What is LLM security and why does it matter?

LLM security refers to the security measures and considerations applied to Large Language Models (LLMs), which are advanced natural language processing models, such as GPT-3. LLM security involves addressing potential security risks and challenges associated with these models, including issues like:1. Data Security: Language models may generate inaccurate or biased content due to their training on vast datasets. Another data security issue is the data breaches where unauthorized users gain access to the sensitive information.Solution: Use Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF) to align models with human values and minimize undesirable behaviors.2. Model Security: Protect the model against tampering and ensure the integrity of its parameters and outputs.Measures: Implement security to prevent unauthorized changes, maintaining trust in the model's architecture. Use validation processes and checksums to verify output authenticity.3. Infrastructure Security: Ensure the reliability of language models by securing the hosting systems.Actions: Implement strict measures for server and network protection, including firewalls, intrusion detection systems, and encryption mechanisms, to guard against threats and unauthorized access.4. Ethical Considerations: Prevent the generation of harmful or biased content and ensure responsible model deployment.Approach: Integrate ethical considerations into security practices to balance model capabilities with the mitigation of risks. For this, applyAI governance toolsand methods.LLM security concerns may lead to:- Loss of Trust: Security incidents can erode trust, impacting user confidence and stakeholder relationships.- Legal Repercussions: Breaches may lead to legal consequences, especially concerning regulated data derived from reverse engineering LLM models.- Damage to Reputation: Entities using LLMs may face reputational harm, affecting their standing in the public and industry.On the other hand, compromise security can ensure and improve:- Reliabile and consistent LLM performance in various applications.- Trustworthiness of LLM outputs, preventing unintended or malicious outcomes.- Responsible LLM security assurance for users and stakeholders.

Top 10 LLM security risks

OWASP (Open Web Application Security Project) has expanded its focus to address the unique security challenges associated with LLMs. Here is the full list of these LLM security risks and tools to mitigate them:1. Prompt InjectionManipulating the input prompts given to a language model to produce unintended or biased outputs.Tools & methods to use:- Input validation: Implement strict input validation to filter and sanitize user prompts.- Regular expression filters: Use regular expressions to detect and filter out potentially harmful or biased prompts.2. Insecure Output HandlingMishandling or inadequately managing the outputs generated by a language model, leading to potential security or ethical issues.Tools & methods to use:- Post-processing filters: Apply post-processing filters to review and refine generated outputs for inappropriate or biased content.- Human-in-the-loop review: Include human reviewers to assess and filter model outputs for sensitive or inappropriate content.3. Training Data PoisoningIntroducing malicious or biased data during the training process of a model to influence its behavior negatively.Tools & methods to use:- Data quality checks: Implement rigorous checks on training data to identify and remove malicious or biased samples.- Data augmentation techniques: Use data augmentation methods to diversify training data and reduce the impact of poisoned samples.4. Model Denial of ServiceExploiting vulnerabilities in a model to disrupt its normal functioning or availability.Tools & methods to use:- Rate limiting: Implement rate limiting to restrict the number of model queries from a single source within a specified time frame.- Monitoring and alerting: Ensure continuous monitoring of model performance and set up alerts for unusual spikes in traffic.5. Supply Chain Vulnerabilities:Identifying weaknesses in the supply chain of AI systems, including the data used for training, to prevent potential security breaches.Tools & methods to use:- Data source validation: Verify the authenticity and quality of training data sources.- Secure data storage: Ensure secure storage and handling of training data to prevent unauthorized access.6. Sensitive Information Disclosure:Unintentionally revealing confidential or sensitive information through the outputs of a language model.Tools & methods to use:- Redaction techniques: Develop methods for redacting or filtering sensitive information from model outputs.- Privacy-preserving techniques: Explore privacy-preserving techniques like federated learning to train models without exposing raw data.7. Insecure Plugin Design:Designing plugins or additional components for a language model that have security vulnerabilities or can be exploited.Tools & methods to use:- Security audits: Conduct security audits of plugins and additional components to identify and address vulnerabilities.- Plugin isolation: Implement isolation measures to contain the impact of security breaches within plugins.8. Excessive Agency:Allowing a language model to generate outputs with excessive influence or control, potentially leading to unintended consequences.Tools & methods to use:- Controlled generation: Set controls and constraints on the generative capabilities of the model to avoid outputs with excessive influence.- Fine-tuning: Fine-tune models with controlled datasets to align them more closely with specific use cases.9. Overreliance:Excessive dependence on the outputs of a language model without proper validation or consideration of potential biases and errors.Tools & methods to use:- Diversity of models: Consider using multiple models or ensembles to reduce overreliance on a single model.- Diverse training data: Train models on diverse datasets to mitigate bias and ensure robustness.10. Model theft:Unauthorized access or acquisition of a trained language model, which can be misused or exploited for various purposes.Tools & methods to use:- Model encryption: Implement encryption techniques to protect the model during storage and transit.- Access controls: Enforce strict access controls to limit who can access and modify the model.

