Confronta i migliori 20 LLM strumenti di sicurezza 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 per $1, portando potenzialmente a conseguenze legali e a una multa sostanziosa per Chevrolet. Incidenti come questi evidenziano l'importanza di implementare misure di sicurezza per le applicazioni LLM. ¹

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

Confronto dei migliori strumenti di sicurezza per LLM

Prima di confrontare gli strumenti di sicurezza per 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 offrono servizi specifici per LLM individuando guasti di sistema
3. Strumenti di sicurezza GenAI che si concentrano su minacce esterne ed errori interni nelle app LLM.

Poiché ci concentriamo sugli strumenti di sicurezza per 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 dell'IA che verificano il comportamento etico e le normative sulla privacy dei dati.

La tabella mostra che le soluzioni di sicurezza per LLM sono ordinate in ordine alfabetico all'interno della categoria data.

Strumenti di governance dell'IA

Gli strumenti di governance dell'IA valutano i modelli di intelligenza artificiale in termini di efficacia, parzialità, robustezza, privacy e spiegabilità, fornendo strategie attuabili per la mitigazione dei rischi e report standardizzati. Gli strumenti di governance dell'IA possono aiutare con le valutazioni di sicurezza per 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 IA è una piattaforma di governance dell'IA che aiuta le aziende ad adottare, scalare e governare l'IA. Credo IA offre le GenAI Guardrails, che forniscono funzionalità di governance per supportare l'adozione delle tecnologie di IA generativa. Alcune delle caratteristiche 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 per l'IA progettato per la gestione dei flussi di lavoro di sviluppo dell'IA. Fairly IA può essere utile per rilevare e reagire ai rischi di sicurezza per LLM grazie a funzionalità come:

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

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

• Osservabilità LLM per monitorare le prestazioni, rilevare allucinazioni e tossicità e proteggere i dati personali (PII).
• Fiddler auditor per valutare i LLM in termini di robustezza, correttezza e sicurezza, e supporta le valutazioni degli attacchi di injection dei prompt.
• Monitoraggio del modello per identificare il drift del modello e impostare avvisi per potenziali problemi.
• IA responsabile per mitigare la parzialità e fornire approfondimenti attuabili per migliorare specifici KPI.

Holistic IA è uno strumento di governance dell'IA che aiuta con la conformità, la mitigazione dei rischi e la sicurezza dei sistemi di IA, compresi i modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM). Fornisce valutazioni del sistema per efficacia, parzialità, 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 dell'IA generativa.
• Filtraggio di parzialità 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 a prompt dannosi per salvaguardare i LLM.

Strumenti di sicurezza per l'IA

Gli strumenti di sicurezza per l'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 utilizzati per i LLM al fine di garantire l'integrità di questi modelli.

“Synack è una società 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 adatta a varie implementazioni di IA, tra cui chatbot, assistenza ai clienti e strumenti interni. Alcune delle caratteristiche critiche che offre includono:

1. Sicurezza continua attraverso l'identificazione del codice non sicuro prima del rilascio, garantendo una gestione proattiva del rischio durante lo sviluppo del codice.
2. Controlli delle vulnerabilità inclusi injection dei prompt, gestione non sicura dell'output, furto del modello e agenzia eccessiva, affrontando preoccupazioni come output distorti.
3. Risultati dei test fornendo report in tempo reale attraverso 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 alla sicurezza, come i prompt dannosi. Ecco alcune delle caratteristiche chiave offerte dalla piattaforma di WhyLabs:

1. Protezione dalla fuga di dati valutando i prompt e bloccando le risposte che contengono informazioni di identificazione personale (PII) per identificare attacchi mirati che possono far trapelare dati riservati.
2. Monitoraggio dell'injection dei prompt di 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. Top 10 OWASP per le 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 self-hosted che non elabora né memorizza dati esternamente, limitando l'esposizione dei dati a terze parti. Lo strumento è compatibile con diverse piattaforme basate sulla tecnologia LLM, inclusi modelli popolari come ChatGPT. Le funzionalità di Calypso IA 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 verificabilità offrendo un registro dettagliato di tutte le interazioni, incluso il contenuto del prompt, i dettagli del mittente e i timestamp.
3. Rilevamento di codice dannoso identificando e bloccando il malware, salvaguardando l'ecosistema dell'organizzazione da potenziali infiltrazioni attraverso le risposte degli 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 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 injection e minacce in evoluzione, garantendo salvaguardie per la privacy e l'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 per i LLM o piattaforme e toolkit sviluppati specificamente per proteggere le applicazioni di generazione del linguaggio.

