Comparar as 20 Melhores Ferramentas de Segurança de LLM e Frameworks Gratuitos

A Chevrolet of Watsonville, um concessionário automóvel, introduziu um chatbot baseado em ChatGPT no seu site. No entanto, o chatbot anunciou falsamente um carro por 1 dólar, potencialmente levando a consequências legais e resultando numa conta substancial para a Chevrolet. Incidentes como estes realçam a importância de implementar medidas de segurança em aplicações de LLM. ¹

Explore as melhores ferramentas de segurança de LLM que podem proteger as suas aplicações de modelos de linguagem de grande escala:

Comparação das melhores ferramentas de segurança de LLM

Antes de comparar as ferramentas de segurança de LLM, analisámo-las em três categorias:

1. Frameworks e bibliotecas de código aberto que podem detetar ameaças potenciais
2. Ferramentas de segurança de IA que fornecem serviços específicos para LLM, identificando falhas do sistema
3. Ferramentas de segurança GenAI que se focam em ameaças externas e erros internos em aplicações de LLM.

Como nos concentramos nas ferramentas de segurança de LLM, excluímos ferramentas LLMOps e outros modelos de linguagem de grande escala (LLMs) que não conseguem identificar vulnerabilidades críticas ou qualquer violação de segurança. Também não mencionámos ferramentas que fornecem serviços de governação de IA que verificam o comportamento ético e os regulamentos de privacidade de dados.

A tabela mostra que as soluções de segurança de LLM estão ordenadas por ordem alfabética na categoria indicada.

Ferramentas de governação de IA

As ferramentas de governação de IA avaliam os modelos de IA quanto à eficácia, enviesamento, robustez, privacidade e explicabilidade, fornecendo estratégias acionáveis para mitigação de riscos e relatórios padronizados. As ferramentas de governação de IA podem ajudar nas avaliações de segurança de LLM, garantindo que os LLMs são seguros, fiáveis e estão em conformidade com os regulamentos relevantes, melhorando assim a segurança e a fiabilidade gerais. Algumas destas ferramentas incluem:

Credo IA é uma plataforma de governação de IA que ajuda as empresas a adotar, escalar e governar a IA. O Credo IA oferece GenAI Guardrails, que fornecem funcionalidades de governação para apoiar a adoção de tecnologias de IA generativa. Algumas das funcionalidades são:

1. Integrações técnicas com ferramentas LLMOps para configurar filtros de I/O e infraestrutura de preservação de privacidade a partir de uma interface de utilizador centralizada
2. Pacotes de políticas específicas para GenAI que incluem processos predefinidos e controlos técnicos para mitigar riscos na geração de texto, código e imagens.

Fairly IA, adquirida pela Asenion, é uma ferramenta de governação, gestão de riscos e conformidade de IA concebida para gerir fluxos de trabalho de desenvolvimento de IA. A Fairly IA pode ser útil para detetar e reagir a riscos de segurança de LLM através de funcionalidades como:

• Monitorização e testes contínuos para identificar e mitigar riscos em tempo real.
• Colaboração entre equipas de risco e conformidade com equipas de ciência de dados e cibersegurança para garantir que os modelos são seguros.
• Relatórios dinâmicos para fornecer visibilidade contínua e documentação do estado de conformidade para gerir e auditar medidas de segurança de LLM.

Fiddler é uma plataforma de software empresarial para observabilidade, segurança e governação de IA. Fornece ferramentas de monitorização para acompanhar:

• Observabilidade de LLM para monitorizar o desempenho, detetar alucinações e toxicidade, e proteger PII.
• Auditor Fiddler para avaliar LLMs quanto à robustez, correção e segurança, e suporta avaliações de ataques de injeção de prompts.
• Monitorização de modelos para identificar desvio de modelo e definir alertas para problemas potenciais.
• IA responsável para mitigar enviesamentos e fornecer informações acionáveis para melhorar KPIs específicos.

Holistic IA é uma ferramenta de governação de IA que ajuda na conformidade, mitigação de riscos e segurança de sistemas de IA, incluindo modelos de linguagem de grande escala (LLMs). Fornece avaliações de sistemas quanto à eficácia, enviesamento, privacidade e explicabilidade, e monitorização contínua dos regulamentos globais de IA. Algumas das suas funcionalidades relevantes incluem:

• Segurança de dados para censurar automaticamente dados sensíveis de prompts de IA generativa.
• Filtragem de enviesamento e toxicidade para detetar e reduzir instâncias de resultados enviesados, toxicidade e alucinações.
• Deteção de vulnerabilidades para identificar e mitigar vulnerabilidades.
• Deteção de prompts maliciosos para detetar e responder a prompts maliciosos para salvaguardar LLMs.