Segurança cibernética Ferramentas de segurança

Compare as 20 principais ferramentas de segurança LLM e frameworks gratuitos em 2026.

Hazal Şimşek

atualizado em Fev 25, 2026

Veja o nosso normas éticas

A concessionária Chevrolet de Watsonville implementou um chatbot baseado em ChatGPT em seu site. No entanto, o chatbot anunciou falsamente um carro por US$ 1, o que pode acarretar consequências legais e resultar em uma conta substancial para a Chevrolet. Incidentes como esse destacam a importância da implementação de medidas de segurança em aplicações de gestão de aprendizagem. ¹

Explore as principais ferramentas de segurança para LLM que podem proteger seus grandes aplicativos de modelos de linguagem:

Comparando as principais ferramentas de segurança LLM

Antes de comparar as ferramentas de segurança LLM, analisamos cada uma delas em três categorias:

Frameworks e bibliotecas de código aberto que podem detectar ameaças potenciais.
Ferramentas de segurança com IA que fornecem serviços específicos para LLM, identificando falhas do sistema.
As ferramentas de segurança da GenAI focam-se em ameaças externas e erros internos em aplicações LLM.

Ao focarmos em ferramentas de segurança para modelos de linguagem de grande porte (LLM), excluímos ferramentas LLMOps e outros LLMs que não conseguem identificar vulnerabilidades críticas ou qualquer violação de segurança. Também não mencionamos ferramentas que fornecem serviços de governança de IA para verificar comportamento ético e regulamentações de privacidade de dados.

A tabela mostra as soluções de segurança da LLM listadas por categoria e número de funcionários dos fornecedores.

ferramentas de governança de IA

As ferramentas de governança de IA avaliam modelos de IA quanto à eficácia, viés, robustez, privacidade e explicabilidade, fornecendo estratégias práticas para mitigação de riscos e relatórios padronizados. Essas ferramentas podem auxiliar nas avaliações de segurança de sistemas de gestão de aprendizagem (LLM), garantindo que sejam seguros, confiáveis e estejam em conformidade com as regulamentações relevantes, aprimorando, assim, a segurança e a confiabilidade geral. Algumas dessas ferramentas incluem:

A Credo AI é uma plataforma de governança de IA que ajuda empresas a adotar, escalar e governar a IA. A Credo AI oferece o GenAI Guardrails, que fornece recursos de governança para apoiar a adoção segura de tecnologias de IA generativa. Alguns desses recursos são:

Integrações técnicas com ferramentas LLMOps para configurar filtros de E/S e infraestrutura de preservação de privacidade a partir de um centro de comando centralizado.
Pacotes de políticas específicos do GenAI que incluem processos predefinidos e controles técnicos para mitigar riscos na geração de texto, código e imagem.

A Fairly AI, adquirida pela Asenion, é uma ferramenta focada em governança, gestão de riscos e conformidade de IA, que auxilia organizações a gerenciar projetos de IA de forma segura e eficaz desde o início. A Fairly AI pode ser útil para detectar e reagir a riscos de segurança em projetos de IA de longo prazo por meio de recursos como:

Monitoramento e testes contínuos para identificar e mitigar riscos em tempo real.
Colaboração entre as equipes de risco e conformidade com as equipes de ciência de dados e segurança cibernética para garantir a segurança dos modelos.
Relatórios dinâmicos para fornecer visibilidade contínua e documentação do status de conformidade, visando gerenciar e auditar as medidas de segurança do LLM.

