Comparaison des 20 meilleurs outils de sécurité LLM et frameworks gratuits en 2026

Chevrolet de Watsonville, une concession automobile, a intégré un chatbot basé sur ChatGPT à son site web. Or, ce chatbot a faussement proposé une voiture à 1 $, ce qui pourrait entraîner des poursuites judiciaires et une amende importante pour Chevrolet. Ce type d'incident souligne l'importance de mettre en œuvre des mesures de sécurité pour les applications LLM. ¹

Découvrez les meilleurs outils de sécurité LLM capables de protéger vos applications de modélisation de langage de grande envergure :

Comparaison des meilleurs outils de sécurité LLM

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

1. Des frameworks et des bibliothèques open source capables de détecter les menaces potentielles
2. Outils de sécurité IA fournissant des services spécifiques à LLM permettant de localiser les défaillances du système
3. Les outils de sécurité GenAI se concentrent sur les menaces externes et les erreurs internes dans les applications LLM.

Dans le cadre de notre étude des outils de sécurité pour les modèles de langage de grande taille (LLM), nous avons exclu les outils LLMOps et autres LLM incapables d'identifier les vulnérabilités critiques ou les failles de sécurité. Nous n'avons pas non plus pris en compte les outils proposant des services de gouvernance de l'IA qui vérifient le respect des normes éthiques et des réglementations en matière de protection des données.

Le tableau présente les solutions de sécurité LLM classées par catégorie et par nombre d'employés des fournisseurs.

outils de gouvernance de l'IA

Les outils de gouvernance de l'IA évaluent l'efficacité, la robustesse, la confidentialité et l'explicabilité des modèles d'IA, et fournissent des stratégies concrètes pour la réduction des risques et la production de rapports standardisés. Ces outils facilitent les évaluations de sécurité des modèles de vie numérique (LLM), garantissant ainsi leur sécurité, leur fiabilité et leur conformité aux réglementations en vigueur, et renforçant par conséquent la sûreté et la fiabilité globales. Parmi ces outils, on peut citer :

Credo AI est une plateforme de gouvernance de l'IA qui aide les entreprises à adopter, déployer et gérer l'IA. Credo AI propose GenAI Guardrails, un ensemble de fonctionnalités de gouvernance qui favorisent une adoption sécurisée des technologies d'IA générative. Voici quelques exemples de ces fonctionnalités :

1. Intégrations techniques avec les outils LLMOps pour configurer les filtres d'E/S et l'infrastructure de préservation de la confidentialité à partir d'un centre de commande centralisé.
2. Des packs de politiques spécifiques à GenAI qui incluent des processus prédéfinis et des contrôles techniques pour atténuer les risques liés à la génération de texte, de code et d'images.

Fairly AI, acquis par Asenion, est un outil spécialisé dans la gouvernance, la gestion des risques et la conformité en matière d'IA. Il aide les organisations à gérer leurs projets d'IA de manière sécurisée et efficace dès leur conception. Fairly AI permet notamment de détecter et de gérer les risques liés à la sécurité des projets d'IA grâce à des fonctionnalités telles que :

• Surveillance et tests continus pour identifier et atténuer les risques en temps réel.
• Collaboration entre les équipes de gestion des risques et de conformité et les équipes de science des données et de cybersécurité pour garantir la sécurité des modèles.
• Un système de reporting dynamique assure une visibilité et une documentation continues de l'état de conformité afin de gérer et d'auditer les mesures de sécurité LLM.

Fiddler est un outil de visibilité de l'IA d'entreprise qui améliore l'observabilité, la sécurité et la gouvernance de l'IA. Fiddler aide les organisations à garantir que leurs modèles de vie logiques (LLM) sont sécurisés, conformes et performants tout au long de leur cycle de vie. Ses principaux produits et fonctionnalités sont les suivants :

• L'observabilité LLM permet de surveiller les performances, de détecter les hallucinations et la toxicité, et de protéger les données personnelles.
• L'auditeur Fiddler évalue la robustesse, l'exactitude et la sécurité des LLM et prend en charge les évaluations rapides des attaques par injection.
• Surveillance du modèle pour identifier les dérives et configurer des alertes en cas de problèmes potentiels.
• Une IA responsable pour atténuer les biais et fournir des informations exploitables afin d'améliorer des indicateurs clés de performance spécifiques.