Ferramentas de segurança de IA

As ferramentas de segurança de IA fornecem medidas de segurança para aplicações de inteligência artificial, empregando algoritmos avançados e mecanismos de deteção de ameaças. Algumas destas ferramentas podem ser implementadas para LLMs para garantir a integridade destes modelos.

A Synack é uma empresa de cibersegurança que fornece serviços de testes de segurança crowdsourced. A plataforma inclui ferramentas para identificar vulnerabilidades e gerir riscos operacionais em aplicações de LLM.

A Synack é adequada para várias implementações de IA, incluindo chatbots, orientação ao cliente e ferramentas internas. Algumas das funcionalidades críticas que oferece incluem:

1. Segurança contínua através da identificação de código inseguro antes do lançamento, garantindo uma gestão proativa de riscos durante o desenvolvimento de código.
2. Verificações de vulnerabilidades incluindo injeção de prompts, tratamento inseguro de resultados, roubo de modelos e agência excessiva, abordando preocupações como resultados enviesados.
3. Resultados de testes através da entrega de relatórios em tempo real através da plataforma Synack, mostrando metodologias de teste e quaisquer vulnerabilidades exploráveis.

WhyLabs LLM Security fornece ferramentas de monitorização concebidas para avaliar a fiabilidade e o comportamento dos sistemas de LLM implementados. Combina ferramentas de observabilidade e mecanismos de salvaguarda, fornecendo proteção contra várias ameaças e vulnerabilidades de segurança, tais como prompts maliciosos. Aqui estão algumas das principais funcionalidades que a plataforma WhyLabs oferece:

1. Proteção contra fuga de dados através da avaliação de prompts e bloqueio de respostas que contenham informações de identificação pessoal (PII) para identificar ataques direcionados que possam divulgar dados confidenciais.
2. Monitorização de injeção de prompts de prompts maliciosos que podem confundir o sistema, levando-o a fornecer resultados prejudiciais.
3. Prevenção de desinformação através da identificação e gestão de conteúdo gerado por LLM que possa incluir desinformação ou respostas inadequadas devido a "alucinações".
4. OWASP top 10 para aplicações de LLM que são as melhores práticas para identificar e mitigar riscos associados a LLMs.

CalypsoAI Moderator

CalypsoAI Moderator é um utilitário local ou auto-hospedado que não processa nem armazena dados externamente, limitando a exposição de dados a terceiros. A ferramenta é compatível com várias plataformas alimentadas por tecnologia de LLM, incluindo modelos populares como o ChatGPT. As funcionalidades do Calypso IA Moderator ajudam com

1. Prevenção de perda de dados através da triagem de dados sensíveis, como código e propriedade intelectual, e prevenção da partilha não autorizada de informações proprietárias.
2. Auditabilidade total oferecendo um registo detalhado de todas as interações, incluindo conteúdo dos prompts, detalhes do remetente e carimbos de data/hora.
3. Deteção de código malicioso através da identificação e bloqueio de malware, salvaguardando o ecossistema da organização de potenciais infiltrações através de respostas de LLM.
4. Análise automatizada gerando automaticamente comentários e informações sobre código decompilado, facilitando uma compreensão mais rápida de estruturas binárias complexas.

Adversa IA

A Adversa IA é especializada em ameaças cibernéticas, preocupações com privacidade e incidentes de segurança em sistemas de IA. O foco está na compreensão de potenciais vulnerabilidades que os cibercriminosos podem explorar em aplicações de IA com base nas informações sobre os modelos e dados de IA do cliente. A Adversa IA realiza:

1. Testes de resiliência através da simulação de ataques baseados em cenários para avaliar a capacidade do sistema de IA de se adaptar e responder, melhorando a resposta a incidentes e as medidas de segurança.
2. Testes de stress através da simulação de entradas de alto volume ou adversariais para avaliar as taxas de erro do sistema, variações de latência e pontos de falha.
3. Identificação de ataques através da análise de vulnerabilidades em sistemas de deteção facial para contrariar ataques adversariais, ataques de injeção e ameaças em evolução, garantindo salvaguardas de privacidade e precisão.