O Fiddler é uma ferramenta empresarial de visibilidade de IA que aprimora a observabilidade, a segurança e a governança da IA. O Fiddler ajuda as organizações a garantir que seus modelos de vida de aprendizagem (LLMs) sejam seguros, estejam em conformidade com as normas e apresentem alto desempenho ao longo de todo o seu ciclo de vida. Seus principais produtos e recursos incluem:

A observabilidade do LLM permite monitorar o desempenho, detectar alucinações e toxicidade, e proteger informações pessoais identificáveis.
O auditor do Fiddler avalia os LLMs quanto à robustez, correção e segurança, e oferece suporte a avaliações rápidas de ataques de injeção.
Monitoramento do modelo para identificar desvios e configurar alertas para possíveis problemas.
Inteligência artificial responsável para mitigar vieses e fornecer insights acionáveis para aprimorar KPIs específicos.

A IA Holística é uma ferramenta de governança de IA que ajuda a garantir a conformidade, mitigar riscos e aprimorar a segurança de sistemas de IA, incluindo grandes modelos de linguagem (LLMs). Ela fornece avaliações de sistemas quanto à eficácia, viés, privacidade e explicabilidade, além de monitoramento contínuo das regulamentações globais de IA. Algumas de suas funcionalidades relevantes incluem:

Segurança de dados para censurar automaticamente dados sensíveis provenientes de solicitações de IA generativa.
Proteção contra viés e toxicidade para evitar preconceito, toxicidade e alucinações.
Detecção de vulnerabilidades para identificar e mitigar problemas.
Detecção de prompts maliciosos para identificar e responder a prompts maliciosos e proteger os LLMs.

A Nexos.ai é uma plataforma de orquestração e gateway de LLM de nível empresarial que permite às organizações integrar, gerenciar e monitorar múltiplos modelos de IA por meio de uma interface unificada. Ela também oferece recursos de governança de IA e segurança de LLM, incluindo:

Aplicação de políticas e salvaguardas : Defina regras para entradas e saídas do modelo para evitar a exposição de dados sensíveis e garantir o cumprimento das políticas organizacionais.
Controle de acesso baseado em funções: gerencie permissões para equipes, usuários e projetos para garantir o uso seguro e em conformidade da IA.
Observabilidade e auditoria: acompanhe o uso do modelo, monitore orçamentos, mantenha registros e gere trilhas de auditoria para supervisão em toda a empresa.

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 detecção de ameaças. Algumas dessas ferramentas podem ser implementadas em LLMs (Modelos de Aprendizagem Baseados em Aprendizado) para garantir a integridade desses modelos.

A Synack é uma empresa de cibersegurança focada em fornecer serviços de testes de segurança colaborativos. A plataforma Synack introduz um conjunto de funcionalidades para identificar vulnerabilidades de IA e reduzir outros riscos associados a aplicações de gestão de aprendizagem online (LLM). A Synack é adequada para diversas implementações de IA, incluindo chatbots, orientação ao cliente e ferramentas internas. Algumas das principais funcionalidades que oferece incluem:

Segurança contínua por Identificar código inseguro antes do lançamento, garantindo uma gestão proativa de riscos durante o desenvolvimento do código.
Verificações de vulnerabilidade, incluindo injeção imediata, tratamento inseguro de saídas, roubo de modelos e agência excessiva, abordando preocupações como saídas tendenciosas.
Resultados dos testes por Fornecer relatórios em tempo real através da plataforma Synack, demonstrando metodologias de teste e quaisquer vulnerabilidades exploráveis.

A solução WhyLabs LLM Security oferece um ambiente completo para garantir a segurança e a confiabilidade das implementações do LLM, principalmente em ambientes de produção. Ela combina ferramentas de observabilidade e mecanismos de proteção, oferecendo segurança contra diversas ameaças e vulnerabilidades, como prompts maliciosos. A seguir, algumas das principais funcionalidades da plataforma WhyLabs:

Proteção contra vazamento de dados por meio da avaliação de solicitações e bloqueio de respostas que contenham informações de identificação pessoal (PII) para identificar ataques direcionados que possam vazar dados confidenciais.
Monitoramento imediato de injeções de comandos maliciosos que podem confundir o sistema e levá-lo a fornecer resultados prejudiciais.
Prevenção da desinformação através da identificação e gestão de conteúdo gerado por profissionais de saúde mental que possa incluir informações incorretas ou respostas inadequadas devido a "alucinações".
OWASP Top 10 para aplicações LLM, que são as melhores práticas para identificar e mitigar os riscos associados aos LLMs.

