Confronta 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 dollaro, portando potenzialmente a conseguenze legali e generando un conto sostanzioso per Chevrolet. Episodi come questo 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 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 IA che offrono servizi specifici per LLM individuando i guasti del sistema
3. Strumenti di sicurezza GenAI che si concentrano su minacce esterne ed errori interni nelle app LLM.

Concentrandoci sugli strumenti di sicurezza LLM, abbiamo escluso gli 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 le soluzioni di sicurezza LLM ordinate in ordine alfabetico nella categoria indicata.

Strumenti di governance IA

Gli strumenti di governance IA valutano i modelli IA in termini di efficacia, bias, robustezza, privacy e spiegabilità, fornendo strategie attuabili per la mitigazione dei rischi e reportistica standardizzata. Gli strumenti di governance IA possono aiutare con le valutazioni della 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 fornisce 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 di tutela della 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 IA, gestione del rischio e conformità progettato per gestire i flussi di lavoro di sviluppo IA. Fairly IA può essere utile per rilevare e reagire ai rischi di sicurezza LLM con 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 e documentazione continua 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:

• Osservabilità LLM per monitorare le prestazioni, rilevare allucinazioni e tossicità e proteggere i dati personali.
• Fiddler auditor per valutare gli LLM in termini di robustezza, correttezza e sicurezza, e supporta le valutazioni degli attacchi di prompt injection.
• Monitoraggio del modello per identificare la deriva del modello e impostare avvisi per potenziali problemi.
• IA responsabile per mitigare i bias e fornire approfondimenti attuabili 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 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 IA globali. Alcune delle sue funzionalità pertinenti includono:

• Sicurezza dei dati per censurare automaticamente i dati sensibili dai prompt di IA generativa.
• Filtraggio di bias e tossicità per rilevare e ridurre le occorrenze di output distorti, tossicità e allucinazioni.
• Rilevamento delle vulnerabilità per identificare e mitigare le vulnerabilità.
• Rilevamento di prompt malevoli per rilevare e rispondere ai prompt malevoli per 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 implementati 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 adatta a varie implementazioni IA, inclusi chatbot, guida clienti e strumenti interni. Alcune funzionalità 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 prompt injection, gestione non sicura degli output, furto del modello e excessive agency, affrontando preoccupazioni come gli output distorti.
3. Risultati dei test attraverso la fornitura di report in tempo reale tramite la piattaforma Synack, mostrando le metodologie di test ed eventuali vulnerabilità sfruttabili.

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

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 dei prompt injection dei prompt malevoli che possono confondere il sistema inducendolo a fornire 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. Top 10 OWASP per le applicazioni LLM che sono best practice per identificare e mitigare i rischi associati agli 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 terzi. Lo strumento è compatibile con varie piattaforme basate sulla tecnologia LLM, inclusi modelli popolari come ChatGPT. Le funzionalità di Calypso IA Moderator aiutano con:

1. Prevenzione della perdita di dati attraverso lo screening dei dati sensibili, come codice e proprietà intellettuale, prevenendo la condivisione non autorizzata di informazioni proprietarie.
2. Auditabilità completa offrendo una registrazione dettagliata di tutte le interazioni, inclusi il contenuto del prompt, i dettagli del mittente e i timestamp.
3. Rilevamento di codice malevolo 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, preoccupazioni sulla privacy e incidenti di sicurezza nei sistemi IA. L'attenzione è rivolta alla comprensione delle potenziali vulnerabilità che i criminali informatici possono sfruttare nelle applicazioni IA sulla base delle informazioni sui modelli IA e sui dati del cliente. Adversa IA conduce:

1. Test di resilienza simulando attacchi basati su scenari per valutare la capacità del sistema IA di adattarsi e rispondere, migliorando la risposta agli incidenti e le misure di sicurezza.
2. Stress testing simulando input ad alto volume o contraddittori 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 IA basate sul linguaggio. Questi strumenti possono essere strumenti di cybersecurity che adattano i loro servizi per gli LLM oppure piattaforme e toolkit specificamente sviluppati per proteggere le applicazioni di generazione linguistica.

