Top 20 LLM ferramentas de segurança e frameworks gratuitos

Chevrolet of Watsonville, uma concessionária de carros, introduziu um chatbot baseado em ChatGPT em seu site. No entanto, o chatbot anunciou falsamente um carro por US$ 1, potencialmente levando a consequências legais e resultando em uma conta substancial para a Chevrolet. Incidentes como esses destacam a importância de implementar medidas de segurança para aplicações de LLM. ¹

Explore as principais ferramentas de segurança de LLM que podem proteger suas aplicações de modelos de linguagem de grande porte:

Comparando as principais LLM ferramentas de segurança

Antes de comparar as ferramentas de segurança de LLM, nós as analisamos em três categorias:

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

Como nos concentramos nas ferramentas de segurança de LLM, excluímos ferramentas de LLMOps e outros modelos de linguagem de grande porte (LLMs) que não conseguem identificar vulnerabilidades críticas ou qualquer violação de segurança. Também não mencionamos ferramentas que fornecem serviços de governança de IA que verificam o comportamento ético e as regulamentações de privacidade de dados.

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

Ferramentas de governança de IA

As ferramentas de governança de IA avaliam os modelos de IA quanto à eficácia, viés, robustez, privacidade e explicabilidade, fornecendo estratégias acionáveis para mitigação de riscos e relatórios padronizados. As ferramentas de governança de IA podem ajudar nas avaliações de segurança de LLM, garantindo que os LLMs sejam seguros, confiáveis e estejam em conformidade com as regulamentações relevantes, melhorando assim a segurança e a confiabilidade gerais. Algumas dessas ferramentas incluem:

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

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

Fairly IA, adquirida pela Asenion, é uma ferramenta de governança, gerenciamento de riscos e conformidade de IA projetada para gerenciar fluxos de trabalho de desenvolvimento de IA. Fairly IA pode ser útil para detectar e reagir a riscos de segurança de LLM por meio de recursos como:

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

Fiddler é uma plataforma de software empresarial para observabilidade, segurança e governança de IA. Ela fornece ferramentas de monitoramento para rastrear:

• LLM observabilidade para monitorar o desempenho, detectar alucinações e toxicidade e proteger PII.
• Auditor do Fiddler para avaliar LLMs quanto à robustez, correção e segurança, e oferece suporte a avaliações de ataques de injeção de prompt.
• Monitoramento de modelos para identificar desvio de modelo e definir alertas para possíveis problemas.
• IA responsável para mitigar vieses e fornecer insights acionáveis para melhorar KPIs específicos.

Holistic IA é uma ferramenta de governança de IA que ajuda na conformidade, mitigação de riscos e segurança de sistemas de IA, incluindo modelos de linguagem de grande porte (LLMs). Ela fornece avaliações de sistema quanto à eficácia, viés, privacidade e explicabilidade, e monitoramento contínuo das regulamentações globais de IA. Alguns de seus recursos relevantes incluem:

• Segurança de dados para censurar automaticamente dados sensíveis de prompts de IA generativa.
• Filtragem de viés e toxicidade para detectar e reduzir instâncias de saídas tendenciosas, toxicidade e alucinações.
• Detecção de vulnerabilidades para identificar e mitigar vulnerabilidades.
• Detecção de prompts maliciosos para detectar e responder a prompts maliciosos para proteger 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 detecção de ameaças. Algumas dessas ferramentas podem ser implantadas para LLMs para garantir a integridade desses modelos.

“Synack é uma empresa de segurança cibernética que fornece serviços de testes de segurança colaborativos. A plataforma inclui ferramentas para identificar vulnerabilidades e gerenciar riscos operacionais em aplicações de LLM.

Synack é adequado para várias implementações de IA, incluindo chatbots, orientação ao cliente e ferramentas internas. Alguns recursos críticos que oferece incluem:

1. Segurança contínua ao identificar código inseguro antes do lançamento, garantindo o gerenciamento proativo de riscos durante o desenvolvimento do código.
2. Verificações de vulnerabilidades incluindo injeção de prompt, manipulação insegura de saídas, roubo de modelos e agência excessiva, abordando preocupações como saídas tendenciosas.
3. Resultados de testes ao fornecer relatórios em tempo real por meio da plataforma Synack, mostrando metodologias de teste e quaisquer vulnerabilidades exploráveis.

