Comparer les 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 fait une publicité mensongère pour une voiture à 1 $, entraînant potentiellement des conséquences juridiques et une facture substantielle pour Chevrolet. Des incidents comme celui-ci soulignent l'importance de mettre en œuvre des mesures de sécurité pour les applications LLM. ¹

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

Comparaison 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 fournissant des services spécifiques aux LLM pour identifier 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 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 ou toute faille 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 models d'IA pour leur efficacité, leurs biais, leur robustesse, leur confidentialité et leur 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, 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 AI est une plateforme de gouvernance de l'IA qui aide les entreprises à adopter, mettre à l'échelle et gouverner l'IA. Credo AI 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 les filtres I/O et l'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 AI, acquis par Asenion, est un outil de gouvernance de l'IA, de gestion des risques et de conformité conçu pour gérer les flux de travail de développement de l'IA. Fairly AI 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 s'assurer que les models sont sécurisés.
• 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. Elle 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 LLMs en termes de robustesse, de correction et de sécurité, et prend en charge les évaluations d'attaques par injection de prompt.
• Surveillance du model pour identifier la dérive du model et configurer des alertes pour les problèmes potentiels.
• IA responsable pour atténuer les biais et fournir des informations exploitables pour améliorer des KPI spécifiques.

Holistic AI 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 de vulnérabilités pour identifier et atténuer les vulnérabilités.
• Détection de 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 models.

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

Synack est adapté à diverses implémentations d'IA, notamment les chatbots, le guidage client et les outils internes. Certaines fonctionnalités critiques qu'il propose incluent :

1. Sécurité continue en identifiant le code non sécurisé avant la mise en production, assurant une gestion proactive des risques pendant le développement du code.
2. Vérifications de vulnérabilités incluant l'injection de prompt, la gestion non sécurisée des sorties, le vol de model et l'agence excessive, traitant des préoccupations telles que les sorties biaisées.
3. Résultats de 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 de sécurité et vulnérabilités, telles que les prompts malveillants. Voici quelques-unes des fonctionnalités clés offertes par la plateforme WhyLabs :

1. Protection contre la fuite de données en évaluant les prompts et en bloquant les réponses contenant des informations personnellement identifiables (PII) pour identifier les attaques ciblées pouvant fuiter des données confidentielles.
2. Surveillance de l'injection de prompt des prompts malveillants qui peuvent confondre le système pour qu'il fournisse des sorties nocives.
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. OWASP top 10 pour les applications LLM qui sont des 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 à l'extérieur, limitant l'exposition des données à des tiers. L'outil est compatible avec diverses plateformes alimentées par la technologie LLM, y compris des models populaires comme ChatGPT. Les fonctionnalités de Calypso AI Moderator aident à

1. Prévention de la perte de données en recherchant des 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 du prompt, 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 d'éventuelles infiltrations 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 AI

Adversa AI se spécialise dans les cybermenaces, les préoccupations 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 pourraient exploiter dans les applications d'IA basées sur les informations concernant les models d'IA et les données du client. Adversa AI effectue :

1. Tests de résilience en simulant des scénarios d'attaque 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 adverses pour évaluer les taux d'erreur du système, les variations de latence et les points de défaillance.
3. Identification d'attaques en analysant les vulnérabilités dans les systèmes de détection faciale pour contrer les attaques adverses, les attaques par injection et les menaces évolutives, garantissant les protections de confidentialité et de 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 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 propose des services de cybersécurité, notamment des évaluations de vulnérabilité, des tests d'intrusion et du conseil en sécurité. Praetorian emploie des attaques adverses pour mettre au défi les models LLM. La plateforme de Praetorian permet aux utilisateurs de :

1. Utiliser des prompts élaborés pour évaluer les vulnérabilités dans les models de langage (LLMs), exposant des biais potentiels ou des failles de sécurité. Les tests d'injection de prompt identifient où un model ne respecte pas les limites d'instruction, fournissant des données pour ajuster le comportement du model
2. Employer la détection d'attaques par canal auxiliaire pour fortifier 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 d'éventuels canaux secrets et les accès non autorisés.
3. Contrer l'empoisonnement de données pour maintenir l'intégrité des datasets d'entraînement LLM. L'identification et la prévention proactives de l'empoisonnement des données garantissent la fiabilité et la précision des models, protégeant contre la manipulation malveillante des données d'entrée.
4. Empêcher l'extraction non autorisée de 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 model.
5. Détecter et éliminer les backdoors pour renforcer la sécurité au sein de la plateforme Praetorian. L'identification et la fermeture des backdoors potentielles améliorent la fiabilité et la crédibilité des models, garantissant qu'ils fonctionnent sans compromis ni accès non autorisé.