Ferramentas de segurança GenAI

As ferramentas específicas para GenAI salvaguardam a integridade e a fiabilidade das soluções de IA baseadas em linguagem. Estas ferramentas podem ser ferramentas de cibersegurança que adaptam os seus serviços para LLMs ou plataformas e toolkits especificamente desenvolvidos para proteger aplicações de geração de linguagem.

LLM attack Chains by Praetorian

A Praetorian é uma empresa de cibersegurança especializada em fornecer soluções e serviços de segurança avançados. A Praetorian oferece serviços de cibersegurança, incluindo avaliações de vulnerabilidades, testes de penetração e consultoria de segurança. A Praetorian emprega ataques adversariais para desafiar modelos de LLM. A plataforma da Praetorian permite aos utilizadores:

1. Usar prompts criados para avaliar vulnerabilidades em Modelos de Linguagem (LLMs), expondo potenciais enviesamentos ou falhas de segurança. Os testes de injeção de prompts identificam onde um modelo não segue os limites das instruções, fornecendo dados para ajustar o comportamento do modelo
2. Empregar deteção de ataques de canal lateral para fortalecer ferramentas contra potenciais vulnerabilidades. Ao identificar e mitigar riscos de canais laterais, as organizações melhoram a segurança dos seus sistemas, salvaguardando informações sensíveis de potenciais canais encobertos e acessos não autorizados.
3. Contrariar o envenenamento de dados para manter a integridade dos datasets de treino de LLM. Identificar e prevenir proativamente o envenenamento de dados garante a fiabilidade e precisão dos modelos, protegendo contra a manipulação maliciosa de dados de entrada.
4. Prevenir a extração não autorizada de dados de treino para proteger informações proprietárias. Impedir o acesso ilícito a dados de treino melhora a confidencialidade e a segurança das informações sensíveis utilizadas no desenvolvimento de modelos.
5. Detetar e eliminar backdoors para reforçar a segurança dentro da plataforma Praetorian. Identificar e fechar potenciais backdoors melhora a fiabilidade e a confiança dos modelos, garantindo que operam sem compromisso ou acesso não autorizado.

LLMGuard

LLM Guard, desenvolvido pela Laiyer IA, é um toolkit de segurança de código aberto para Modelos de Linguagem de Grande Escala (LLMs) que fornece validação de entrada/saída, correções de código e documentação técnica. O toolkit permite

1. Detetar e sanitizar linguagem prejudicial em interações de LLM, garantindo que o conteúdo permanece adequado e seguro.
2. Prevenir a fuga de dados de informações sensíveis durante interações de LLM, um aspeto crucial da manutenção da privacidade e segurança dos dados.
3. Resistir contra ataques de injeção de prompts, garantindo a integridade das interações de LLM.

Lakera

Lakera Guard é uma ferramenta de segurança de IA baseada em API usada para monitorizar e avaliar aplicações de Modelos de Linguagem de Grande Escala (LLM). A ferramenta pode integrar-se com aplicações e fluxos de trabalho existentes através da sua API, permanecendo agnóstica ao modelo, permitindo às organizações proteger as suas aplicações de LLM. As funcionalidades notáveis incluem:

1. Proteção contra Injeção de Prompts para ataques diretos e indiretos, prevenindo ações a jusante não intencionadas.
2. Fuga de informações sensíveis, tais como informações de identificação pessoal (PII) ou dados corporativos confidenciais.
3. Deteção de alucinações através da identificação de resultados de modelos que se desviam do contexto de entrada ou do comportamento esperado.

LLM Guardian by Lasso Security

O LLM Guardian da Lasso Security integra avaliação, modelação de ameaças e educação para proteger aplicações de LLM. Algumas das principais funcionalidades incluem:

1. Avaliações de segurança para identificar potenciais vulnerabilidades e riscos de segurança, fornecendo às organizações informações sobre a sua postura de segurança e potenciais desafios na implementação de LLMs.
2. Modelação de ameaças, permitindo às organizações antecipar e preparar-se para potenciais ameaças cibernéticas direcionadas às suas aplicações de LLM.
3. Programas de formação especializados para melhorar o conhecimento e as competências de cibersegurança das equipas ao trabalhar com LLMs.

Frameworks e bibliotecas de código aberto

As plataformas e bibliotecas de código aberto capacitam os programadores a implementar e melhorar medidas de segurança em aplicações de IA e IA Generativa. Algumas delas são especificamente desenvolvidas para segurança de LLM, enquanto outras podem ser implementadas em qualquer modelo de IA.

