Confronta i primi 20 strumenti di sicurezza LLM e framework gratuiti

Chevrolet di Watsonville, un concessionario di automobili, ha introdotto un chatbot basato su ChatGPT sul proprio sito web. Tuttavia, il chatbot ha pubblicizzato falsamente un'auto per 1 dollaro, potenzialmente portando a conseguenze legali e risultando in un conto sostanzioso per Chevrolet. Incidenti come questi sottolineano l'importanza di implementare misure di sicurezza per le applicazioni LLM. ¹

Esplora i migliori strumenti di sicurezza LLM che possono proteggere le tue applicazioni di modelli linguistici di grandi dimensioni:

Confronto dei migliori strumenti di sicurezza LLM

Prima di confrontare gli strumenti di sicurezza LLM, li abbiamo analizzati in tre categorie:

1. Framework e librerie open-source che possono rilevare potenziali minacce
2. Strumenti di sicurezza AI che offrono servizi specifici per LLM individuando guasti del sistema
3. Strumenti di sicurezza GenAI che si concentrano su minacce esterne ed errori interni nelle applicazioni LLM.

Concentrandoci sugli strumenti di sicurezza LLM, abbiamo escluso gli strumenti LLMOps e altri modelli linguistici di grandi dimensioni (LLMs) che non possono identificare vulnerabilità critiche o violazioni della sicurezza. Non abbiamo inoltre menzionato strumenti che forniscono servizi di governance AI che controllano il comportamento etico e le normative sulla privacy dei dati.

La tabella mostra che le soluzioni di sicurezza LLM sono ordinate in ordine alfabetico nella categoria data.

Strumenti di governance AI

Gli strumenti di governance AI valutano i modelli AI per efficacia, bias, robustezza, privacy e spiegabilità, fornendo strategie attuabili per la mitigazione del rischio e reportistica standardizzata. Gli strumenti di governance AI possono aiutare con le valutazioni di sicurezza LLM, garantendo che i LLM siano sicuri, affidabili e conformi alle normative pertinenti, migliorando così la sicurezza e l'affidabilità complessive. Alcuni di questi strumenti includono:

Credo AI è una piattaforma di governance AI che aiuta le aziende ad adottare, scalare e governare l'AI. Credo AI offre GenAI Guardrails, che forniscono funzionalità di governance per supportare l'adozione di tecnologie di AI generativa. Alcune delle funzionalità sono:

1. Integrazioni tecniche con strumenti LLMOps per configurare filtri I/O e infrastrutture che preservano la privacy da un'interfaccia utente centralizzata
2. Pacchetti di policy specifici per GenAI che includono processi predefiniti e controlli tecnici per mitigare i rischi nella generazione di testo, codice e immagini.

Fairly AI, acquisita da Asenion, è uno strumento di governance AI, gestione del rischio e conformità progettato per gestire i flussi di lavoro di sviluppo AI. Fairly AI può essere utile per rilevare e reagire ai rischi di sicurezza LLM tramite funzionalità come:

• Monitoraggio e test continui per identificare e mitigare i rischi in tempo reale.
• Collaborazione tra team di rischio e conformità con team di data science e cybersecurity per garantire che i modelli siano sicuri.
• Reportistica dinamica per fornire visibilità continua e documentazione dello stato di conformità per gestire e auditare le misure di sicurezza LLM.

Fiddler è una piattaforma software aziendale per l'osservabilità, la sicurezza e la governance AI. Fornisce strumenti di monitoraggio per tracciare:

• Osservabilità LLM per monitorare le prestazioni, rilevare allucinazioni e tossicità e proteggere i PII.
• Fiddler auditor per valutare i LLM per robustezza, correttezza e sicurezza, e supporta le valutazioni degli attacchi di iniezione di prompt.
• Monitoraggio dei modelli per identificare il model drift e impostare avvisi per potenziali problemi.
• AI responsabile per mitigare i bias e fornire approfondimenti attuabili per migliorare specifici KPI.

Holistic AI è uno strumento di governance AI che aiuta con la conformità, la mitigazione del rischio e la sicurezza dei sistemi AI, inclusi i modelli linguistici di grandi dimensioni (LLMs). Fornisce valutazioni del sistema per efficacia, bias, privacy e spiegabilità, e monitoraggio continuo delle normative globali sull'AI. Alcune delle sue funzionalità rilevanti includono:

• Sicurezza dei dati per censurare automaticamente i dati sensibili dai prompt di AI generativa.
• Filtraggio di bias e tossicità per rilevare e ridurre le istanze di output distorti, tossicità e allucinazioni.
• Rilevamento delle vulnerabilità per identificare e mitigare le vulnerabilità.
• Rilevamento di prompt maligni per rilevare e rispondere a prompt maligni per salvaguardare i LLM.