WhyLabs LLM Security fornece ferramentas de monitoramento projetadas para avaliar a confiabilidade e o comportamento de sistemas LLM implantados. Ele combina ferramentas de observabilidade e mecanismos de proteção, fornecendo proteção contra várias ameaças e vulnerabilidades de segurança, como prompts maliciosos. Aqui estão alguns dos principais recursos que a plataforma WhyLabs oferece:

1. Proteção contra vazamento de dados avaliando prompts e bloqueando respostas que contenham informações de identificação pessoal (PII) para identificar ataques direcionados que possam vazar dados confidenciais.
2. Monitoramento de injeção de prompt de prompts maliciosos que podem confundir o sistema e levá-lo a fornecer saídas prejudiciais.
3. Prevenção de desinformação identificando e gerenciando conteúdo gerado por LLM que possa incluir desinformação ou respostas inadequadas devido a “alucinações”.
4. OWASP top 10 para aplicações LLM que são as melhores práticas para identificar e mitigar riscos associados aos LLMs.

CalypsoAI Moderator

CalypsoAI Moderator é uma utilidade local ou auto-hospedada que não processa nem armazena dados externamente, limitando a exposição de dados a terceiros. A ferramenta é compatível com várias plataformas alimentadas por tecnologia LLM, incluindo modelos populares como o ChatGPT. Os recursos do Calypso IA Moderator ajudam com:

1. Prevenção de perda de dados filtrando dados sensíveis, como código e propriedade intelectual, e impedindo o compartilhamento não autorizado de informações proprietárias.
2. Auditabilidade total oferecendo um registro detalhado de todas as interações, incluindo conteúdo prompt, detalhes do remetente e carimbos de data/hora.
3. Detecção de código malicioso identificando e bloqueando malware, protegendo o ecossistema da organização contra possíveis infiltrações por meio de respostas de LLM.
4. Análise automatizada gerando automaticamente comentários e insights sobre código descompilado, facilitando uma compreensão mais rápida de estruturas binárias complexas.

Adversa IA

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

1. Testes de resiliência simulando 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.
2. Testes de estresse simulando 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 analisando vulnerabilidades em sistemas de detecção facial para combater ataques adversariais, ataques de injeção e ameaças em evolução, garantindo salvaguardas de privacidade e precisão.

Ferramentas de segurança de GenAI

As ferramentas específicas de GenAI protegem a integridade e a confiabilidade de soluções de IA baseadas em linguagem. Essas ferramentas podem ser ferramentas de segurança cibernética que adaptam seus serviços para LLMs ou plataformas e toolkits especificamente desenvolvidos para proteger aplicações de geração de linguagem.

LLM cadeias de ataque da Praetorian

Praetorian é uma empresa de segurança cibernética especializada em fornecer soluções e serviços de segurança avançados. A Praetorian oferece serviços de segurança cibernética, incluindo avaliações de vulnerabilidade, testes de penetração e consultoria de segurança. A Praetorian emprega ataques adversariais para desafiar modelos LLM. A plataforma da Praetorian permite que os usuários:

1. Usar prompts elaborados para avaliar vulnerabilidades em Language Models (LLMs), expondo possíveis vieses ou falhas de segurança. O teste de injeção de prompt identifica onde um modelo falha em seguir os limites de instrução, fornecendo dados para ajustar o comportamento do modelo
2. Empregar detecção de ataque de canal lateral para fortalecer as ferramentas contra possíveis vulnerabilidades. Ao identificar e mitigar riscos de canal lateral, as organizações aumentam a segurança de seus sistemas, protegendo informações sensíveis de possíveis canais secretos e acesso não autorizado.
3. Combater o envenenamento de dados para manter a integridade dos datasets de treinamento de LLM. Identificar e prevenir proativamente o envenenamento de dados garante a confiabilidade e a precisão dos modelos, protegendo contra a manipulação maliciosa dos dados de entrada.
4. Prevenir a extração não autorizada de dados de treinamento para proteger informações proprietárias. Impedir o acesso ilícito aos dados de treinamento aumenta a confidencialidade e a segurança das informações sensíveis usadas no desenvolvimento de modelos.
5. Detectar e eliminar backdoors para reforçar a segurança dentro da plataforma Praetorian. Identificar e fechar possíveis backdoors aumenta a confiabilidade dos modelos, garantindo que operem sem comprometimento ou acesso não autorizado.

