As 20 principais ferramentas de segurança de LLM e frameworks gratuitos

Chevrolet of Watsonville, uma concessionária de automóveis, introduziu um chatbot baseado em ChatGPT em seu site. No entanto, o chatbot anunciou falsamente um carro por US$ 1, o que pode levar a consequências legais e resultou 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 large language models:

Comparando as principais ferramentas de segurança de LLM

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 oferecem serviços específicos de LLM para identificar falhas no sistema
3. Ferramentas de segurança de GenAI que se concentram em ameaças externas e erros internos em aplicativos de LLM.

Como nos concentramos em ferramentas de segurança de LLM, excluímos ferramentas de LLMOps e outros large language models (LLMs) que não conseguem identificar vulnerabilidades críticas ou qualquer violação de segurança. Também não mencionamos ferramentas que oferecem serviços de governança de IA que verificam comportamento ético e regulamentações de privacidade de dados.

A tabela mostra que as soluções de segurança de LLM estão classificadas em ordem alfabética dentro da categoria indicada.

Ferramentas de governança de IA

Ferramentas de governança de IA avaliam IA models quanto a 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. O Credo IA oferece GenAI Guardrails, que fornecem 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 E/S e infraestrutura de preservação de privacidade a partir de uma interface de usuário centralizada
2. Pacotes de políticas específicos para GenAI que incluem processos predefinidos e controles técnicos para mitigar riscos na geração de texto, código e imagens.

O Fairly IA, adquirido pela Asenion, é uma ferramenta de governança, gerenciamento de riscos e conformidade de IA projetada para gerenciar fluxos de trabalho de desenvolvimento de IA. O 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 models estejam seguros.
• Relatórios dinâmicos para fornecer visibilidade contínua e documentação do status de conformidade para gerenciar e auditar medidas de segurança de LLM.

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

• LLM observabilidade para monitorar o desempenho, detectar alucinações e toxicidade e proteger dados pessoais (PII).
• Auditor do Fiddler para avaliar a robustez, correção e segurança dos LLMs e oferece suporte a avaliações de ataques de injeção de prompt.
• Monitoramento de models para identificar desvio de model e definir alertas para possíveis problemas.
• IA responsável para mitigar viés e fornecer insights acionáveis para melhorar KPIs específicos.

O Holistic IA é uma ferramenta de governança de IA que ajuda na conformidade, mitigação de riscos e segurança de sistemas de IA, incluindo large language models (LLMs). Ele fornece avaliações de sistema quanto a eficácia, viés, privacidade e explicabilidade, além de 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 ocorrências de resultados tendenciosos, toxicidade e alucinações.
• Detecção de vulnerabilidades para identificar e mitigar vulnerabilidades.
• Detecção de prompts maliciosos para detectar e responder a prompts maliciosos e proteger os 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 models.

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

A Synack é adequada 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, tratamento inseguro de saídas, roubo de model e agência excessiva, abordando preocupações como resultados tendenciosos.
3. Resultados de testes ao entregar relatórios em tempo real por meio da plataforma Synack, apresentando metodologias de teste e quaisquer vulnerabilidades exploráveis.

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

1. Proteção contra vazamento de dados ao avaliar prompts e bloquear respostas que contenham informações de identificação pessoal (PII) para identificar ataques direcionados que podem 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 ao identificar e gerenciar conteúdo gerado por LLM que pode 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

O 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 pela tecnologia LLM, incluindo models populares como o ChatGPT. Os recursos do CalypsoAI Moderator ajudam com:

1. Prevenção de perda de dados ao rastrear dados sensíveis, como código e propriedade intelectual, e impedir o compartilhamento não autorizado de informações proprietárias.
2. Auditabilidade total ao oferecer um registro detalhado de todas as interações, incluindo conteúdo prompt, detalhes do remetente e carimbos de data/hora.
3. Detecção de código malicioso ao identificar e bloquear malware, protegendo o ecossistema da organização contra possíveis infiltrações por meio de respostas de LLM.
4. Análise automatizada ao gerar automaticamente comentários e insights sobre código descompilado, 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 em entender as possíveis vulnerabilidades que os cibercriminosos podem explorar em aplicações de IA com base nas informações sobre os IA models e os dados do cliente. A Adversa IA realiza:

1. Testes de resiliência ao simular ataques baseados 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 ao simular entradas de alto volume ou adversárias para avaliar as taxas de erro, variações de latência e pontos de falha do sistema.
3. Identificação de ataques ao analisar vulnerabilidades em sistemas de detecção facial para combater ataques adversários, 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 das soluções de IA baseadas em linguagem. Essas ferramentas podem ser ferramentas de segurança cibernética que adaptam seus serviços para LLMs ou plataformas e kits de ferramentas desenvolvidos especificamente para proteger aplicações de geração de linguagem.