Strumenti di sicurezza AI

Gli strumenti di sicurezza AI forniscono misure di sicurezza per le applicazioni di intelligenza artificiale impiegando algoritmi avanzati e meccanismi di rilevamento delle minacce. Alcuni di questi strumenti possono essere distribuiti per i LLM per garantire l'integrità di questi modelli.

"Synack è un'azienda di cybersecurity che fornisce servizi di test di sicurezza crowdsourced. La piattaforma include strumenti per identificare le vulnerabilità e gestire i rischi operativi nelle applicazioni LLM.

Synack è adatto per varie implementazioni AI, inclusi chatbot, guida clienti e strumenti interni. Alcune funzionalità critiche che offre includono:

1. Sicurezza continua identificando codice insicuro prima del rilascio, garantendo una gestione proattiva del rischio durante lo sviluppo del codice.
2. Controlli delle vulnerabilità inclusi iniezione di prompt, gestione insicura dell'output, furto di modelli e agenzia eccessiva, affrontando preoccupazioni come output distorti.
3. Risultati dei test consegna report in tempo reale tramite la piattaforma Synack, mostrando metodologie di test e eventuali vulnerabilità sfruttabili.

WhyLabs LLM Security fornisce strumenti di monitoraggio progettati per valutare l'affidabilità e il comportamento dei sistemi LLM distribuiti. Combina strumenti di osservabilità e meccanismi di salvaguardia, fornendo protezione contro varie minacce e vulnerabilità di sicurezza, come prompt maligni. Ecco alcune delle funzionalità chiave che offre la piattaforma WhyLabs:

1. Protezione dalle fughe di dati valutando i prompt e bloccando le risposte contenenti informazioni di identificazione personale (PII) per identificare attacchi mirati che possono rivelare dati confidenziali.
2. Monitoraggio dell'iniezione di prompt di prompt maligni che possono confondere il sistema fornendo output dannosi.
3. Prevenzione della disinformazione identificando e gestendo i contenuti generati da LLM che potrebbero includere disinformazione o risposte inappropriate a causa di "allucinazioni".
4. OWASP top 10 per applicazioni LLM che sono le migliori pratiche per identificare e mitigare i rischi associati ai LLM.

CalypsoAI Moderator

CalypsoAI Moderator è un'utilità locale o auto-ospitata che non elabora o archivia dati esternamente, limitando l'esposizione dei dati di terze parti. Lo strumento è compatibile con varie piattaforme alimentate dalla tecnologia LLM, inclusi modelli popolari come ChatGPT. Le funzionalità di Calypso AI Moderator aiutano con

1. Prevenzione della perdita di dati esaminando i dati sensibili, come codice e proprietà intellettuale e impedendo la condivisione non autorizzata di informazioni proprietarie.
2. Piena auditabilità offrendo un registro dettagliato di tutte le interazioni, inclusi contenuti del prompt, dettagli del mittente e timestamp.
3. Rilevamento di codice maligno identificando e bloccando malware, salvaguardando l'ecosistema dell'organizzazione da potenziali infiltrazioni tramite risposte LLM.
4. Analisi automatizzata generando automaticamente commenti e approfondimenti sul codice decompilato, facilitando una comprensione più rapida di strutture binarie complesse.

Adversa AI

Adversa AI è specializzata in minacce informatiche, preoccupazioni sulla privacy e incidenti di sicurezza nei sistemi AI. Il focus è sulla comprensione delle potenziali vulnerabilità che i cybercriminali potrebbero sfruttare nelle applicazioni AI in base alle informazioni sui modelli AI e sui dati del cliente. Adversa AI conduce:

1. Test di resilienza simulando simulazioni di attacco basate su scenari per valutare la capacità del sistema AI di adattarsi e rispondere, migliorando la risposta agli incidenti e le misure di sicurezza.
2. Test di stress simulando input ad alto volume o avversari per valutare i tassi di errore del sistema, le variazioni di latenza e i punti di guasto.
3. Identificazione degli attacchi analizzando le vulnerabilità nei sistemi di rilevamento facciale per contrastare attacchi avversari, attacchi di iniezione e minacce in evoluzione, garantendo salvaguardie di privacy e accuratezza.

Strumenti di sicurezza GenAI

Gli strumenti specifici per GenAI salvaguardano l'integrità e l'affidabilità delle soluzioni AI basate sul linguaggio. Questi strumenti possono essere strumenti di cybersecurity che adattano i loro servizi per i LLM o piattaforme e toolkit sviluppati specificamente per la sicurezza delle applicazioni di generazione del linguaggio.