LLMGuard

LLM Guard, desenvolvido pela Laiyer IA, é um toolkit de segurança de código aberto para Large Language Models (LLMs) que fornece validação de entrada/saída, correções de código e documentação técnica. O toolkit permite que os usuários:

1. Detectar e sanitizar linguagem prejudicial em interações de LLM, garantindo que o conteúdo permaneça apropriado e seguro.
2. Prevenir o vazamento de dados de informações sensíveis durante interações de LLM, um aspecto crucial para manter a privacidade e a segurança dos dados.
3. Resistir contra ataques de injeção de prompt, garantindo a integridade das interações de LLM.

Lakera

Lakera Guard é uma ferramenta de segurança de IA baseada em API usada para monitorar e avaliar aplicações de Large Language Model (LLM). A ferramenta pode se integrar a aplicações e fluxos de trabalho existentes por meio de sua API, permanecendo agnóstica de modelo, permitindo que as organizações protejam suas aplicações de LLM. Recursos notáveis incluem:

1. Proteção contra injeção de prompt para ataques diretos e indiretos, impedindo ações downstream não intencionais.
2. Vazamento de informações sensíveis, como informações de identificação pessoal (PII) ou dados corporativos confidenciais.
3. Detecção de alucinações identificando saídas de modelos que se desviam do contexto de entrada ou do comportamento esperado.

LLM Guardian da Lasso Security

O LLM Guardian da Lasso Security integra avaliação, modelagem de ameaças e educação para proteger aplicações de LLM. Alguns dos principais recursos incluem:

1. Avaliações de segurança para identificar possíveis vulnerabilidades e riscos de segurança, fornecendo às organizações insights sobre sua postura de segurança e possíveis desafios na implantação de LLMs.
2. Modelagem de ameaças, permitindo que as organizações antecipem e se preparem para possíveis ameaças cibernéticas direcionadas às suas aplicações de LLM.
3. Programas de treinamento especializados para aprimorar o conhecimento e as habilidades de segurança cibernética das equipes ao trabalhar com LLMs.

Frameworks e bibliotecas de codificação de código aberto

Plataformas e bibliotecas de codificação de código aberto capacitam os desenvolvedores a implementar e aprimorar medidas de segurança em aplicações de IA e IA generativa. Algumas delas são desenvolvidas especificamente para segurança de LLM, enquanto outras podem ser implantadas em qualquer modelo de IA.

A tabela mostra os frameworks e bibliotecas de codificação de segurança de LLM de código aberto de acordo com suas taxas do 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 wrapper leve para estruturar, validar e corrigir saídas de LLM.

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

1. Desenvolvendo um framework que pode facilitar a criação de validadores, garantindo adaptabilidade a diversos cenários e acomodando necessidades específicas de validação.
2. Automatizando o loop de execução para envio de prompts, verificação de saída e re-prompting programático quando as verificações de validação falham.
3. Estabelecendo um repositório centralizado que abriga validadores frequentemente empregados para promover acessibilidade, colaboração e práticas de validação padronizadas em várias aplicações e casos de uso.

Garak

Garak é um scanner automatizado de vulnerabilidades projetado para Large Language Models (LLMs), com o objetivo de identificar vulnerabilidades de segurança em tecnologias, sistemas, aplicações e serviços que utilizam modelos de linguagem. Os recursos do Garak são listados como:

1. Escaneamento automatizado para conduzir uma variedade de sondas em um modelo, gerenciar tarefas como seleção de detectores 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, registrando e treinando seu recurso auto red-team.
4. 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 para análise aprofundada.

Rebuff IA

Rebuff é um detector de injeção de prompt que analisa prompts recebidos usando quatro etapas distintas de filtragem e detecção. O Rebuff pode aprimorar a segurança de aplicações de Large Language Model (LLM) por

1. Empregando quatro camadas de defesa para proteger contra ataques de PI.
2. Utilizando detecção baseada em LLM que pode analisar prompts recebidos para identificar possíveis ataques, permitindo detecção de ameaças sutil e ciente do contexto.
3. Armazenando embeddings de ataques anteriores em um banco de dados vetorial, reconhecendo e prevenindo ataques semelhantes no futuro.
4. Integrando canary tokens nos prompts para detectar vazamentos. O framework armazena prompt embeddings no banco de dados vetorial, fortalecendo a defesa contra ataques futuros.

