Top 20 des outils de sécurité LLM et frameworks gratuits

Chevrolet of Watsonville, un concessionnaire automobile, a lancé 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 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 type large language model :

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 qui peuvent détecter les menaces potentielles
2. Outils de sécurité de l’IA qui fournissent des services spécifiques aux LLM et identifient les défaillances du système
3. Outils de sécurité de l’IA générative 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 large language models (LLMs) qui ne peuvent pas identifier les vulnérabilités critiques ni les failles de sécurité. Nous n’avons pas non plus mentionné les outils qui fournissent des services de gouvernance de l’IA vérifiant le comportement éthique et le respect des 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 en termes d’efficacité, de biais, de robustesse, de confidentialité et d’explicabilité, fournissant des stratégies exploitables pour l’atténuation des risques et des rapports standardisés. Les outils de gouvernance 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 en vigueur, améliorant ainsi la sûreté 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 des GenAI Guardrails, qui offrent 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 l’IA générative 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 l’IA, de gestion des risques et de conformité conçu pour gérer les flux de travail de développement de l’IA. Fairly IA peut être utile pour détecter et réagir aux risques de sécurité des LLM grâce à des fonctionnalités comme :

• 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 models.
• Rapports dynamiques pour fournir une visibilité continue et une documentation du statut 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 informations personnelles identifiables (PII).
• Auditeur Fiddler pour évaluer les LLMs en termes de robustesse, d’exactitude et de sécurité, et prend en charge les évaluations d’attaques par injection de prompt.
• Surveillance des models pour identifier la dérive des models et définir des alertes en cas de problèmes potentiels.
• IA responsable pour atténuer les biais et fournir des informations exploitables pour améliorer des KPIs 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 des large language models (LLMs). Il fournit des évaluations système de l’efficacité, des biais, de la confidentialité et de 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 cas 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 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 participatifs. La plateforme inclut 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, l’assistance client et les outils internes. Voici certaines fonctionnalités critiques qu’il offre :

1. Sécurité continue en identifiant le code non sécurisé avant la publication, assurant une gestion proactive des risques pendant le développement du code.
2. Vérifications des vulnérabilités incluant l’injection de prompt, la gestion non sécurisée des sorties, le vol de model et l’agence excessive, traitant 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 les vulnérabilités exploitables.

WhyLabs LLM Security fournit des outils de surveillance conçus pour évaluer la fiabilité et le comportement des systèmes LLM déployés. Il combine des outils d’observabilité et des mécanismes de protection, offrant une protection contre diverses menaces et vulnérabilités de sécurité, telles que les prompts malveillants. Voici certaines fonctionnalités clés de 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) pour identifier les attaques ciblées pouvant divulguer des données confidentielles.
2. Surveillance des injections de prompt des prompts malveillants qui peuvent confondre le système et l’amener à produire des sorties nuisibles.
3. Prévention de la désinformation en identifiant et en gérant le contenu généré par les 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 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 pas 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, notamment des models populaires comme ChatGPT. Les fonctionnalités de Calypso IA Moderator aident à :

1. Prévention des pertes de données en filtrant les données sensibles, telles que le code et la propriété intellectuelle, et en empêchant le partage non autorisé d’informations propriétaires.
2. Auditabilité complète en offrant un enregistrement détaillé de toutes les interactions, y compris le contenu des prompts, les détails de l’expéditeur et les horodatages.
3. Détection de code malveillant en identifiant et en bloquant les malwares, protégeant l’écosystème de l’organisation contre les infiltrations potentielles via les réponses 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 en fonction des informations sur les models et les données d’IA du client. Adversa IA réalise :

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

Outils de sécurité de l’IA générative

Les outils spécifiques à l’IA générative 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 toolkits spécialement 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 vulnérabilités, des tests d’intrusion et du conseil en sécurité. Praetorian utilise des attaques contradictoires pour mettre à l’épreuve les models LLM. La plateforme de Praetorian permet aux utilisateurs de :

