pour identifier la dérive des modèles et définir des alertes en cas de problèmes potentiels.
• IA responsable pour atténuer les biais et fournir des informations exploitables afin d’améliorer des KPIs spécifiques.

Holistic IA est un outil de gouvernance de l’IA qui contribue 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 systèmes en matière d’efficacité, de biais, de confidentialité et d’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 cas 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 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 de garantir 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, notamment les chatbots, l’assistance client et les outils internes. Parmi les fonctionnalités critiques qu’il propose, citons :

1. Sécurité continue en identifiant le code non sécurisé avant la mise en production, ce qui garantit une gestion proactive des risques pendant le développement du code.
2. Contrôles de vulnérabilité incluant l’injection de prompt, la gestion non sécurisée des sorties, le vol de modèle et l’agence excessive, répondant à 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 toute vulnérabilité exploitable.

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 WhyLabs :

1. Protection contre les fuites de données en évaluant les prompts et en bloquant les réponses contenant des informations personnelles identifiables (PII) afin d’identifier les attaques ciblées pouvant divulguer des données confidentielles.
2. Surveillance des injections de prompt concernant les prompts malveillants susceptibles de perturber le système et d’entraîner des sorties nuisibles.
3. Prévention de la désinformation en identifiant et en gérant le contenu généré par les LLM pouvant inclure des informations erronées ou des réponses inappropriées dues à des « hallucinations ».
4. Top 10 OWASP pour les applications LLM, qui constituent 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 ainsi l’exposition des données à des tiers. L’outil est compatible avec diverses plateformes propulsées par 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 confidentielles.
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 ainsi l’écosystème de l’organisation contre d’éventuelles infiltrations via les réponses des 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 est spécialisé 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, sur la base des informations relatives aux modèles d’IA et aux données du client. Adversa IA réalise :

1. Tests de résilience en simulant des attaques basées sur des scénarios afin d’évaluer la capacité du système d’IA à s’adapter et à répondre, améliorant ainsi la réponse aux incidents et les mesures de sécurité.
2. Tests de stress en simulant des entrées à volume élevé ou adverses 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 adverses, les attaques par injection et les menaces évolutives, garantissant des protections de la confidentialité et de la précision.

Outils de sécurité GenAI

Les outils spécifiques à la 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 aux LLMs, ou des plateformes et kits d’outils 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 propose des services de cybersécurité, notamment des évaluations de vulnérabilité, des tests d’intrusion et du conseil en sécurité. Praetorian utilise des attaques adverses 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 ainsi les biais potentiels ou les failles de sécurité. Les tests d’injection de prompt identifient les cas où un modèle ne respecte pas les limites des instructions, fournissant des données pour ajuster le comportement du modèle.
2. Recourir à la détection d’attaques par canal auxiliaire pour renforcer les outils contre d’éventuelles vulnérabilités. En identifiant et en atténuant les risques liés aux canaux auxiliaires, les organisations améliorent la sécurité de leurs systèmes, protégeant les informations sensibles contre d’éventuels canaux cachés et accès non autorisés.
3. Contrer l’empoisonnement des données pour maintenir l’intégrité des datasets d’entraînement des LLM. L’identification et la prévention proactives de l’empoisonnement des données garantissent 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 confidentielles. La prévention de l’accès illicite aux données d’entraînement renforce 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. L’identification et la fermeture des portes dérobées potentielles renforcent la fiabilité et la crédibilité des modèles, garantissant leur fonctionnement sans compromission ni accès non autorisé.

LLMGuard

LLM Guard, développé par Laiyer IA, est un kit d’outils 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 kit d’outils permet aux utilisateurs de :

1. Détecter et assainir les contenus nuisibles dans les interactions LLM, en veillant à ce que le contenu reste approprié et sûr.
2. Prévenir 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 prompt, en garantissant l’intégrité des interactions LLM.

Lakera

Lakera Guard est un outil de sécurité de l’IA basé sur les 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, tout en 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 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

Le 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 et les risques de sécurité potentiels, fournissant aux organisations un aperçu de leur posture de sécurité et des défis éventuels 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 renforcer 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 présente 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 sorties des LLM.

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

1. Développer un framework qui peut faciliter la création de validateurs, garantissant l’adaptabilité à divers scénarios et répondant à des besoins de validation spécifiques.
2. Automatiser la boucle d’exécution pour la soumission des prompts, la vérification des sorties et la relance programmatique des prompts lorsque les contrôles de validation échouent.
3. Établir un référentiel centralisé abritant des validateurs fréquemment utilisés afin de favoriser l’accessibilité, la collaboration et des pratiques de validation standardisées dans diverses applications et cas d’usage.