Moderador do CalypsoAI

O CalypsoAI Moderator pode proteger aplicações LLM e garantir que os dados organizacionais permaneçam dentro do seu ecossistema, uma vez que não processa nem armazena os dados. A ferramenta é compatível com diversas plataformas que utilizam a tecnologia LLM, incluindo modelos populares como o ChatGPT. Os recursos do CalypsoAI Moderator auxiliam em

Prevenção de perda de dados por meio da triagem de dados sensíveis, como código e propriedade intelectual, e prevenção do compartilhamento não autorizado de informações proprietárias.
Auditabilidade completa , oferecendo um registro detalhado de todas as interações, incluindo conteúdo da mensagem, detalhes do remetente e registros de data e hora.
Detecção de código malicioso através da identificação e bloqueio de malware, protegendo o ecossistema da organização contra potenciais infiltrações por meio de respostas LLM.
Análise automatizada através da geração automática de comentários e informações sobre o código descompilado, facilitando uma compreensão mais rápida de estruturas binárias complexas.

IA Adversa

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

Testes de resiliência por meio de simulações de ataques baseadas em cenários para avaliar a capacidade do sistema de IA de se adaptar e responder, aprimorando a resposta a incidentes e as medidas de segurança.
Testes de estresse avaliando o desempenho do aplicativo de IA em condições extremas, otimizando a escalabilidade, a capacidade de resposta e a estabilidade para uso no mundo real.
Identificação de ataques através da análise de vulnerabilidades em sistemas de detecção facial para combater ataques adversários, ataques de injeção e ameaças em constante evolução, garantindo a privacidade e a precisão dos dados.

Ferramentas de segurança GenAI

Ferramentas específicas para GenAI protegem a integridade e a confiabilidade de soluções de IA baseadas em linguagem. Essas ferramentas podem ser ferramentas de cibersegurança que adaptam seus serviços para LLMs ou plataformas e conjuntos de ferramentas desenvolvidos especificamente para proteger aplicativos de geração de linguagem.

Ataque LLM Chains por Praetorian

A Praetorian é uma empresa de cibersegurança especializada em fornecer soluções e serviços de segurança avançados. A Praetorian pode aprimorar a postura de segurança da sua empresa oferecendo uma gama de serviços, incluindo avaliações de vulnerabilidade , testes de penetração e consultoria em segurança. A Praetorian utiliza ataques adversários para desafiar modelos de aprendizado de máquina. A plataforma da Praetorian permite que os usuários:

Utilize prompts personalizados para avaliar vulnerabilidades em Modelos de Linguagem (LLMs), expondo potenciais vieses ou falhas de segurança. A inserção de prompts permite testes completos, revelando as limitações do modelo e orientando melhorias em sua robustez.
Utilize a detecção de ataques de canal lateral para fortalecer as ferramentas contra possíveis vulnerabilidades. Ao identificar e mitigar os riscos de canal lateral, as organizações aumentam a segurança de seus sistemas, protegendo informações confidenciais contra possíveis canais ocultos e acesso não autorizado.
Combater o envenenamento de dados para manter a integridade dos conjuntos de dados de treinamento do LLM. A identificação e prevenção proativa do envenenamento de dados garantem a confiabilidade e a precisão dos modelos, protegendo contra a manipulação maliciosa dos dados de entrada.
Impedir a extração não autorizada de dados de treinamento protege informações proprietárias. Evitar o acesso ilícito a dados de treinamento aumenta a confidencialidade e a segurança de informações sensíveis usadas no desenvolvimento de modelos.
Detectar e eliminar backdoors para reforçar a segurança na plataforma Praetorian. Identificar e fechar potenciais backdoors aumenta a confiabilidade e a segurança dos modelos, garantindo que operem sem comprometimento ou acesso não autorizado.

LLMGuard

O LLM Guard, desenvolvido pela Laiyer AI, é um conjunto de ferramentas abrangente e de código aberto criado para aprimorar a segurança de Modelos de Linguagem de Grande Porte (LLMs) por meio da correção de bugs, melhoria da documentação e disseminação de informações. O conjunto de ferramentas permite:

Detectar e eliminar linguagem prejudicial nas interações do LLM, garantindo que o conteúdo permaneça apropriado e seguro.
Prevenir o vazamento de dados sensíveis durante as interações do LLM é um aspecto crucial para manter a privacidade e a segurança dos dados.
Resistir a ataques de injeção imediata , garantindo a integridade das interações do LLM.

