I 20 migliori strumenti di sicurezza LLM e framework gratuiti

Chevrolet of Watsonville, una concessionaria automobilistica, ha introdotto un chatbot basato su ChatGPT sul proprio sito web. Tuttavia, il chatbot ha pubblicizzato falsamente un'auto a 1 $, con potenziali conseguenze legali e un conto salato per Chevrolet. Incidenti come questi evidenziano 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 tra i 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 in grado di rilevare potenziali minacce
2. Strumenti di sicurezza IA che forniscono servizi specifici per LLM, individuando i guasti di sistema
3. Strumenti di sicurezza GenAI che si concentrano sulle minacce esterne e sugli errori interni nelle applicazioni LLM.

Poiché ci concentriamo sugli strumenti di sicurezza LLM, abbiamo escluso strumenti LLMOps e altri modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) che non sono in grado di identificare vulnerabilità critiche o violazioni della sicurezza. Non abbiamo inoltre menzionato strumenti che forniscono servizi di governance IA che verificano 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 indicata.

Strumenti di governance IA

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

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

1. Integrazioni tecniche con gli 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 IA, acquisita da Asenion, è uno strumento di governance, gestione del rischio e conformità IA progettato per gestire i flussi di lavoro di sviluppo IA. Fairly IA 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 verificare le misure di sicurezza LLM.

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

• LLM observability per monitorare le prestazioni, rilevare allucinazioni e tossicità e proteggere le PII.
• Fiddler auditor per valutare gli LLM in termini di robustezza, correttezza e sicurezza e supporta le valutazioni degli attacchi di prompt injection.
• Monitoraggio dei modelli per identificare il drift del modello e impostare avvisi per potenziali problemi.
• IA responsabile per mitigare i bias e fornire indicazioni operative per migliorare specifici KPI.

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

• Sicurezza dei dati per censurare automaticamente i dati sensibili dai prompt di IA generativa.
• Filtraggio di bias e tossicità per rilevare e ridurre i casi di output distorti, tossicità e allucinazioni.
• Rilevamento delle vulnerabilità per identificare e mitigare le vulnerabilità.
• Rilevamento di prompt dannosi per rilevare e rispondere ai prompt dannosi e salvaguardare gli LLM.

Strumenti di sicurezza IA

Gli strumenti di sicurezza IA 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 impiegati per gli LLM per garantire l'integrità di questi modelli.

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

Synack è adatto a varie implementazioni di IA, tra cui chatbot, assistenza clienti e strumenti interni. Alcune funzionalità critiche offerte includono:

1. Security continua mediante l'identificazione del codice non sicuro prima del rilascio, garantendo una gestione proattiva del rischio durante lo sviluppo del codice.
2. Controlli delle vulnerabilità tra cui prompt injection, gestione insicura degli output, furto di modelli ed eccessiva autonomia, affrontando problemi come gli output distorti.
3. Risultati dei test mediante la consegna di report in tempo reale tramite la piattaforma Synack, mostrando le metodologie di test e le 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 i prompt dannosi. Ecco alcune delle funzionalità chiave offerte dalla piattaforma WhyLabs’:

1. Protezione dalla fuga di dati valutando i prompt e bloccando le risposte contenenti informazioni di identificazione personale (PII) per identificare attacchi mirati che possono far trapelare dati riservati.
2. Monitoraggio del prompt injection dei prompt dannosi che possono confondere il sistema inducendolo a fornire output dannosi.
3. Prevenzione della disinformazione identificando e gestendo i contenuti generati dagli LLM che potrebbero includere disinformazione o risposte inappropriate a causa di “allucinazioni”.
4. OWASP Top 10 per le applicazioni LLM che rappresentano le migliori pratiche per identificare e mitigare i rischi associati agli LLM.

CalypsoAI Moderator

CalypsoAI Moderator è un'utilità locale o self-hosted che non elabora né archivia dati esternamente, limitando l'esposizione dei dati a terzi. Lo strumento è compatibile con varie piattaforme basate sulla tecnologia LLM, inclusi modelli popolari come ChatGPT. Le funzionalità di Calypso IA Moderator aiutano a:

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 verificabilità offrendo una registrazione dettagliata di tutte le interazioni, inclusi contenuto dei prompt, dati del mittente e timestamp.
3. Rilevamento di codice dannoso identificando e bloccando il malware, salvaguardando l'ecosistema dell'organizzazione da potenziali infiltrazioni attraverso le risposte LLM.
4. Analisi automatizzata generando automaticamente commenti e approfondimenti sul codice decompilato, facilitando una comprensione più rapida di strutture binarie complesse.