Holistic AI est un outil de gouvernance de l'IA qui contribue à garantir la conformité, à atténuer les risques et à renforcer la sécurité des systèmes d'IA, notamment les grands modèles de langage (LLM). Il propose des évaluations de l'efficacité, des biais, de la confidentialité et de l'explicabilité des systèmes, ainsi qu'une veille réglementaire continue sur l'IA à l'échelle mondiale. Parmi ses principales fonctionnalités :

• Sécurité des données pour censurer automatiquement les données sensibles issues des invites de l'IA générative.
• Protection contre les biais et la toxicité pour se protéger contre les biais, la toxicité et les hallucinations.
• Détection des vulnérabilités pour identifier et atténuer les failles de sécurité.
• Détection des messages malveillants pour détecter et répondre aux messages malveillants afin de protéger les LLM.

Nexos.ai est une plateforme d'orchestration et de passerelle LLM de niveau entreprise qui permet aux organisations d'intégrer, de gérer et de superviser plusieurs modèles d'IA via une interface unifiée. Elle offre également des fonctionnalités de gouvernance de l'IA et de sécurité LLM, notamment :

• Application des politiques et garde-fous : Définir des règles pour les entrées et les sorties du modèle afin d’empêcher la divulgation de données sensibles et d’appliquer les politiques organisationnelles.
• Contrôle d'accès basé sur les rôles : gérez les autorisations des équipes, des utilisateurs et des projets afin de garantir une utilisation sécurisée et conforme de l'IA.
• Observabilité et audit : Suivez l’utilisation des modèles, contrôlez les budgets, tenez à jour les journaux et générez des pistes d’audit pour une supervision à l’échelle de l’entreprise.

outils de sécurité IA

Les outils de sécurité pour l'IA assurent la protection des applications d'intelligence artificielle grâce à des algorithmes avancés et des mécanismes de détection des menaces. Certains de ces outils peuvent être déployés pour les modèles de langage naturel (LLM) afin de garantir leur intégrité.

Synack est une entreprise de cybersécurité spécialisée dans les tests de sécurité participatifs. Sa plateforme offre un ensemble de fonctionnalités permettant d'identifier les vulnérabilités de l'IA et de réduire les autres risques liés aux applications LLM. Synack convient à diverses implémentations d'IA, notamment les chatbots, le conseil client et les outils internes. Parmi ses principales fonctionnalités :

1. Sécurité continue par   identifier les codes non sécurisés avant leur mise en production, en assurant une gestion proactive des risques pendant le développement du code.
2. Des contrôles de vulnérabilité, notamment l'injection rapide, la gestion non sécurisée des sorties, le vol de modèles et l'agence excessive, permettent de répondre à des préoccupations telles que les sorties biaisées.
3. Résultats des tests par   diffusion de rapports en temps réel via la plateforme Synack, présentant les méthodologies de test et les vulnérabilités exploitables.

WhyLabs LLM Security offre une solution complète pour garantir la sécurité et la fiabilité des déploiements LLM, notamment en environnement de production. Elle combine des outils d'observabilité et des mécanismes de protection, assurant une protection contre diverses menaces et vulnérabilités de sécurité, telles que les invites malveillantes. Voici quelques-unes des principales fonctionnalités de la plateforme WhyLabs :

1. Protection contre les fuites de données en évaluant les invites et en bloquant les réponses contenant des informations personnelles identifiables (IPI) afin d'identifier les attaques ciblées susceptibles de divulguer des données confidentielles.
2. Surveillance par injection de messages malveillants susceptibles d'induire le système en erreur et de produire des résultats nuisibles.
3. Prévention de la désinformation par l'identification et la gestion du contenu généré par LLM susceptible d'inclure de la désinformation ou des réponses inappropriées dues à des « hallucinations ».
4. Les 10 meilleures pratiques OWASP pour les applications LLM, qui consistent à identifier et à atténuer les risques associés aux LLM.

Modérateur CalypsoAI

CalypsoAI Moderator sécurise les applications LLM et garantit que les données de l'organisation restent au sein de son écosystème, car il ne les traite ni ne les stocke. Cet outil est compatible avec diverses plateformes utilisant la technologie LLM, notamment des modèles populaires comme ChatGPT. Les fonctionnalités de CalypsoAI Moderator permettent de :

1. Prévention des pertes de données par le filtrage des données sensibles, telles que le code et la propriété intellectuelle, et par la prévention du partage non autorisé d'informations confidentielles.
2. Auditabilité complète grâce à un enregistrement détaillé de toutes les interactions, incluant le contenu des messages, les coordonnées de l'expéditeur et les horodatages.
3. Détection de codes malveillants par l'identification et le blocage des logiciels malveillants, protégeant ainsi l'écosystème de l'organisation contre les infiltrations potentielles grâce aux réponses LLM.
4. L'analyse automatisée génère automatiquement des commentaires et des informations sur le code décompilé, facilitant ainsi une compréhension plus rapide des structures binaires complexes.