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, les systèmes, les applications et les services utilisant des modèles de langage. Les fonctionnalités de Garak sont les suivantes :

1. Scan automatisé pour effectuer diverses sondes sur un modèle, gérer des tâches telles que la sélection des détecteurs et la limitation de débit, et générer des rapports détaillés sans intervention manuelle, en analysant les performances et la sécurité du modèle avec une implication humaine minimale.
2. Connectivité avec divers LLMs, notamment OpenAI, Hugging Face, Cohere, Replicate et des intégrations Python personnalisées, augmentant la flexibilité pour divers besoins de sécurité des LLM.
3. Capacité d’auto-adaptation lorsqu’une défaillance d’un LLM est identifiée, en journalisant et en entraînant sa fonctionnalité auto de red team.
4. Exploration de divers modes de défaillance via des plugins, des sondes et des prompts difficiles afin d’explorer et de signaler systématiquement 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 à l’aide de quatre étapes distinctes de filtrage et de détection. Rebuff peut renforcer la sécurité des applications de grands modèles de langage (LLM) en

1. Utilisant quatre couches de défense pour protéger contre les attaques par injection de prompt.
2. Utilisant une 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. Stocker les embeddings des attaques précédentes dans une base de données vectorielle, en reconnaissant et en prévenant des attaques similaires à l’avenir.
4. Intégrer des canary tokens dans les prompts pour détecter les fuites. Le framework stocke les embeddings de prompt dans la base de données vectorielle, renforçant ainsi 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 la rétro-ingénierie 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 exploitant les LLM, offrant des informations basées sur des modèles et des 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, ce qui est particulièrement crucial 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 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 similarité base de données vectorielle/texte, YARA/heuristiques, l’analyse par modèle transformer, la similarité prompt-réponse et les Canary Tokens.
2. Détections personnalisées à l’aide de signatures YARA.

LLMFuzzer

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

1. Tests d’intégration d’LLM API pour évaluer les intégrations LLM dans diverses applications, garantissant ainsi les tests.
2. Stratégies de fuzzing pour découvrir les vulnérabilités, renforçant son efficacité.

EscalateGPT

EscalateGPT est un outil Python alimenté par l’IA qui identifie les possibilités d’élévation de privilèges dans les configurations Identity and Access Management (IAM) d’Amazon Web Services (AWS). 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 possibilités d’élévation de privilèges et suggérer des mesures d’atténuation pertinentes.
2. Résultats détaillés au format JSON pour exploiter et recommander des stratégies permettant de remédier aux vulnérabilités.

Les performances d’EscalateGPT peuvent varier selon le modèle utilisé. Par exemple, GPT4 a démontré sa capacité à identifier des scénarios d’élévation de privilèges plus complexes que GPT3.5-turbo, en particulier dans des environnements AWS réels.

BurpGPT

BurpGPT est une extension de Burp Suite qui peut améliorer les tests de sécurité web en intégrant les grands modèles de langage d’OpenAI (LLMs). Il fournit des capacités d’analyse 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. Contrôle de 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 analysées.
2. Contrôle granulaire permettant de choisir parmi plusieurs modèles d’OpenAI et de contrôler le nombre de tokens GPT utilisés dans l’analyse.
3. Intégration avec Burp Suite, tirant parti de toutes les fonctionnalités natives nécessaires à 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

Alors 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 vers Rust, un langage à sécurité mémoire.³

Bien que cela ne soit pas généré par un LLM, cet effort démontre comment le choix de langages sécurisés dès la conception peut éliminer des catégories entières de vulnérabilités. À mesure que les LLMs 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 orientation : la sécurité agentique

La sécurité agentique désigne la sécurité des agents IA :

MCP passerelle sécurisée

Le Model Context Protocol (MCP) est la norme de l’industrie pour connecter les agents IA aux outils. Une MCP passerelle 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 agentique (A-IAM)

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

Red teaming autonome et pentesting

Étant donné que les agents agissent de manière non déterministe, les contrôles de sécurité statiques sont insuffisants. L’approche de red teaming autonome attaque constamment les agents pour trouver les faiblesses.

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Pour aller plus loin

Découvrez-en plus sur les LLMs et le LLMOps en consultant :

• Comparer les outils MLOps : un benchmark complet des fournisseurs
• Outils d’audit de sécurité réseau.
• Meilleurs outils de détection et de prévention des intrusions

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Journal des modifications

5 mises à jour

1. 202621 Août

   Suppression de la plateforme d'orchestration et de passerelle LLM Nexos.ai de la liste.

2. 25 Fév

   Ajout de Nexos.ai aux outils de sécurité de l'IA.

3. 20259 Déc

   Supprimé Holistic AI de la liste des outils.

4. 17 Juil

   Ajout d'une section sur les pratiques de codage sécurisé à l'ère des LLM.

5. 20241 Juil

   Ajout d'outils de gouvernance de l'IA à la liste des solutions de sécurité LLM.

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 l'intelligence des processus (y compris le process mining) et l'automatisation d'entreprise (y compris l'automatisation IT et l'automatisation low-code/no-code).

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