Adversa IA

Adversa IA è specializzata in minacce informatiche, problemi di privacy e incidenti di sicurezza nei sistemi di IA. L'attenzione è rivolta alla comprensione delle potenziali vulnerabilità che i criminali informatici possono sfruttare nelle applicazioni di IA sulla base delle informazioni sui modelli e sui dati di IA del cliente. Adversa IA conduce:

1. Test di resilienza simulando attacchi basati su scenari per valutare la capacità del sistema di IA 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, le variazioni di latenza e i punti di guasto del sistema.
3. Identificazione degli attacchi analizzando le vulnerabilità nei sistemi di rilevamento facciale per contrastare attacchi avversari, attacchi di injection 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 di IA basate sul linguaggio. Questi strumenti possono essere strumenti di cybersecurity che adattano i propri servizi agli LLM oppure piattaforme e toolkit sviluppati specificamente per proteggere le applicazioni di generazione del linguaggio.

LLM Attack Chains di Praetorian

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

1. Utilizzare prompt creati ad hoc per valutare le vulnerabilità dei modelli linguistici (LLM), esponendo potenziali bias o difetti di sicurezza. I test di prompt injection identificano dove un modello non riesce a seguire i confini delle istruzioni, fornendo dati per regolare il comportamento del modello.
2. Impiegare il rilevamento degli attacchi side-channel per rafforzare gli strumenti contro potenziali vulnerabilità. Identificando e mitigando i rischi side-channel, le organizzazioni migliorano la sicurezza dei propri sistemi, salvaguardando le informazioni sensibili da potenziali canali occulti e accessi non autorizzati.
3. Contrastare il data poisoning per mantenere l'integrità dei dataset di addestramento degli LLM. Identificare e prevenire proattivamente il data poisoning garantisce l'affidabilità e l'accuratezza dei modelli, proteggendo dalla manipolazione dannosa 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 dei modelli.
5. Rilevare ed eliminare le backdoor per rafforzare la sicurezza all'interno della piattaforma Praetorian. Identificare e chiudere potenziali backdoor migliora l'affidabilità dei modelli, garantendo che operino senza compromessi o accessi non autorizzati.

LLMGuard

LLM Guard, sviluppato da Laiyer IA, è un toolkit di sicurezza open-source per modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) che fornisce validazione di input/output, correzioni di codice e documentazione tecnica. Il toolkit consente agli utenti di:

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

Lakera

Lakera Guard è uno strumento di sicurezza IA basato su API utilizzato per monitorare e valutare le applicazioni di modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM). Lo strumento può integrarsi con applicazioni e flussi di lavoro esistenti tramite le sue API, rimanendo agnostico rispetto al modello, consentendo alle organizzazioni di proteggere le proprie applicazioni LLM. Le funzionalità degne di nota includono:

1. Protezione da prompt injection sia per attacchi diretti che indiretti, prevenendo azioni downstream indesiderate.
2. Fuga di informazioni sensibili, come informazioni di identificazione personale (PII) o dati aziendali riservati.
3. Rilevamento delle allucinazioni identificando gli output dei modelli che deviano dal contesto di input o dal comportamento previsto.

LLM Guardian di Lasso Security

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

1. Valutazioni di sicurezza per identificare potenziali vulnerabilità e rischi di sicurezza, fornendo alle organizzazioni informazioni sulla propria postura di sicurezza e sulle potenziali sfide nell'implementazione degli LLM.
2. Modellazione delle minacce, che consente alle organizzazioni di anticipare e prepararsi a potenziali minacce informatiche rivolte alle proprie applicazioni LLM.
3. Programmi di formazione specializzati per migliorare le conoscenze e le competenze di cybersecurity dei team quando lavorano con gli LLM.

Framework e librerie di programmazione open-source

Le piattaforme e le librerie open-source consentono agli sviluppatori di implementare e migliorare le misure di sicurezza nelle applicazioni di IA e IA generativa. Alcune sono sviluppate specificamente per la sicurezza degli LLM, mentre altre possono essere impiegate su qualsiasi modello di IA.

La tabella mostra framework e librerie open-source per la sicurezza LLM in base ai loro punteggi GitHub.

Guardrails IA

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

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

Guardrails IA aiuta a stabilire e mantenere standard di garanzia negli LLM mediante

1. Sviluppare un framework che possa facilitare la creazione di validatori, garantendo adattabilità a scenari diversi e soddisfacendo esigenze di validazione specifiche.
2. Automatizzare il ciclo di esecuzione per l'invio dei prompt, la verifica degli output e il nuovo prompt programmatico quando i controlli di validazione falliscono.
3. Creare un repository centralizzato che ospita validatori utilizzati di frequente per promuovere accessibilità, collaborazione e pratiche di validazione standardizzate in varie applicazioni e casi d'uso.