LLM attack Chains by Praetorian

Praetorian è una società 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 sulla sicurezza. Praetorian impiega attacchi avversari per mettere alla prova i modelli LLM. La piattaforma di Praetorian consente agli utenti di:

1. Utilizzare prompt creati ad arte per valutare le vulnerabilità nei modelli linguistici (LLM), esponendo potenziali pregiudizi o difetti di sicurezza. Il test di injection dei 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 a canale laterale per rafforzare gli strumenti contro potenziali vulnerabilità. Identificando e mitigando i rischi dei canali laterali, le organizzazioni migliorano la sicurezza dei propri sistemi, salvaguardando le informazioni sensibili da potenziali canali nascosti e accessi non autorizzati.
3. Contrastare l'avvelenamento dei dati per mantenere l'integrità dei dataset di addestramento degli LLM. Identificare e prevenire proattivamente l'avvelenamento dei dati garantisce l'affidabilità e l'accuratezza dei modelli, proteggendo dalla manipolazione malevola dei dati di input.
4. Prevenire l'estrazione non autorizzata dei dati di addestramento per proteggere le informazioni proprietarie. Impedire 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 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 IA, è un toolkit di sicurezza open-source per i modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) che fornisce convalida 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 injection dei prompt, 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 la sua API, rimanendo indipendente dal modello, consentendo alle organizzazioni di proteggere le proprie applicazioni LLM. Le caratteristiche degne di nota includono:

1. Protezione dall'injection dei prompt per attacchi sia diretti che indiretti, prevenendo azioni a valle 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 si discostano dal contesto di input o dal comportamento previsto.

LLM Guardian di Lasso Security

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

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

Framework e librerie di codifica open-source

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

La tabella mostra i framework e le librerie di codifica open-source per la sicurezza degli LLM in base ai loro punteggi su 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, convalidare e correggere gli output degli LLM.

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

1. Sviluppo di un framework che può facilitare la creazione di validatori, garantendo l'adattabilità a diversi scenari e soddisfacendo esigenze di convalida specifiche.
2. Automazione del ciclo di esecuzione per l'invio del prompt, la verifica dell'output e il re-prompting programmatico quando i controlli di convalida falliscono.
3. Creazione di un repository centralizzato che ospita validatori utilizzati di frequente per promuovere l'accessibilità, la collaborazione e le pratiche di convalida standardizzate in varie applicazioni e casi d'uso.

Garak

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

1. Scansione automatica per condurre una varietà di sondaggi su un modello, gestire attività come la selezione del rilevatore e la limitazione della velocità 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 degli LLM.
3. Capacità di auto-adattamento ogni volta che viene identificato un guasto di un LLM registrando e addestrando la sua funzione auto red-team.
4. Esplorazione di diverse modalità di guasto attraverso plugin, sonde e prompt impegnativi per esplorare e segnalare sistematicamente ogni prompt e risposta in errore, offrendo un registro per un'analisi approfondita.

Rebuff IA

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

1. Impiego di quattro livelli di difesa per proteggersi dagli attacchi di injection dei prompt.
2. Utilizzo del rilevamento basato su LLM che può analizzare i prompt in arrivo per identificare potenziali attacchi, consentendo un rilevamento delle minacce sfumato e sensibile al contesto.
3. Archiviazione degli embedding degli attacchi precedenti in un database vettoriale, riconoscendo e prevenendo attacchi simili in futuro.
4. Integrazione di token canary nei prompt per rilevare fughe di dati. Il framework archivia gli embedding dei prompt nel database vettoriale, rafforzando la difesa contro gli attacchi futuri.

G3PO

Lo script G3PO funge da droide di protocollo per Ghidra, aiutando nell'analisi e nell'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 modelli e dati di addestramento.
2. Analisi automatica 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 della sicurezza.

Vigil

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

1. Metodi di rilevamento per l'analisi dei prompt, tra cui similarità del testo/database vettoriale, YARA/euristica, analisi del modello transformer, similarità prompt-risposta e Canary Tokens.
2. Rilevamenti personalizzati utilizzando le firme YARA.

LLMFuzzer

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

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

EscalateGPT

EscalateGPT è uno strumento Python basato sull'IA che identifica le 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 le opportune mitigazioni.
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 utilizzato. 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 in grado di migliorare i test di sicurezza web incorporando i modelli linguistici di grandi dimensioni di OpenAI (LLM). Fornisce funzionalità di scansione delle vulnerabilità e analisi basata sul traffico integrate direttamente nell'interfaccia utente di Burp Suite. Alcune delle sue caratteristiche principali 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 individuare 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 utente di Burp.
4. Funzionalità di risoluzione dei problemi tramite il registro eventi nativo di Burp, che assiste gli utenti nella risoluzione dei problemi di comunicazione con l'OpenAI API.

Pratiche di codifica sicura nell'era degli 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 degno di nota è la riscrittura da parte di Microsoft delle sue librerie crittografiche principali, SymCrypt, da C a Rust, un linguaggio a sicurezza di 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 del codice, abbinarli a linguaggi più sicuri come Rust può ridurre il rischio di generare codice insicuro o sfruttabile.

Ultima direzione: Sicurezza agentic

La sicurezza agentic si riferisce alla sicurezza degli agenti di IA:

MCP gateway sicuro

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

Gestione dell'identità e degli accessi agentic (A-IAM)

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

Red teaming e pentesting autonomi

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 punti deboli.

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@misc{simsek2026,
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  title  = {{Confronta i migliori 20 LLM strumenti di sicurezza 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, con focus su process mining e automazione IT.

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