Figura 1: Ilustração do funcionamento da plataforma LLMGuard. ²

Lakera

Lakera Guard é uma ferramenta de segurança de IA centrada no desenvolvedor, criada para proteger aplicações de Modelos de Linguagem de Grande Porte (LLMs) em empresas. A ferramenta pode ser integrada a aplicações e fluxos de trabalho existentes por meio de sua API, mantendo-se agnóstica ao modelo, permitindo que as organizações protejam suas aplicações LLM. Entre os recursos notáveis, destacam-se:

Proteção imediata contra injeção de código para ataques diretos e indiretos, prevenindo ações subsequentes não intencionais.
Vazamento de informações sensíveis , como informações de identificação pessoal (PII) ou dados corporativos confidenciais.
Detecção de alucinações através da identificação de resultados de modelos que se desviam do contexto de entrada ou do comportamento esperado.

LLM Guardian pela Lasso Security

O LLM Guardian da Lasso Security integra avaliação, modelagem de ameaças e treinamento para proteger aplicativos LLM. Algumas das principais funcionalidades incluem:

Avaliações de segurança para identificar potenciais vulnerabilidades e riscos de segurança, fornecendo às organizações informações sobre seu nível de segurança e os possíveis desafios na implementação de LLMs.
A modelagem de ameaças permite que as organizações antecipem e se preparem para possíveis ameaças cibernéticas direcionadas aos seus aplicativos de gestão de aprendizagem.
Programas de treinamento especializados para aprimorar o conhecimento e as habilidades em cibersegurança das equipes ao trabalharem com LLMs.

Frameworks e bibliotecas de codificação de código aberto

Plataformas e bibliotecas de código aberto permitem que desenvolvedores implementem e aprimorem medidas de segurança em aplicações de IA e IA generativa. Algumas são desenvolvidas especificamente para segurança de modelos de aprendizagem de linguagem (LLM), enquanto outras podem ser implantadas em qualquer modelo de IA.

A tabela mostra frameworks e bibliotecas de codificação de segurança LLM de código aberto, de acordo com suas avaliações no Github.

IA de guarda-corpos

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

Rail, definindo especificações usando a Linguagem de Marcação de IA Confiável (RAIL)
Guard, um wrapper leve para estruturar, validar e corrigir saídas do LLM.

A IA Guardrails ajuda a estabelecer e manter padrões de garantia em LLMs (Licensed Liability Management, ou Gestão de Aprendizagens) por meio de

Desenvolver uma estrutura que facilite a criação de validadores, garantindo adaptabilidade a diversos cenários e atendendo a necessidades específicas de validação.
Implementar um fluxo de trabalho simplificado para solicitações , verificações e novas solicitações, a fim de otimizar o processo para uma interação perfeita com Modelos de Linguagem (LLMs) e aumentar a eficiência geral.
Estabelecer um repositório centralizado que abrigue validadores frequentemente utilizados para promover acessibilidade, colaboração e práticas de validação padronizadas em diversas aplicações e casos de uso.

Garak

Garak é um scanner de vulnerabilidades completo, projetado para Modelos de Linguagem de Grande Porte (LLMs), com o objetivo de identificar vulnerabilidades de segurança em tecnologias, sistemas, aplicativos e serviços que utilizam modelos de linguagem. Os recursos do Garak são:

A varredura automatizada permite realizar uma variedade de testes em um modelo, gerenciar tarefas como seleção de detectores e limitação de taxa, além de gerar relatórios detalhados sem intervenção manual, analisando o desempenho e a segurança do modelo com o mínimo de envolvimento humano.
Conectividade com vários LLMs , incluindo OpenAI, Hugging Face, Cohere, Replicate e integrações personalizadas em Python, aumentando a flexibilidade para diversas necessidades de segurança de LLM.
Capacidade de auto-adaptação sempre que uma falha do LLM for identificada, através do registro e treinamento de seu recurso de equipe vermelha automática.
Exploração diversificada de modos de falha por meio de plugins, sondas e prompts desafiadores para explorar e relatar sistematicamente cada prompt e resposta com falha, oferecendo um registro abrangente para análise aprofundada.