Garak

Garak è uno scanner automatico di vulnerabilità progettato per modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM), con l'obiettivo di identificare vulnerabilità di sicurezza in tecnologie, sistemi, applicazioni e servizi che utilizzano modelli linguistici. Le funzionalità di Garak sono elencate come segue:

1. Scansione automatizzata per condurre una serie di probe su un modello, gestire attività come la selezione dei rilevatori e il rate limiting e generare report dettagliati senza intervento manuale, analizzando le prestazioni e la sicurezza del modello con un coinvolgimento umano minimo.
2. Connettività con vari LLM, tra cui 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 guasto LLM registrando e addestrando la sua funzionalità auto red-team.
4. Esplorazione di diverse modalità di guasto tramite plugin, probe e prompt impegnativi per esplorare e segnalare sistematicamente ogni prompt e risposta falliti, offrendo un registro per un'analisi approfondita.

Rebuff IA

Rebuff è un rilevatore di prompt injection che analizza i prompt in ingresso utilizzando quattro fasi distinte di filtraggio e rilevamento. Rebuff può migliorare la sicurezza delle applicazioni basate su modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) mediante

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

G3PO

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

1. Identificazione delle vulnerabilità per identificare potenziali vulnerabilità di sicurezza sfruttando gli 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 cruciali nell'analisi di sicurezza.

Vigil

Vigil è una libreria Python e un'API REST in grado di valutare prompt e risposte nei modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM). Il suo ruolo principale è identificare prompt injection, jailbreak e potenziali rischi associati alle interazioni con gli LLM. Vigil può offrire:

1. Metodi di rilevamento per l'analisi dei prompt, tra cui database vettoriale/similarità testuale, YARA/euristiche, analisi con modelli transformer, similarità prompt-risposta e Canary Token.
2. Rilevamenti personalizzati utilizzando le firme YARA.

LLMFuzzer

LLMFuzzer è un framework di fuzzing open-source in grado di identificare vulnerabilità nei modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM), concentrandosi sulla loro integrazione nelle applicazioni tramite LLM API. Questo strumento può essere utile per appassionati di sicurezza, penetration tester o ricercatori di cybersecurity. Le sue funzionalità chiave includono

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

EscalateGPT

EscalateGPT è uno strumento Python basato su IA che identifica opportunità di escalation dei privilegi all'interno delle configurazioni di Identity and Access Management (IAM) di Amazon Web Services (AWS). Analizza le configurazioni errate di 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 possano affrontare le vulnerabilità.

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

BurpGPT

BurpGPT è un'estensione di Burp Suite che può migliorare i test di sicurezza web incorporando i modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) di OpenAI. Fornisce funzionalità 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 di 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 non notare nelle applicazioni scansionate.
2. Controllo granulare per scegliere tra più 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 nell'interfaccia Burp.
4. Funzionalità di risoluzione dei problemi tramite il registro eventi nativo di Burp, aiutando gli utenti a risolvere i problemi di comunicazione con l'OpenAI API.

Pratiche di codifica sicura nell'era degli LLM

Sebbene le librerie e i framework open-source offrano strumenti preziosi per proteggere le applicazioni LLM, la generazione sicura del codice 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 con sicurezza della memoria.³

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

Ultima direzione: sicurezza agentica

La sicurezza agentica si riferisce alla sicurezza degli agenti IA:

MCP gateway sicuro

Il Model Context Protocol (MCP) è lo standard del settore per collegare gli agenti IA agli strumenti. Un MCP gateway funge da firewall per queste connessioni, impedendo che gli agenti vengano dirottati dagli strumenti che utilizzano.

Gestione delle identità e degli accessi agentica (A-IAM)

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

Red teaming autonomo e pentesting

Poiché gli agenti agiscono in modo non deterministico, i controlli di sicurezza statici sono insufficienti. L'approccio di red teaming autonomo attacca costantemente gli agenti per trovare punti deboli.

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Ulteriori letture

Scopri di più su LLM e LLMOps consultando:

• Confronta gli strumenti MLOps: un benchmark completo dei fornitori
• Strumenti di audit della sicurezza di rete.
• I migliori strumenti di rilevamento e prevenzione delle intrusioni

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Registro delle modifiche

5 aggiornamenti

1. 202621 Ago

   Rimossa la piattaforma di orchestrazione e gateway LLM Nexos.ai dall'elenco degli strumenti.

2. 25 Feb

   Aggiunto Nexos.ai agli strumenti di sicurezza AI.

3. 20259 Dic

   Rimosso Holistic AI dall'elenco degli strumenti.

4. 17 Lug

   Aggiunta una sezione sulle pratiche di codifica sicura nell'era LLM.

5. 20241 Lug

   Aggiunti strumenti di governance AI all'elenco delle soluzioni di sicurezza LLM.

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 analista di settore presso AIMultiple e si occupa di process intelligence (incluso il process mining) e automazione aziendale (inclusa l'automazione IT e l'automazione low-code/no-code).

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