IA adverse

Adversa AI est spécialisée dans les cybermenaces, les problèmes de confidentialité et les incidents de sécurité liés aux systèmes d'IA. Son objectif est de comprendre les vulnérabilités potentielles que les cybercriminels pourraient exploiter dans les applications d'IA, en se basant sur les informations relatives aux modèles d'IA et aux données du client. Adversa AI réalise les prestations suivantes :

1. Tests de résilience par simulation d'attaques basées sur des scénarios afin d'évaluer la capacité du système d'IA à s'adapter et à réagir, améliorant ainsi la réponse aux incidents et les mesures de sécurité.
2. Tests de résistance en évaluant les performances de l'application d'IA dans des conditions extrêmes, en optimisant l'évolutivité, la réactivité et la stabilité pour une utilisation en conditions réelles.
3. Identification des attaques par l'analyse des vulnérabilités des systèmes de détection faciale afin de contrer les attaques adverses, les attaques par injection et les menaces évolutives, tout en garantissant la protection de la vie privée et la précision.

Outils de sécurité GenAI

Les outils spécifiques à GenAI garantissent l'intégrité et la fiabilité des solutions d'IA basées sur le langage. Il peut s'agir d'outils de cybersécurité adaptant leurs services aux LLM ou de plateformes et de kits d'outils spécifiquement développés pour sécuriser les applications de génération de langage.

Chaînes d'attaque LLM par Prétorien

Praetorian est une entreprise de cybersécurité spécialisée dans la fourniture de solutions et de services de sécurité avancés. Praetorian renforce la sécurité des entreprises grâce à une gamme de services incluant l'évaluation des vulnérabilités , les tests d'intrusion et le conseil en sécurité. Praetorian utilise des attaques adverses pour mettre à l'épreuve les modèles LLM. La plateforme de Praetorian permet aux utilisateurs de :

1. Utilisez des invites spécialement conçues pour évaluer les vulnérabilités des modèles de langage (LLM), révélant ainsi les biais potentiels ou les failles de sécurité. L'injection d'invites permet des tests approfondis, mettant en évidence les limites du modèle et orientant les améliorations visant à renforcer sa robustesse.
2. Utilisez la détection des attaques par canaux auxiliaires pour renforcer la sécurité de vos outils et les protéger contre les vulnérabilités potentielles. En identifiant et en atténuant les risques liés aux canaux auxiliaires, les organisations améliorent la sécurité de leurs systèmes et protègent les informations sensibles contre les accès non autorisés et les attaques par canaux cachés.
3. Pour préserver l'intégrité des jeux de données d'entraînement des modèles linéaires linéaires (LLM), il est essentiel de lutter contre la contamination des données. L'identification et la prévention proactives de cette contamination garantissent la fiabilité et la précision des modèles, en les protégeant contre toute manipulation malveillante des données d'entrée.
4. Empêcher l'extraction non autorisée des données d'entraînement afin de protéger les informations confidentielles. Empêcher l'accès illicite aux données d'entraînement renforce la confidentialité et la sécurité des informations sensibles utilisées dans le développement du modèle.
5. Détectez et éliminez les failles de sécurité afin de renforcer la sécurité de la plateforme Praetorian. L'identification et la fermeture des failles potentielles améliorent la fiabilité des modèles et garantissent leur fonctionnement sans compromission ni accès non autorisé.

LLMGuard

LLM Guard, développé par Laiyer AI, est une boîte à outils complète et open source conçue pour renforcer la sécurité des modèles de langage de grande taille (LLM) par la correction de bogues, l'amélioration de la documentation et la sensibilisation. Cette boîte à outils permet de :

1. Détecter et neutraliser les propos nuisibles dans les interactions LLM, afin de garantir que le contenu reste approprié et sûr.
2. Prévenir les fuites de données sensibles lors des interactions LLM, un aspect crucial du maintien de la confidentialité et de la sécurité des données.
3. Résistez aux attaques par injection rapide , en assurant l'intégrité des interactions LLM.