1. Utiliser des prompts conçus pour évaluer les vulnérabilités des Language Models (LLMs), exposant les biais ou les failles de sécurité potentiels. 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 latéral pour renforcer les outils contre les vulnérabilités potentielles. En identifiant et en atténuant les risques de canal latéral, 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 des LLM. Identifier et prévenir de manière proactive l’empoisonnement des données garantit la fiabilité et l’exactitude des models, les 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 renforce la confidentialité et la sécurité des informations sensibles utilisées dans le développement des models.
5. Détecter et éliminer les portes dérobées pour renforcer la sécurité au sein de la plateforme Praetorian. Identifier et fermer les portes dérobées potentielles renforce la fiabilité et la fiabilité des models, 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 Large Language Models (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 prompt, garantissant l’intégrité des interactions LLM.

Lakera

Lakera Guard est un outil de sécurité de l’IA basé sur une API utilisé pour surveiller et évaluer les applications de Large Language Model (LLM). L’outil peut s’intégrer aux applications et flux de travail existants via son API, tout en restant agnostique 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 les actions en aval non intentionnelles.
2. Fuites 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 de 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 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 des informations sur leur posture de sécurité et les défis potentiels liés au 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 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 model 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 re-sollicitation programmatique lorsque les contrôles de validation échouent.
3. Établir un référentiel centralisé hébergeant les validateurs fréquemment employés pour promouvoir l’accessibilité, la collaboration et les pratiques de validation normalisées dans diverses applications et cas d’utilisation.

Garak

Garak est un scanner de vulnérabilités automatisé conçu pour les Large Language Models (LLMs), visant à identifier les vulnérabilités de sécurité dans les technologies, systèmes, applications et services utilisant des language models. Les fonctionnalités de Garak sont listées comme suit :

1. Scan automatisé pour effectuer diverses sondes sur un model, 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 model 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 LLM.
3. Capacité d’auto-adaptation lorsqu’une défaillance d’un LLM est identifiée en journalisant et en entraînant sa fonction auto red-team.
4. Exploration de divers modes de défaillance via des plugins, des sondes et des prompts stimulants pour explorer et signaler systématiquement chaque prompt et réponse défaillants, 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 améliorer la sécurité des applications de Large Language Model (LLM) en :

1. Employant 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. Stockant les embeddings des attaques précédentes dans une base de données vectorielle, reconnaissant et prévenant les attaques similaires à l’avenir.
4. Intégrant des canary tokens dans les prompts pour détecter les fuites. Le framework stocke les embeddings des 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 en ingénierie inverse et en analyse de code binaire en utilisant des large language models (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 des 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 Large Language Models (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 vecteur-texte, YARA/heuristiques, l’analyse par model transformeur, 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 Large Language Models (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 les tests.
2. Stratégies de fuzzing pour découvrir les vulnérabilités, améliorant ainsi son efficacité.

EscalateGPT

EscalateGPT est un outil Python basé sur l’IA qui identifie les opportunités d’élévation de privilèges dans les configurations AWS 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’élévation de privilèges et suggérer des atténuations 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 model qu’il utilise. Par exemple, GPT4 a démontré sa capacité à identifier des scénarios d’élévation de privilèges plus complexes que 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 intégrant les Large Language Models (LLMs) d’OpenAI. Elle 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. 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 négliger 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, tirant parti de toutes les fonctionnalités natives nécessaires à l’analyse, comme 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 vers Rust, un langage à sûreté mémoire.³

Bien que non généré par des 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 davantage de tâches d’écriture de code, les associer à des langages plus sûrs comme Rust peut réduire le risque de générer du code non sécurisé ou exploitable.

Dernière tendance : la sécurité agentique

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

MCP passerelle sécurisée

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 agentique (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 contrôles de sécurité statiques sont insuffisants. L’approche de red teaming autonome attaque constamment les agents pour détecter les faiblesses.

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Pour aller plus loin

Pour en savoir plus sur les LLMs et le LLMOps, consultez :

• Comparez 45+ outils MLOps : un benchmark complet des fournisseurs
• Outils d’audit de sécurité réseau.
• Outils SOC avec catégorisation des composants essentiels

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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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