LLM attack Chains by Praetorian

Praetorian è un'azienda di cybersecurity specializzata nella fornitura di soluzioni e servizi di sicurezza avanzati. Praetorian offre servizi di cybersecurity, inclusi valutazioni delle vulnerabilità, test di penetrazione e consulenza sulla sicurezza. Praetorian impiega attacchi avversari per sfidare i modelli LLM. La piattaforma di Praetorian consente agli utenti di:

1. Utilizzare prompt creati per valutare le vulnerabilità nei Language Models (LLMs), esponendo potenziali bias o difetti di sicurezza. Il test di iniezione di prompt identifica dove un modello non segue i limiti delle istruzioni, fornendo dati per regolare il comportamento del modello
2. Impiegare il rilevamento di attacchi side-channel per rafforzare gli strumenti contro potenziali vulnerabilità. Identificando e mitigando i rischi side-channel, le organizzazioni migliorano la sicurezza dei loro sistemi, salvaguardando le informazioni sensibili da potenziali canali occulti e accessi non autorizzati.
3. Contrastare l'avvelenamento dei dati per mantenere l'integrità dei dataset di addestramento LLM. Identificare e prevenire proattivamente l'avvelenamento dei dati garantisce l'affidabilità e l'accuratezza dei modelli, proteggendo contro la manipolazione maligna dei dati di input.
4. Prevenire l'estrazione non autorizzata dei dati di addestramento per proteggere le informazioni proprietarie. Prevenire l'accesso illecito ai dati di addestramento migliora la riservatezza e la sicurezza delle informazioni sensibili utilizzate nello sviluppo del modello.
5. Rilevare ed eliminare le backdoor per rafforzare la sicurezza all'interno della piattaforma Praetorian. Identificare e chiudere le potenziali backdoor migliora l'affidabilità e l'attendibilità dei modelli, garantendo che operino senza compromessi o accessi non autorizzati.

LLMGuard

LLM Guard, sviluppato da Laiyer AI, è un toolkit di sicurezza open-source per i Large Language Models (LLMs) che fornisce convalida input/output, correzioni di codice e documentazione tecnica. Il toolkit permette di

1. Rilevare e sanificare il linguaggio dannoso nelle interazioni LLM, garantendo che i contenuti rimangano appropriati e sicuri.
2. Prevenire la fuga di dati di informazioni sensibili durante le interazioni LLM, un aspetto cruciale per mantenere la privacy e la sicurezza dei dati.
3. Resistere agli attacchi di iniezione di prompt, garantendo l'integrità delle interazioni LLM.

Lakera

Lakera Guard è uno strumento di sicurezza AI basato su API utilizzato per monitorare e valutare le applicazioni Large Language Model (LLM). Lo strumento può integrarsi con applicazioni e flussi di lavoro esistenti tramite la sua API, rimanendo agnostico rispetto al modello, consentendo alle organizzazioni di proteggere le loro applicazioni LLM. Le funzionalità degne di nota includono:

1. Protezione dall'iniezione di prompt per attacchi diretti e indiretti, prevenendo azioni a valle non intenzionali.
2. Fuga di informazioni sensibili, come informazioni di identificazione personale (PII) o dati aziendali confidenziali.
3. Rilevamento delle allucinazioni identificando output dai modelli che si discostano dal contesto di input o dal comportamento previsto.

LLM Guardian by Lasso Security

Il LLM Guardian di Lasso Security integra valutazione, modellazione delle minacce e formazione per proteggere le applicazioni LLM. Alcune delle funzionalità chiave includono:

1. Valutazioni della sicurezza per identificare potenziali vulnerabilità e rischi di sicurezza, fornendo alle organizzazioni approfondimenti sul proprio stato di sicurezza e potenziali sfide nella distribuzione di LLM.
2. Modellazione delle minacce, consentendo alle organizzazioni di anticipare e prepararsi per potenziali minacce informatiche rivolte alle loro applicazioni LLM.
3. Programmi di formazione specializzati per migliorare le conoscenze e le competenze di cybersecurity dei team quando si lavora con LLM.

Framework e librerie di codifica open-source

Le piattaforme e le librerie di codifica open-source permettono agli sviluppatori di implementare e migliorare le misure di sicurezza nelle applicazioni AI e Generative AI. Alcune di esse sono sviluppate specificamente per la sicurezza LLM, mentre altre possono essere distribuite su qualsiasi modello AI.

La tabella mostra i framework e le librerie di codifica open-source per la sicurezza LLM in base ai loro tassi GitHub.