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, tra cui valutazioni delle vulnerabilità, penetration testing 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 modelli linguistici (LLM), esponendo potenziali bias o difetti di sicurezza. Il test di prompt injection identifica dove un modello non riesce a seguire i confini delle istruzioni, fornendo dati per regolare il comportamento del modello
2. Utilizzare 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 loro 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 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. 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 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 validazione input/output, correzioni di codice e documentazione tecnica. Il toolkit consente 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 prompt injection, garantendo l'integrità delle interazioni 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 attraverso le sue API, rimanendo agnostico rispetto al modello, consentendo alle organizzazioni di proteggere le loro applicazioni LLM. Le funzionalità degne di nota includono:

1. Protezione da Prompt Injection sia per attacchi diretti che indiretti, prevenendo azioni downstream non intenzionali.
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 by 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 approfondimenti sulla loro 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 loro 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 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 IA e IA generativa. Alcune di esse sono specificamente sviluppate per la sicurezza LLM, mentre altre possono essere implementate su qualsiasi modello IA.

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

Guardrails IA

Guardrails IA è una libreria open-source per la sicurezza delle applicazioni 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 LLM.

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

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

Garak

Garak è uno scanner di vulnerabilità automatizzato 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 funzionalità di Garak sono elencate come:

1. Scansione automatizzata per condurre una varietà di probe 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, 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 guasto LLM attraverso la registrazione e l'addestramento della sua funzionalità auto red-team.
4. Esplorazione di diverse modalità di guasto attraverso plugin, probe 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 prompt injection 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) attraverso:

1. Impiego di quattro livelli di difesa per proteggere dagli attacchi PI.
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 consapevole del contesto.
3. Archiviazione degli embedding degli attacchi precedenti in un database vettoriale, riconoscendo e prevenendo attacchi simili in futuro.
4. Integrazione di 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, aiutando nell'analisi e nell'annotazione del codice decompilato. Questo script funziona come strumento di sicurezza nell'analisi di reverse engineering e 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 cruciale nell'analisi di sicurezza.

Vigil

Vigil è una libreria Python e 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 LLM. Vigil può fornire:

1. Metodi di rilevamento per l'analisi dei prompt, inclusi somiglianza del testo/database vettoriale, YARA/euristiche, analisi del modello transformer, somiglianza prompt-risposta e Canary Token.
2. Rilevamenti personalizzati utilizzando 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. Test di integrazione LLM API per valutare le integrazioni LLM in varie applicazioni, garantendo il test.
2. Strategie di fuzzing per scoprire vulnerabilità, migliorandone l'efficacia.

EscalateGPT

EscalateGPT è uno strumento Python basato su IA che identifica le opportunità di escalation dei privilegi all'interno delle configurazioni di Amazon Web Services (AWS) Identity and Access Management (IAM). Analizza le configurazioni errate 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 relative 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 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 il 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 trascurare 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 richieste 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 nella risoluzione dei 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 di codice sicuro dipende anche dall'utilizzo 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 generato da LLM, questo sforzo dimostra come la scelta di linguaggi sicuri per progettazione possa eliminare intere classi di vulnerabilità. Man mano che gli 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.

Direzione più recente: Sicurezza agentic

La sicurezza agentic si riferisce alla sicurezza degli agenti IA:

Gateway sicuro MCP

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

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

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

Red teaming autonomo e penetration testing

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.

Scopri altri nostri benchmark e approfondimenti basati sui dati nella Ricerca Google.

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FAQ

Ulteriori letture

Esplora di più sugli LLM e LLMOps consultando:

• Confronta 45+ strumenti MLOps: Un benchmark completo dei fornitori
• Strumenti di audit della sicurezza di rete.
• Strumenti SOC con categorizzazione dei componenti principali

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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, concentrandosi su process mining e automazione IT.

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