A tabela mostra os frameworks e bibliotecas de código aberto de segurança de LLM de acordo com as suas classificações no Github.

Guardrails IA

Guardrails IA é uma biblioteca de código aberto para segurança de aplicações de IA. A ferramenta consiste em dois componentes essenciais:

• Rail, definindo especificações usando a Reliable IA Markup Language (RAIL)
• Guard, um invólucro leve para estruturar, validar e corrigir resultados de LLM.

Guardrails IA ajuda a estabelecer e manter padrões de garantia em LLMs através de

1. Desenvolvimento de uma framework que pode facilitar a criação de validadores, garantindo adaptabilidade a diversos cenários e acomodando necessidades específicas de validação.
2. Automatização do ciclo de execução para submissão de prompts, verificação de resultados e re-prompting programático quando as verificações de validação falham.
3. Estabelecimento de um repositório centralizado que aloja validadores frequentemente usados para promover acessibilidade, colaboração e práticas de validação padronizadas em várias aplicações e casos de uso.

Garak

Garak é um scanner automatizado de vulnerabilidades concebido para Modelos de Linguagem de Grande Escala (LLMs), com o objetivo de identificar vulnerabilidades de segurança em tecnologias, sistemas, aplicações e serviços que utilizam modelos de linguagem. As funcionalidades do Garak estão listadas como:

1. Scanning automatizado para realizar uma variedade de sondagens num modelo, gerir tarefas como seleção de detetores e limitação de taxa e gerar relatórios detalhados sem intervenção manual, analisando o desempenho e a segurança do modelo com envolvimento humano mínimo.
2. Conectividade com vários LLMs, incluindo OpenAI, Hugging Face, Cohere, Replicate e integrações Python personalizadas, aumentando a flexibilidade para diversas necessidades de segurança de LLM.
3. Capacidade de auto-adaptação sempre que uma falha de LLM é identificada, registando e treinando a sua funcionalidade auto red-team.
4. Exploração diversificada de modos de falha através de plugins, sondagens e prompts desafiantes para explorar e relatar sistematicamente cada prompt e resposta com falha, oferecendo um registo para análise aprofundada.

Rebuff IA

Rebuff é um detetor de injeção de prompts que analisa prompts recebidos usando quatro etapas distintas de filtragem e deteção. Rebuff pode melhorar a segurança de aplicações de Modelos de Linguagem de Grande Escala (LLM) através de

1. Emprego de quatro camadas de defesa para proteger contra ataques de PI.
2. Utilização de deteção baseada em LLM que pode analisar prompts recebidos para identificar potenciais ataques, permitindo uma deteção de ameaças matizada e consciente do contexto.
3. Armazenamento de embeddings de ataques anteriores numa base de dados vetorial, reconhecendo e prevenindo ataques semelhantes no futuro.
4. Integração de canary tokens nos prompts para detetar fugas. A framework armazena embeddings de prompts na base de dados vetorial, fortalecendo a defesa contra ataques futuros.

G3PO

O script G3PO serve como um protocol droid para Ghidra, auxiliando na análise e anotação de código decompilado. Este script funciona como uma ferramenta de segurança em engenharia reversa e análise de código binário, utilizando modelos de linguagem de grande escala (LLMs) como GPT-3.5, GPT-4 ou Claude v1.2. Fornece aos utilizadores

1. Identificação de vulnerabilidades para identificar potenciais vulnerabilidades de segurança, aproveitando LLM, oferecendo informações baseadas em padrões e dados de treino.
2. Análise automatizada para gerar automaticamente comentários e informações sobre código decompilado, facilitando uma compreensão mais rápida de estruturas binárias complexas.
3. Anotação e documentação de código para sugerir nomes significativos para funções e variáveis, melhorando a legibilidade e compreensão do código, particularmente crucial na análise de segurança.

Vigil

Vigil é uma biblioteca Python e API REST que pode avaliar prompts e respostas em Modelos de Linguagem de Grande Escala (LLMs). O seu papel principal é identificar injeções de prompts, jailbreaks e riscos potenciais associados a interações de LLM. Vigil pode fornecer:

1. Métodos de deteção para análise de prompts, incluindo base de dados vetorial/similaridade de texto, YARA/heurísticas, análise de modelos transformadores, similaridade prompt-resposta e Canary Tokens.
2. Detecções personalizadas usando assinaturas YARA.