Rejeitar IA

O Rebuff é um detector de injeção imediata projetado para proteger aplicações de IA contra ataques de injeção imediata (PI), empregando um mecanismo de defesa multicamadas. O Rebuff pode aprimorar a segurança de aplicações de Modelo de Linguagem Amplo (LLM) por meio de

Utilizando quatro camadas de defesa para proteção abrangente contra ataques de PI.
Utilizando detecção baseada em LLM , que pode analisar solicitações recebidas para identificar possíveis ataques, possibilitando a detecção de ameaças com nuances e contextualizadas.
Armazenar incorporações de ataques anteriores em umbanco de dados vetorial , reconhecendo e prevenindo ataques semelhantes no futuro.
Integração de tokens de alerta (canary tokens) em prompts para detectar vazamentos. A estrutura armazena os embeddings dos prompts no banco de dados de vetores, fortalecendo a defesa contra ataques futuros.

Explore mais sobre o banco de dados Vector e LLMs .

G3PO

O script G3PO serve como um droide de protocolo para o Ghidra, auxiliando na análise e anotação de código descompilado. Este script funciona como uma ferramenta de segurança em engenharia reversa e análise de código binário, utilizando modelos de linguagem de grande porte (LLMs) como GPT-3.5, GPT-4 ou Claude v1.2. Ele fornece aos usuários

Identificação de vulnerabilidades para detectar potenciais falhas de segurança através do uso do LLM, oferecendo insights baseados em padrões e dados de treinamento.
Análise automatizada para gerar automaticamente comentários e insights sobre o código descompilado, facilitando uma compreensão mais rápida de estruturas binárias complexas.
Anotações e documentação de código para sugerir nomes significativos para funções e variáveis, melhorando a legibilidade e a compreensão do código, o que é particularmente crucial na análise de segurança.

Vigília

Vigil é uma biblioteca Python e API REST projetada especificamente para avaliar prompts e respostas em Modelos de Linguagem de Grande Porte (LLMs). Sua principal função é identificar injeções de prompts, jailbreaks e riscos potenciais associados às interações com LLMs. Vigil pode fornecer:

Métodos de detecção para análise de prompts, incluindo similaridade de texto/banco de dados vetorial, YARA/heurísticas, análise de modelo transformer, similaridade de prompt-resposta e Canary Tokens.
Detecções personalizadas usando assinaturas YARA.

LLMFuzzer

O LLMFuzzer é um framework de fuzzing de código aberto desenvolvido especificamente para identificar vulnerabilidades em Modelos de Linguagem Grandes (LLMs), com foco na sua integração em aplicações através de APIs de LLM. Esta ferramenta pode ser útil para entusiastas de segurança, testadores de penetração ou pesquisadores de cibersegurança. Suas principais funcionalidades incluem:

Testes de integração da API LLM para avaliar as integrações do LLM em diversas aplicações, garantindo testes abrangentes.
Estratégias de fuzzing para descobrir vulnerabilidades, aumentando sua eficácia.

EscalarGPT

EscalateGPT é uma ferramenta em Python com inteligência artificial que identifica oportunidades de escalonamento de privilégios em configurações do Identity and Access Management (IAM) da AWS. Ela analisa configurações incorretas do IAM e fornece possíveis estratégias de mitigação usando diferentes modelos da AWS. Algumas funcionalidades incluem:

Recuperação e análise de políticas de IAM para identificar potenciais oportunidades de escalonamento de privilégios e sugerir medidas de mitigação relevantes.
Resultados detalhados em formato JSON para explorar e recomendar estratégias que possam solucionar vulnerabilidades.

O desempenho do EscalateGPT pode variar dependendo do modelo utilizado. Por exemplo, o GPT4 demonstrou capacidade de identificar cenários de escalonamento de privilégios mais complexos em comparação com o GPT3.5-turbo, principalmente em ambientes AWS reais.

BurpGPT

O BurpGPT é uma extensão do Burp Suite projetada para aprimorar os testes de segurança web, incorporando os Modelos de Linguagem Amplos (LLMs) do Burp Suite. Ele oferece recursos avançados de varredura de vulnerabilidades e análise baseada em tráfego, tornando-o adequado tanto para testadores de segurança iniciantes quanto experientes. Algumas de suas principais funcionalidades incluem:

Verificação passiva de dados HTTP submetidos a um modelo GPT controlado por OpenAI para análise, permitindo a detecção de vulnerabilidades e problemas que os scanners tradicionais podem não perceber em aplicativos verificados.
Controle granular para escolher entre múltiplos modelos OpenAI e controlar o número de tokens GPT usados na análise.
Integração com o pacote Burp , aproveitando todos os recursos nativos necessários para a análise, como a exibição dos resultados na interface do usuário do Burp.
Funcionalidade de resolução de problemas através do Log de Eventos nativo do Burp, auxiliando os usuários na resolução de problemas de comunicação com a API OpenAI.