Lakera

Lakera Guard est un outil de sécurité IA destiné aux développeurs et conçu pour protéger les applications utilisant de grands modèles de langage (LLM) en entreprise. Grâce à son API, il s'intègre aux applications et flux de travail existants, tout en restant indépendant du modèle, permettant ainsi aux organisations de sécuriser leurs applications LLM. Parmi ses principales fonctionnalités :

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

LLM Guardian par Lasso Security

L'outil LLM Guardian de Lasso Security intègre l'évaluation, la modélisation des menaces et la formation pour protéger les applications LLM. Voici quelques-unes de ses principales fonctionnalités :

1. Évaluations de sécurité visant à identifier les vulnérabilités et les risques de sécurité potentiels, fournissant aux organisations des informations sur leur posture de sécurité et les défis potentiels liés au déploiement de LLM.
2. La modélisation des menaces permet 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 des équipes en matière de cybersécurité lorsqu'elles travaillent avec des LLM.

Cadres et bibliothèques de programmation open source

Les plateformes et bibliothèques de programmation 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 sont spécifiquement conçues pour la sécurité des modèles de langage naturel (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 en fonction de leur note sur Github.

IA des garde-fous

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

• Rail, définition des spécifications à l'aide du langage de balisage d'IA fiable (RAIL)
• Guard, un wrapper léger pour structurer, valider et corriger les sorties LLM.

Guardrails AI aide à établir et à maintenir des normes d'assurance dans les LLM par

1. Développer un cadre permettant de faciliter la création de validateurs, garantissant l'adaptabilité à divers scénarios et répondant aux besoins spécifiques de validation.
2. Mise en œuvre d'un flux de travail simplifié pour les invites , les vérifications et les relances afin d'optimiser le processus pour une interaction transparente avec les modèles de langage (LLM) et d'améliorer l'efficacité globale.
3. Mise en place d'un référentiel centralisé hébergeant les validateurs fréquemment utilisés afin de promouvoir l'accessibilité, la collaboration et des pratiques de validation standardisées pour diverses applications et cas d'utilisation.

Garak

Garak est un scanner de vulnérabilités complet conçu pour les modèles de langage de grande taille (LLM), visant à identifier les failles de sécurité dans les technologies, systèmes, applications et services utilisant des modèles de langage. Voici les principales fonctionnalités de Garak :

1. Numérisation automatisée permettant d'effectuer diverses analyses sur un modèle, de gérer des tâches telles que la sélection des détecteurs et la limitation du débit, et de générer des rapports détaillés sans intervention manuelle, analysant les performances et la sécurité du modèle avec une implication humaine minimale.
2. La connectivité avec divers LLM , y compris OpenAI, Hugging Face, Cohere, Replicate et des intégrations Python personnalisées, augmente la flexibilité pour répondre aux divers besoins de sécurité des LLM.
3. Capacité d'auto-adaptation en cas de défaillance LLM grâce à l'enregistrement et à l'entraînement de sa fonction d'équipe rouge automatique.
4. Exploration de divers modes de défaillance grâce à des plugins, des sondes et des invites complexes pour explorer et signaler systématiquement chaque invite et réponse défaillante, offrant un journal complet pour une analyse approfondie.

Refus IA

Rebuff est un détecteur d'injection rapide conçu pour protéger les applications d'IA contre les attaques par injection rapide (PI), grâce à un mécanisme de défense multicouche. Rebuff peut améliorer la sécurité des applications de modèles de langage étendus (LLM) en

1. Mise en œuvre de quatre niveaux de défense pour une protection complète contre les attaques par intrusion.
2. Utilisation d'une détection basée sur LLM capable d'analyser les requêtes entrantes pour identifier les attaques potentielles, permettant une détection des menaces nuancée et contextuelle.
3. Stockage des vecteurs d'attaques précédentes dans unebase de données vectorielles , afin de reconnaître et de prévenir les attaques similaires à l'avenir.
4. Intégration de jetons de détection de vulnérabilités dans les invites de commande . Le système stocke les représentations vectorielles des invites dans la base de données, renforçant ainsi la protection contre les futures attaques.

Explorez davantage la base de données Vector et les LLM .

G3PO

Le script G3PO sert de droïde de protocole pour Ghidra, facilitant l'analyse et l'annotation du code décompilé. Ce script fait office d'outil de sécurité pour la rétro-ingénierie et l'analyse de code binaire en utilisant des modèles de langage étendus (LLM) tels que GPT-3.5, GPT-4 ou Claude v1.2. Il offre aux utilisateurs…

1. Identification des vulnérabilités pour identifier les failles de sécurité potentielles en tirant parti de 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. L'annotation et la documentation du code permettent de suggérer des noms significatifs pour les fonctions et les variables, améliorant ainsi la lisibilité et la compréhension du code, ce qui est particulièrement crucial dans l'analyse de sécurité.