LLMFuzzer

LLMFuzzer é uma framework de fuzzing de código aberto que pode identificar vulnerabilidades em Modelos de Linguagem de Grande Escala (LLMs), focando-se na sua integração em aplicações através de APIs de LLM. Esta ferramenta pode ser útil para entusiastas de segurança, testadores de penetração ou investigadores de cibersegurança. As suas principais funcionalidades incluem

1. Testes de integração de API de LLM para avaliar integrações de LLM em várias aplicações, garantindo testes.
2. Estratégias de fuzzing para descobrir vulnerabilidades, aumentando a sua eficácia.

EscalateGPT

EscalateGPT é uma ferramenta Python alimentada por IA que identifica oportunidades de escalação de privilégios dentro das configurações de Identity and Access Management (IAM) da Amazon Web Services (AWS). Analisa más configurações de IAM e fornece potenciais estratégias de mitigação usando diferentes modelos da OpenAI. Algumas funcionalidades incluem:

1. Recuperação e análise de políticas IAM para identificar potenciais oportunidades de escalação de privilégios e sugerir mitigações relevantes.
2. Resultados detalhados em formato JSON para explorar e recomendar estratégias que podem abordar vulnerabilidades.

O desempenho do EscalateGPT pode variar com base no modelo que utiliza. Por exemplo, o GPT4 demonstrou a capacidade de identificar cenários de escalação de privilégios mais complexos em comparação com o GPT3.5-turbo, particularmente em ambientes AWS do mundo real.

BurpGPT

BurpGPT é uma extensão do Burp Suite que pode melhorar os testes de segurança web incorporando Modelos de Linguagem de Grande Escala (LLMs) da OpenAI. Fornece capacidades de scanning de vulnerabilidades e análise baseada em tráfego integradas diretamente na interface do Burp Suite. Algumas das suas principais funcionalidades incluem:

1. Verificação de scan passivo de dados HTTP submetidos a um modelo GPT controlado pela OpenAI para análise, permitindo a deteção de vulnerabilidades e problemas que os scanners tradicionais podem não detetar nas aplicações analisadas.
2. Controlo granular para escolher entre múltiplos modelos da OpenAI e controlar o número de tokens GPT usados na análise.
3. Integração com o Burp suite, aproveitando todas as funcionalidades nativas necessárias para análise, como a exibição de resultados dentro da interface do Burp.
4. Funcionalidade de resolução de problemas através do Registo de Eventos nativo do Burp, auxiliando os utilizadores na resolução de problemas de comunicação com a OpenAI API.

Práticas de codificação segura na era dos LLM

Embora as bibliotecas e frameworks de código aberto ofereçam ferramentas valiosas para proteger aplicações de LLM, a geração de código seguro também depende da utilização de linguagens de programação mais seguras. Um exemplo notável é a reescrita pela Microsoft das suas bibliotecas criptográficas principais, SymCrypt, de C para Rust, uma linguagem de segurança de memória.³

Embora não seja gerado por LLM, este esforço demonstra como a escolha de linguagens seguras por design pode eliminar classes inteiras de vulnerabilidades. À medida que os LLMs assumem mais tarefas de escrita de código, emparelhá-los com linguagens mais seguras como Rust pode reduzir o risco de gerar código inseguro ou explorável.

Direção mais recente: Segurança agêntica

A segurança agêntica refere-se à segurança dos agentes de IA:

MCP secure gateway

O Model Context Protocol (MCP) é o padrão da indústria para conectar agentes de IA a ferramentas. Um MCP gateway atua como uma firewall para estas conexões, prevenindo que os agentes sejam sequestrados pelas ferramentas que utilizam.

Gestão de identidade e acesso agêntica (A-IAM)

Estas ferramentas focam-se na gestão das credenciais, "intenção" e privilégios destes cidadãos digitais autónomos.

Red teaming autónomo e pentesting

Uma vez que os agentes atuam de formas não determinísticas, as verificações de segurança estáticas são insuficientes. A abordagem de red teaming autónomo ataca constantemente os agentes para encontrar fraquezas.

Veja mais dos nossos benchmarks e insights baseados em dados na Pesquisa Google.

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Perguntas frequentes

Leitura adicional

Explore mais sobre LLMs e LLMOps consultando:

• Comparar 45+ Ferramentas MLOps: Um benchmark abrangente de fornecedores
• Ferramentas de Auditoria de Segurança de Rede.
• Ferramentas SOC com Categorização de Componentes Principais

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Links de referência

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 da Indústria

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Hazal é analista da indústria na AIMultiple, com foco em mineração de processos e automação de TI.

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