Guardrails AI

Guardrails AI è una libreria open-source per la sicurezza delle applicazioni AI. Lo strumento è composto da due componenti essenziali:

• Rail, che definisce le specifiche utilizzando il Reliable AI Markup Language (RAIL)
• Guard, un wrapper leggero per strutturare, convalidare e correggere gli output LLM.

Guardrails AI aiuta a stabilire e mantenere standard di garanzia nei LLM tramite

1. Sviluppo di un framework che può facilitare la creazione di validatori, garantendo adattabilità a scenari diversi e soddisfacendo esigenze di convalida specifiche.
2. Automazione del ciclo di esecuzione per l'invio di prompt, la verifica dell'output e la riprompting programmatica quando i controlli di convalida falliscono.
3. Stabilire un repository centralizzato che ospita validatori frequentemente utilizzati per promuovere accessibilità, collaborazione e pratiche di convalida standardizzate tra varie applicazioni e casi d'uso.

Garak

Garak è uno scanner di vulnerabilità automatizzato progettato per i Large Language Models (LLMs), con l'obiettivo di identificare le vulnerabilità di sicurezza nelle tecnologie, sistemi, applicazioni e servizi che utilizzano modelli linguistici. Le funzionalità di Garak sono elencate come:

1. Scansione automatizzata per condurre una varietà di sonde su un modello, gestire attività come la selezione del rilevatore e il rate limiting e generare report dettagliati senza intervento manuale, analizzando le prestazioni e la sicurezza del modello con un intervento umano minimo.
2. Connessione con vari LLMs, inclusi OpenAI, Hugging Face, Cohere, Replicate e integrazioni Python personalizzate, aumentando la flessibilità per diverse esigenze di sicurezza LLM.
3. Capacità di auto-adattamento ogni volta che viene identificato un fallimento LLM registrando e addestrando la sua funzione auto red-team.
4. Esplorazione di diverse modalità di guasto tramite plugin, sonde e prompt sfidanti per esplorare e segnalare sistematicamente ogni prompt e risposta fallita, offrendo un registro per un'analisi approfondita.

Rebuff AI

Rebuff è un rilevatore di iniezione di prompt che analizza i prompt in arrivo utilizzando quattro distinti passaggi di filtraggio e rilevamento. Rebuff può migliorare la sicurezza delle applicazioni Large Language Model (LLM) tramite

1. Impiegando quattro livelli di difesa per proteggersi dagli attacchi PI.
2. Utilizzando il rilevamento basato su LLM che può analizzare i prompt in arrivo per identificare potenziali attacchi, consentendo un rilevamento delle minacce sfumato e consapevole del contesto.
3. Archiviando gli embedding di attacchi precedenti in un database vettoriale, riconoscendo e prevenendo attacchi simili in futuro.
4. Integrando token canarino nei prompt per rilevare fughe. Il framework archivia gli embedding dei prompt nel database vettoriale, rafforzando la difesa contro futuri attacchi.

Esplora di più su Database vettoriale e LLMs.

G3PO

Lo script G3PO funge da droid protocollo per Ghidra, aiutando nell'analisi e nell'annotazione del codice decompilato. Questo script funge da strumento di sicurezza nel reverse engineering e nell'analisi del codice binario utilizzando modelli linguistici di grandi dimensioni (LLMs) come GPT-3.5, GPT-4 o Claude v1.2. Fornisce agli utenti

1. Identificazione delle vulnerabilità per identificare potenziali vulnerabilità di sicurezza sfruttando LLM, offrendo approfondimenti basati su pattern e dati di addestramento.
2. Analisi automatizzata per generare automaticamente commenti e approfondimenti sul codice decompilato, facilitando una comprensione più rapida di strutture binarie complesse.
3. Annotazione e documentazione del codice per suggerire nomi significativi per funzioni e variabili, migliorando la leggibilità e la comprensione del codice, particolarmente cruciale nell'analisi di sicurezza.

Vigil

Vigil è una libreria Python e un API REST che può valutare prompt e risposte nei Large Language Models (LLMs). Il suo ruolo principale è identificare iniezioni di prompt, jailbreak e potenziali rischi associati alle interazioni LLM. Vigil può fornire:

1. Metodi di rilevamento per l'analisi dei prompt, inclusi database vettoriale/similarità del testo, YARA/euristiche, analisi del modello transformer, similarità prompt-risposta e Token Canarino.
2. Rilevamenti personalizzati utilizzando firme YARA.