Práticas de codificação segura na era do LLM

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

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

Direção mais recente: Segurança agética

Segurança agética refere-se à segurança de agentes de IA :

Gateway seguro MCP

O Protocolo de Contexto de Modelo (MCP) é o padrão da indústria para conectar agentes de IA a ferramentas. Um gateway MCP atua como um firewall para essas conexões, impedindo que os agentes sejam sequestrados pelas ferramentas que utilizam.

Gestão de identidade e acesso baseada em agentes (A-IAM)

Essas ferramentas têm como foco o gerenciamento das credenciais, da "intenção" e dos privilégios desses cidadãos digitais autônomos.

Red teaming e testes de intrusão autônomos

Como os agentes agem de forma não determinística, as verificações de segurança estáticas são insuficientes. A abordagem de "equipe vermelha" autônoma ataca constantemente os agentes para encontrar vulnerabilidades.

Perguntas frequentes

A segurança de LLMs refere-se às medidas e considerações de segurança aplicadas a Modelos de Linguagem de Grande Porte (LLMs, na sigla em inglês), que são modelos avançados de processamento de linguagem natural, como o GPT-3. A segurança de LLMs envolve lidar com os potenciais riscos e desafios de segurança associados a esses modelos, incluindo questões como:
1. Segurança de dados: Os modelos de linguagem podem gerar conteúdo impreciso ou tendencioso devido ao seu treinamento em grandes conjuntos de dados. Outro problema de segurança de dados são as violações de dados, nas quais usuários não autorizados obtêm acesso a informações confidenciais.
Solução: Utilizar o Aprendizado por Reforço a partir do Feedback Humano (RLHF) para alinhar os modelos aos valores humanos e minimizar comportamentos indesejáveis.
2. Segurança do modelo: Proteger o modelo contra adulteração e garantir a integridade de seus parâmetros e resultados.
Medidas: Implementar medidas de segurança para prevenir alterações não autorizadas, mantendo a confiança na arquitetura do modelo. Utilizar processos de validação e checksums para verificar a autenticidade dos resultados.
3. Segurança da infraestrutura: Garanta a confiabilidade dos modelos de linguagem protegendo os sistemas de hospedagem.
Ações: Implementar medidas rigorosas para a proteção do servidor e da rede, incluindo firewalls, sistemas de detecção de intrusão e mecanismos de criptografia, para proteger contra ameaças e acessos não autorizados.
4. Considerações éticas: Prevenir a geração de conteúdo prejudicial ou tendencioso e garantir a implementação responsável do modelo.
Abordagem: Integrar considerações éticas às práticas de segurança para equilibrar as capacidades do modelo com a mitigação de riscos. Para isso, aplicar ferramentas e métodos de governança de IA .

Preocupações com a segurança do LLM podem levar a:
– Perda de confiança: Incidentes de segurança podem corroer a confiança, afetando a credibilidade do usuário e o relacionamento com as partes interessadas.
– Repercussões Legais: Violações podem acarretar consequências legais, especialmente no que diz respeito a dados regulamentados derivados da engenharia reversa de modelos LLM.
– Danos à reputação: Entidades que utilizam mestrados em direito podem sofrer danos à sua reputação, afetando sua imagem perante o público e o setor.

Por outro lado, a segurança contra comprometimento pode garantir e melhorar:
– Desempenho LLM confiável e consistente em diversas aplicações.
– Confiabilidade dos resultados do LLM, prevenindo resultados indesejados ou maliciosos.
– Garantia de segurança LLM responsável para Usuários e partes interessadas.

