I 20 migliori LLM Security Tools 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, con potenziali conseguenze legali e un conto salato per Chevrolet. Incidenti 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 basate su large language model:

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 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 su minacce esterne ed errori interni nelle app LLM.

Poiché ci concentriamo sugli strumenti di sicurezza LLM, abbiamo escluso strumenti LLMOps e altri large language models (LLM) che non possono identificare vulnerabilità critiche o violazioni della sicurezza. Non abbiamo inoltre menzionato gli strumenti che offrono 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 alfabeticamente all'interno della categoria indicata.

Strumenti di governance IA

Gli strumenti di governance IA valutano i modelli di IA in termini di 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 a supporto dell'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 IA, gestione del rischio e conformità progettato per la gestione dei 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 model siano sicuri.
• Reporting dinamico 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 osservabilità 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 model per identificare il model drift e impostare avvisi per potenziali problemi.
• IA responsabile per mitigare i bias e fornire indicazioni 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 di IA, inclusi i large language model (LLM). Fornisce valutazioni di sistema per efficacia, bias, privacy e spiegabilità e monitoraggio continuo delle normative IA globali. 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 al fine di proteggere 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 model.

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

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

1. Sicurezza continua mediante l'identificazione del codice non sicuro prima del rilascio, garantendo una gestione proattiva dei rischi durante lo sviluppo del codice.
2. Controlli delle vulnerabilità inclusi prompt injection, gestione insicura degli output, model theft ed excessive agency, affrontando problemi come output distorti.
3. Risultati dei test mediante la fornitura di 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, offrendo protezione contro diverse minacce e vulnerabilità di sicurezza, come i prompt dannosi. Ecco alcune delle funzionalità chiave offerte dalla piattaforma di 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 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 model popolari come ChatGPT. Le funzionalità di Calypso IA Moderator aiutano a:

1. Prevenzione della perdita di dati tramite lo screening di 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, inclusi contenuto del prompt, dettagli del mittente e timestamp.
3. Rilevamento di codice dannoso identificando e bloccando il malware, proteggendo 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 model e sui dati di IA del cliente. Adversa IA esegue:

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. Stress test 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 tutele 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 per gli LLM oppure piattaforme e toolkit sviluppati specificamente per proteggere le 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, tra cui valutazioni delle vulnerabilità, penetration testing e consulenza di sicurezza. Praetorian utilizza attacchi avversari per mettere alla prova i model LLM. La piattaforma di Praetorian consente agli utenti di:

1. Utilizzare prompt creati ad hoc per valutare le vulnerabilità dei Language Model (LLM), esponendo potenziali bias o difetti di sicurezza. Il test di prompt injection identifica dove un model non segue i confini delle istruzioni, fornendo dati per regolare il comportamento del model.
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 propri sistemi, proteggendo 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 model, proteggendo dalla manipolazione dannosa 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 dei model.
5. Rilevare ed eliminare le backdoor per rafforzare la sicurezza all'interno della piattaforma Praetorian. Identificare e chiudere potenziali backdoor migliora l'affidabilità e la robustezza dei model, garantendo che operino senza compromessi o accessi non autorizzati.

LLMGuard

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

1. Rilevare e sanitizzare 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 Large Language Model (LLM). Lo strumento può integrarsi con applicazioni e flussi di lavoro esistenti tramite la sua API, rimanendo model-agnostic, 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 non intenzionali.
2. Fuga di informazioni sensibili, come informazioni di identificazione personale (PII) o dati aziendali riservati.
3. Rilevamento delle allucinazioni identificando output dei model che deviano dal contesto di input o dal comportamento previsto.

LLM Guardian by Lasso Security

Il LLM Guardian di Lasso Security integra valutazione, threat modeling 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 informazioni sulla propria postura di sicurezza e sulle potenziali sfide nell'implementazione degli LLM.
2. Threat modeling, 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 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 sono sviluppate specificamente per la sicurezza degli LLM, mentre altre possono essere impiegate per qualsiasi model di 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 degli LLM.

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

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

Garak

Garak è uno scanner automatico di vulnerabilità progettato per i Large Language Model (LLM), con l'obiettivo di identificare vulnerabilità di sicurezza in tecnologie, sistemi, applicazioni e servizi che utilizzano language model. Le funzionalità di Garak sono elencate come:

1. Scansione automatizzata per eseguire una varietà di probe su un model, gestire attività come la selezione dei rilevatori e la limitazione della velocità e generare report dettagliati senza intervento manuale, analizzando prestazioni e sicurezza del model 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 dell'LLM tramite la registrazione e l'addestramento della 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 Large Language Model (LLM) mediante:

1. Impiegando quattro livelli di difesa per proteggersi dagli attacchi PI.
2. Utilizzando il rilevamento basato su LLM in grado di analizzare i prompt in ingresso per identificare potenziali attacchi, consentendo un rilevamento delle minacce sfumato e contestuale.
3. Archiviando gli embedding degli attacchi precedenti in un database vettoriale, riconoscendo e prevenendo attacchi simili in futuro.
4. Integrando 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 nel reverse engineering e nell'analisi del codice binario utilizzando large language model (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 un'API REST in grado di valutare prompt e risposte nei Large Language Model (LLM). Il suo ruolo principale è identificare prompt injection, jailbreak e potenziali rischi associati alle interazioni con gli LLM. Vigil può fornire:

1. Metodi di rilevamento per l'analisi dei prompt, inclusi database vettoriale/similarità testuale, YARA/euristiche, analisi di transformer model, similarità prompt-risposta e Canary Token.
2. Rilevamenti personalizzati tramite firme YARA.

LLMFuzzer

LLMFuzzer è un framework di fuzzing open-source in grado di identificare vulnerabilità nei Large Language Model (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 di 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 IA che identifica opportunità di escalation dei privilegi all'interno delle configurazioni di Amazon Web Services (AWS) Identity and Access Management (IAM). Analizza le configurazioni errate di IAM e fornisce potenziali strategie di mitigazione utilizzando diversi model 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 in grado di affrontare le vulnerabilità.

Le prestazioni di EscalateGPT possono variare in base al model 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 Large Language Model di OpenAI (LLM). Fornisce funzionalità di scansione delle vulnerabilità e analisi basata sul traffico integrate direttamente nell'interfaccia di Burp Suite. Alcune delle sue funzionalità chiave includono:

1. Controllo di scansione passiva dei dati HTTP inviati a un model 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 model di 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 Burp.
4. Funzionalità di risoluzione dei problemi tramite il registro eventi nativo di Burp, aiutando gli utenti a risolvere i problemi di comunicazione con le 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'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 di memory safety.³

Sebbene non sia generato da LLM, questo sforzo dimostra come la scelta di linguaggi secure-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 di 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 di credenziali, “intent” e 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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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, concentrandosi su process intelligence (incluso il process mining) e automazione aziendale (inclusa l'automazione IT e l'automazione low-code/no-code).

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