G3PO

O script G3PO serve como um droid 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 ao utilizar modelos de linguagem de grande porte (LLMs) como GPT-3.5, GPT-4 ou Claude v1.2. Ele fornece aos usuários

1. Identificação de vulnerabilidades para identificar possíveis vulnerabilidades de segurança aproveitando LLM, oferecendo insights com base em padrões e dados de treinamento.
2. Análise automatizada para gerar automaticamente comentários e insights sobre código descompilado, 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 a compreensão do código, o que é particularmente crucial na análise de segurança.

Vigil

Vigil é uma biblioteca Python e API REST que pode avaliar prompts e respostas em Large Language Models (LLMs). Seu papel principal é identificar injeções de prompt, jailbreaks e riscos potenciais associados a interações de LLM. O Vigil pode fornecer:

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

LLMFuzzer

LLMFuzzer é um framework de fuzzing de código aberto que pode identificar vulnerabilidades em Large Language Models (LLMs), com foco em sua integração em aplicações por meio de LLM APIs. Esta ferramenta pode ser útil para entusiastas de segurança, testadores de penetração ou pesquisadores de segurança cibernética. Seus principais recursos incluem

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

EscalateGPT

EscalateGPT é uma ferramenta Python alimentada por IA que identifica oportunidades de escalonamento de privilégios dentro das configurações do Amazon Web Services (AWS) Identity and Access Management (IAM). Ela analisa configurações incorretas do IAM e fornece possíveis estratégias de mitigação usando diferentes modelos do OpenAI. Alguns recursos incluem:

1. Recuperação e análise de políticas do IAM para identificar possíveis oportunidades de escalonamento de privilégios e sugerir mitigações relevantes.
2. Resultados detalhados em formato JSON para explorar e recomendar estratégias que possam resolver vulnerabilidades.

O desempenho do EscalateGPT pode variar de acordo com o modelo que utiliza. Por exemplo, o GPT4 demonstrou a capacidade de identificar cenários de escalonamento 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 aprimorar os testes de segurança da web incorporando os Large Language Models (LLMs) do OpenAI. Ele fornece verificação de vulnerabilidades e recursos de análise baseados em tráfego integrados diretamente na interface do Burp Suite. Alguns de seus principais recursos incluem:

1. Verificação de varredura passiva de dados HTTP enviados a um modelo GPT controlado pelo OpenAI para análise, permitindo a detecção de vulnerabilidades e problemas que scanners tradicionais podem ignorar em aplicações escaneadas.
2. Controle granular para escolher entre vários modelos do OpenAI e controlar o número de tokens GPT usados na análise.
3. Integração com o Burp Suite, aproveitando todos os recursos nativos necessários para análise, como exibir resultados na interface do Burp.
4. Funcionalidade de solução de problemas por meio do Burp Event Log nativo, auxiliando os usuários a resolver problemas de comunicação com a OpenAI API.

Práticas de codificação segura na era do LLM

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

Embora não seja gerado por LLM, esse 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, combiná-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 gateway seguro

O Model Context Protocol (MCP) é o padrão da indústria para conectar agentes de IA a ferramentas. Um MCP gateway age como um firewall para essas conexões, impedindo que os agentes sejam sequestrados pelas ferramentas que usam.

Gerenciamento de identidade e acesso agêntico (A-IAM)

Essas ferramentas se concentram em gerenciar as credenciais, “intenção” e privilégios desses cidadãos digitais autônomos.

Red teaming e pentesting autônomos

Como os agentes agem de maneiras não determinísticas, as verificações de segurança estáticas são insuficientes. A abordagem de red teaming autônomo constantemente ataca os agentes para encontrar fraquezas.

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Perguntas frequentes

Leitura adicional

Explore mais sobre LLMs e LLMOps conferindo:

• Compare 45+ ferramentas de MLOps: um benchmark abrangente de fornecedores
• Ferramentas de auditoria de segurança de rede.
• Ferramentas SOC com categorização de componentes principais

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  note   = {AIMultiple. Acessado em 19 Maio 2026}
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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 do Setor

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

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