O OWASP (Open Web Application Security Project) ampliou seu foco para abordar os desafios de segurança exclusivos associados aos LLMs. Aqui está a lista completa desses riscos de segurança dos LLMs e as ferramentas para mitigá-los:
1. Injeção imediata
Manipular os comandos de entrada fornecidos a um modelo de linguagem para produzir resultados não intencionais ou tendenciosos.
Ferramentas e métodos a serem utilizados:
– Validação de entrada: Implemente uma validação de entrada rigorosa para filtrar e higienizar as solicitações do usuário.
– Filtros de expressões regulares: Use expressões regulares para detectar e filtrar mensagens potencialmente prejudiciais ou tendenciosas.
2. Tratamento de saída inseguro
O manuseio incorreto ou a gestão inadequada dos resultados gerados por um modelo de linguagem podem levar a problemas de segurança ou éticos.
Ferramentas e métodos a serem utilizados:
– Filtros de pós-processamento: Aplique filtros de pós-processamento para revisar e refinar os resultados gerados, removendo conteúdo inadequado ou tendencioso.
– Revisão com intervenção humana: Incluir revisores humanos para avaliar e filtrar os resultados do modelo, procurando conteúdo sensível ou inadequado.
3. Envenenamento de Dados de Treinamento
Introduzir dados maliciosos ou tendenciosos durante o processo de treinamento de um modelo para influenciar negativamente seu comportamento.
Ferramentas e métodos a serem utilizados:
– Verificações de qualidade de dados: Implementar verificações rigorosas nos dados de treinamento para identificar e remover amostras maliciosas ou tendenciosas.
– Técnicas de aumento de dados: Utilize métodos de aumento de dados para diversificar os dados de treinamento e reduzir o impacto de amostras contaminadas.
4. Modelo de Negação de Serviço
Explorar vulnerabilidades em um modelo para interromper seu funcionamento normal ou sua disponibilidade.
Ferramentas e métodos a serem utilizados:
– Limitação de taxa: Implemente a limitação de taxa para restringir o número de consultas ao modelo provenientes de uma única fonte dentro de um período de tempo especificado.
– Monitoramento e alertas: Garantir o monitoramento contínuo do desempenho do modelo e configurar alertas para picos incomuns de tráfego.
5. Vulnerabilidades da cadeia de suprimentos:
Identificar as fragilidades na cadeia de suprimentos dos sistemas de IA, incluindo os dados usados para treinamento, a fim de prevenir possíveis violações de segurança.
Ferramentas e métodos a serem utilizados:
– Validação da fonte de dados: Verificar a autenticidade e a qualidade das fontes de dados de treinamento.
– Armazenamento seguro de dados: Garantir o armazenamento e o manuseio seguros dos dados de treinamento para evitar o acesso não autorizado.
6. Divulgação de informações sensíveis:
Revelar involuntariamente informações confidenciais ou sensíveis por meio dos resultados de um modelo de linguagem.
Ferramentas e métodos a serem utilizados:
– Técnicas de redação: Desenvolver métodos para redigir ou filtrar informações sensíveis das saídas do modelo.
– Técnicas de preservação da privacidade: Explore técnicas de preservação da privacidade, como o aprendizado federado, para treinar modelos sem expor os dados brutos.
7. Design de Plugin Inseguro:
Projetar plugins ou componentes adicionais para um modelo de linguagem que apresentem vulnerabilidades de segurança ou possam ser exploradas.
Ferramentas e métodos a serem utilizados:
– Auditorias de segurança: Realizar auditorias de segurança em plugins e componentes adicionais para identificar e corrigir vulnerabilidades.
– Isolamento de plugins: Implemente medidas de isolamento para conter o impacto de violações de segurança em plugins.
8. Agência Excessiva:
Permitir que um modelo de linguagem gere resultados com influência ou controle excessivos pode levar a consequências indesejadas.
Ferramentas e métodos a serem utilizados:
– Geração controlada: Defina controles e restrições sobre as capacidades generativas do modelo para evitar resultados com influência excessiva.
– Ajuste fino: Ajuste os modelos com conjuntos de dados controlados para alinhá-los mais precisamente com casos de uso específicos.
9. Dependência excessiva:
Dependência excessiva dos resultados de um modelo de linguagem sem a devida validação ou consideração de possíveis vieses e erros.
Ferramentas e métodos a serem utilizados:
– Diversidade de modelos: Considere usar múltiplos modelos ou conjuntos para reduzir a dependência excessiva de um único modelo.
– Dados de treinamento diversificados: Treine os modelos em conjuntos de dados diversos para mitigar o viés e garantir a robustez.
10. Roubo de modelos:
Acesso ou aquisição não autorizada de um modelo de linguagem treinado, que pode ser usado indevidamente ou explorado para diversos fins.
Ferramentas e métodos a serem utilizados:
– Criptografia do modelo: Implementar técnicas de criptografia para proteger o modelo durante o armazenamento e a transmissão.
– Controles de acesso: Imponha controles de acesso rigorosos para limitar quem pode acessar e modificar o modelo.