Veillée

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

1. Méthodes de détection pour l'analyse des prompts, notamment la similarité entre bases de données vectorielles et textes, YARA/heuristiques, l'analyse de modèles de transformateurs, la similarité prompt-réponse et les jetons Canary.
2. Détections personnalisées utilisant les signatures YARA.

LLMFuzzer

LLMFuzzer est un framework de fuzzing open source conçu spécifiquement pour identifier les vulnérabilités des Large Language Models (LLM), en particulier leur intégration dans les applications via les API LLM. Cet outil peut s'avérer utile aux passionnés de sécurité, aux testeurs d'intrusion et aux chercheurs en cybersécurité. Ses principales fonctionnalités incluent :

1. Tests d'intégration de l'API LLM pour évaluer les intégrations LLM dans diverses applications, garantissant des tests complets.
2. Stratégies de fuzzing pour déceler les vulnérabilités et améliorer leur efficacité.

EscalateGPT

EscalateGPT est un outil Python basé sur l'IA qui identifie les opportunités d'élévation de privilèges au sein des configurations de gestion des identités et des accès (IAM) d'AWS. Il analyse les erreurs de configuration IAM et propose des stratégies d'atténuation potentielles à l'aide de différents modèles. Parmi ses fonctionnalités :

1. Récupération et analyse des politiques IAM pour identifier les opportunités potentielles d'élévation de privilèges et suggérer des mesures d'atténuation pertinentes.
2. Résultats détaillés au format JSON pour exploiter les vulnérabilités et recommander des stratégies permettant de les corriger.

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

BurpGPT

BurpGPT est une extension de Burp Suite conçue pour améliorer les tests de sécurité web grâce à l'intégration des Large Language Models (LLM) de Burp. Elle offre des fonctionnalités avancées d'analyse des vulnérabilités et du trafic, ce qui la rend adaptée aussi bien aux testeurs de sécurité débutants qu'aux experts. Parmi ses principales caractéristiques :

1. Vérification passive 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 pour choisir parmi plusieurs modèles OpenAI et contrôler le nombre de jetons GPT utilisés dans l'analyse.
3. Intégration avec la suite Burp , 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 d'événements natif de Burp, aidant les utilisateurs à résoudre les problèmes de communication avec l'API OpenAI.

Pratiques de codage sécurisé à l'ère du LLM

Bien que les bibliothèques et frameworks open source offrent des outils précieux pour la protection des applications LLM, la génération de code sécurisé repose également sur l'utilisation de langages de programmation plus sûrs. À titre d'exemple notable, citons la réécriture par Microsoft de ses bibliothèques cryptographiques principales, SymCrypt, du C vers Rust, un langage garantissant la sécurité de la mémoire. ³

Bien que non issue d'un langage LLM, cette initiative démontre comment le choix de langages sécurisés dès leur conception peut éliminer des catégories entières de vulnérabilités. À mesure que les langages LLM prennent en charge davantage de tâches de développement, leur association avec 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 d'IA :

Passerelle sécurisée MCP

Le protocole MCP (Model Context Protocol) est la norme du secteur pour connecter les agents d'IA aux outils. Une passerelle MCP fait office de pare-feu pour ces connexions, empêchant ainsi les agents d'être détournés par les outils qu'ils utilisent.

Gestion des identités et des accès par agents (A-IAM)

Ces outils visent à gérer les identifiants, les « intentions » et les privilèges de ces citoyens numériques autonomes.

Tests d'intrusion et d'équipe rouge autonomes

Étant donné que les agents agissent de manière non déterministe, les contrôles de sécurité statiques sont insuffisants. L'approche de test d'intrusion autonome (red teaming) consiste à attaquer en permanence les agents afin d'en déceler les failles.

FAQ

Pour en savoir plus

Pour en savoir plus sur les LLM et les LLMOps, consultez :

• LLMOPs vs MLOPs : découvrez le meilleur choix pour vous
• Comparaison de plus de 45 outils MLOps : un benchmark complet des fournisseurs
• Logiciel de sécurité réseau .

Si vous avez d'autres questions, n'hésitez pas à nous les poser :

Sources externes

Liens de référence

1.

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 du secteur

Suivre

Hazal est analyste sectorielle chez AIMultiple, spécialisée dans l'exploration de processus et l'automatisation informatique.

Voir le profil complet

Soyez le premier à commenter

Votre adresse courriel ne sera pas publiée. Tous les champs sont obligatoires.

Nom

Adresse email

Commentaire

0/450

Publier un commentaire