LLMFuzzer

LLMFuzzer è un framework di fuzzing open-source che può identificare vulnerabilità nei Large Language Models (LLMs), concentrandosi sulla loro integrazione nelle applicazioni tramite LLM APIs. Questo strumento può essere utile per appassionati di sicurezza, tester di penetrazione o ricercatori di cybersecurity. Le sue funzionalità chiave includono

1. Test di integrazione LLM API per valutare le integrazioni LLM in varie applicazioni, garantendo i test.
2. Strategie di fuzzing per scoprire vulnerabilità, migliorandone l'efficacia.

EscalateGPT

EscalateGPT è uno strumento Python basato su AI che identifica opportunità di escalation dei privilegi all'interno delle configurazioni di Identity and Access Management (IAM) di Amazon Web Services (AWS). Analizza le errate configurazioni IAM e fornisce potenziali strategie di mitigazione utilizzando diversi modelli di OpenAI. Alcune funzionalità includono:

1. Recupero e analisi delle policy IAM per identificare potenziali opportunità di escalation dei privilegi e suggerire mitigazioni pertinenti.
2. Risultati dettagliati in formato JSON per sfruttare e raccomandare strategie che possono affrontare le vulnerabilità.

Le prestazioni di EscalateGPT possono variare in base al modello che utilizza. Ad esempio, GPT4 ha dimostrato la capacità di identificare scenari di escalation dei privilegi più complessi rispetto a GPT3.5-turbo, in particolare in ambienti AWS reali.

BurpGPT

BurpGPT è un'estensione di Burp Suite che può migliorare i test di sicurezza web incorporando i Large Language Models (LLMs) di OpenAI. Fornisce capacità di scansione delle vulnerabilità e analisi basata sul traffico integrate direttamente nell'interfaccia utente di Burp Suite. Alcune delle sue funzionalità chiave includono:

1. Controllo della scansione passiva dei dati HTTP inviati a un modello GPT controllato da OpenAI per l'analisi, consentendo il rilevamento di vulnerabilità e problemi che gli scanner tradizionali potrebbero trascurare nelle applicazioni scansionate.
2. Controllo granulare per scegliere tra diversi modelli OpenAI e controllare il numero di token GPT utilizzati nell'analisi.
3. Integrazione con Burp suite, sfruttando tutte le funzionalità native necessarie per l'analisi, come la visualizzazione dei risultati all'interno dell'interfaccia utente di Burp.
4. Funzionalità di risoluzione dei problemi tramite il registro eventi nativo di Burp, assistendo gli utenti nel risolvere problemi di comunicazione con l'OpenAI API.

Pratiche di codifica sicura nell'era LLM

Mentre le librerie e i framework open-source offrono strumenti preziosi per proteggere le applicazioni LLM, la generazione di codice sicuro dipende anche dall'uso di linguaggi di programmazione più sicuri. Un esempio notevole è la riscrittura da parte di Microsoft delle sue librerie crittografiche principali, SymCrypt, da C a Rust, un linguaggio di sicurezza della memoria.³

Sebbene non generato da LLM, questo sforzo dimostra come la scelta di linguaggi sicuri by-design possa eliminare intere classi di vulnerabilità. Man mano che i LLM assumono più compiti di scrittura di codice, associarli a linguaggi più sicuri come Rust può ridurre il rischio di generare codice insicuro o sfruttabile.

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Ultima direzione: sicurezza agentic

La sicurezza agentic si riferisce alla sicurezza degli agenti AI:

MCP secure gateway

Il Model Context Protocol (MCP) è lo standard industriale per connettere gli agenti AI agli strumenti. Un MCP gateway agisce come un firewall per queste connessioni, impedendo agli agenti di essere dirottati dagli strumenti che utilizzano.

Agentic identity & access management (A-IAM)

Questi strumenti si concentrano sulla gestione delle credenziali, dell'"intento" e dei privilegi di questi cittadini digitali autonomi.

Autonomous red teaming & pentesting

Poiché gli agenti agiscono in modi non deterministici, i controlli di sicurezza statici sono insufficienti. L'approccio di red teaming autonomo attacca costantemente gli agenti per trovare debolezze.

FAQ

Ulteriori letture

Esplora di più su LLMs e LLMOps consultando:

• LLMOPs vs MLOPs: Scopri la scelta migliore per te
• Confronta 45+ strumenti MLOps: Un benchmark completo dei fornitori
• Software di sicurezza di rete.

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Fonti esterne

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@misc{imek2026,
  author = {Şimşek, Hazal},
  title  = {{Confronta i primi 20 strumenti di sicurezza LLM e framework gratuiti}},
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  note   = {AIMultiple. Consultato il 19 Maggio 2026}
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Collegamenti di riferimento

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

Analista di settore

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Hazal è un analista di settore presso AIMultiple, specializzato in process mining e automazione IT.

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