LLMGuard

LLM Guard, développé par Laiyer AI, est un toolkit de sécurité open-source pour les grands modèles de langage (LLMs) qui fournit la validation d'entrée/sortie, des corrections de code et une documentation technique. Le toolkit permet de

1. Détecter et assainir le langage nocif dans les interactions LLM, garantissant que le contenu reste approprié et sûr.
2. Prévenir la fuite 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, garantissant 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, tout en restant agnostique vis-à-vis du model, 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 des actions en aval non intentionnelles.
2. Fuite d'informations sensibles, telles que des informations personnellement identifiables (PII) ou des données d'entreprise confidentielles.
3. Détection des hallucinations en identifiant les sorties des models 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 l'éducation 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 des informations sur leur posture de sécurité et les défis potentiels lors du déploiement de 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 travaillant 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 sont spécifiquement développées pour la sécurité LLM, tandis que d'autres peuvent être déployées pour n'importe quel model d'IA.

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

Guardrails AI

Guardrails AI 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 AI Markup Language (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 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 les validateurs fréquemment employés pour promouvoir l'accessibilité, la collaboration et des 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 models de langage. Les fonctionnalités de Garak sont listées comme suit :

1. Analyse automatisée pour mener une variété de sondes sur un model, gérer des tâches comme la sélection du détecteur et la limitation du débit, et générer des rapports détaillés sans intervention manuelle, analysant les performances et la sécurité du model avec un minimum d'implication humaine.
2. Connectivité avec divers LLMs, incluant 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 et rapporter systématiquement chaque prompt et réponse défaillants, offrant un journal pour une analyse approfondie.

Rebuff AI

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 LLM qui peut analyser les prompts entrants pour identifier les attaques potentielles, permettant une détection des menaces nuancée et sensible au contexte.
3. Stockant les embeddings d'attaques précédentes dans une base de données vectorielle, reconnaissant et empêchant des attaques similaires à l'avenir.
4. Intégrant des tokens canaris dans les prompts pour détecter les fuites. Le framework stocke les embeddings de prompts dans la base de données vectorielle, fortifiant la défense contre les futures attaques.

En savoir plus sur les bases de données vectorielles et les LLMs.

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

1. L'identification de vulnérabilités pour identifier les vulnérabilités de sécurité potentielles en exploitant le LLM, offrant des informations basées sur des modèles et des données d'entraînement.
2. L'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 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. Des méthodes de détection pour l'analyse de prompt, incluant la base de données vectorielle/similitude de texte, YARA/heuristiques, l'analyse de model transformer, la similitude prompt-réponse et les tokens canaris.
2. Des 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), se concentrant sur leur intégration dans les applications via des LLM APIs. Cet outil peut être utile pour les passionnés de sécurité, les testeurs d'intrusion ou les chercheurs en cybersécurité. Ses fonctionnalités clés incluent

1. Tests d'intégration LLM API pour évaluer les intégrations LLM dans diverses applications, assurant les tests.
2. Stratégies de fuzzing pour découvrir des 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 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 models 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 pouvant traiter les vulnérabilités.

Les performances d'EscalateGPT peuvent varier selon le model utilisé. Par exemple, GPT4 a démontré la capacité d'identifier des scénarios d'escalade de privilèges plus complexes que GPT3.5-turbo, particulièrement dans des 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 de scan passif des données HTTP soumises à un model GPT contrôlé par OpenAI pour analyse, permettant la détection de vulnérabilités et de problèmes que les scanners traditionnels pourraient ignorer dans les applications scannées.
2. Contrôle granulaire pour choisir parmi plusieurs models 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, comme l'affichage des résultats dans l'interface Burp.
4. Fonctionnalité de dépannage via le journal d'événements natif de Burp, aidant les utilisateurs à résoudre les problèmes de communication avec l'OpenAI API.

Pratiques de codage sécurisées 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, du C vers Rust, un langage sécurisé pour la 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 LLMs prennent en charge 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.

Découvrez davantage de nos benchmarks et analyses basées sur les données dans la recherche Google.

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Dernière direction : Sécurité agentique

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

Passerelle sécurisée MCP

Le Model Context Protocol (MCP) est la norme industrielle pour connecter les agents d'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 de l'identité 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

Comme 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.

FAQ

Lectures complémentaires

En savoir plus sur les LLMs et LLMOps en consultant :

• LLMOPs vs MLOPs : Découvrez le meilleur choix pour vous
• Comparer plus de 45 outils MLOps : Un benchmark complet des fournisseurs
• Logiciels de sécurité réseau.

Si vous avez d'autres questions, faites-le nous savoir :

Sources externes

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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 du secteur

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

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