LLM Attack Chains by Praetorian

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

1. Usar prompts criados para avaliar vulnerabilidades em Language Models (LLMs), expondo possíveis vieses ou falhas de segurança. O teste de injeção de prompt identifica onde um model não segue os limites das instruções, fornecendo dados para ajustar o comportamento do model.
2. Empregar detecção de ataques de canal lateral para fortalecer as ferramentas contra possíveis vulnerabilidades. Ao identificar e mitigar riscos de canal lateral, as organizações aprimoram a segurança de seus sistemas, protegendo informações sensíveis de possíveis canais ocultos e acessos não autorizados.
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 models, protegendo contra a manipulação maliciosa dos dados de entrada.
4. Prevenir a extração não autorizada de dados de treinamento para proteger informações proprietárias. Prevenir o acesso ilícito aos dados de treinamento aumenta a confidencialidade e a segurança das informações sensíveis usadas no desenvolvimento de models.
5. Detectar e eliminar backdoors para reforçar a segurança na plataforma Praetorian. Identificar e fechar possíveis backdoors aumenta a confiabilidade e a segurança dos models, garantindo que operem sem comprometimento ou acesso não autorizado.

LLMGuard

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

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

Lakera

O 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 em relação ao model, permitindo que as organizações protejam suas aplicações de LLM. Os recursos notáveis incluem:

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

LLM Guardian by 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 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 a segurança de LLM, enquanto outras podem ser implantadas em qualquer IA model.

A tabela mostra frameworks e bibliotecas de codificação de segurança de LLM de código aberto de acordo com suas pontuações no GitHub.

Guardrails IA

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

• Rail, que define especificações usando a Reliable IA Markup Language (RAIL)
• Guard, um wrapper leve para estruturar, validar e corrigir saídas de LLM.

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

1. Desenvolver um framework que possa facilitar a criação de validadores, garantindo adaptabilidade a diversos cenários e acomodando necessidades específicas de validação.
2. Automatizar o ciclo de execução para envio de prompt, verificação de saída e re-prompting programático quando as verificações de validação falham.
3. Estabelecer um repositório centralizado que abriga validadores usados com frequência para promover acessibilidade, colaboração e práticas de validação padronizadas em várias aplicações e casos de uso.

Garak

O 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 language models. Os recursos do Garak estão listados como:

1. Varredura automatizada para conduzir uma variedade de sondagens em um model, gerenciar tarefas como seleção de detectores e limitação de taxa e gerar relatórios detalhados sem intervenção manual, analisando o desempenho e a segurança do model 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 de red team auto.
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 log para análise aprofundada.

Rebuff IA

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

1. Empregar quatro camadas de defesa para proteger contra ataques de injeção de prompt (PI).
2. Utilizar detecção baseada em LLM que pode analisar prompts recebidos para identificar possíveis ataques, permitindo detecção de ameaças contextualizada e com nuances.
3. Armazenar embeddings de ataques anteriores em um banco de dados vetorial, reconhecendo e prevenindo ataques semelhantes no futuro.
4. Integrar canary tokens nos prompts para detectar vazamentos. O framework armazena embeddings de prompt 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 large language models (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, particularmente cruciais na análise de segurança.

Vigil

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

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

LLMFuzzer

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

EscalateGPT

O EscalateGPT é uma ferramenta Python baseada em IA que identifica oportunidades de escalonamento de privilégios nas configurações do Amazon Web Services (AWS) Identity and Access Management (IAM). Ele analisa configurações incorretas do IAM e fornece possíveis estratégias de mitigação usando diferentes models da 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 tratar vulnerabilidades.

O desempenho do EscalateGPT pode variar com base no model 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

O BurpGPT é uma extensão do Burp Suite que pode aprimorar os testes de segurança da web incorporando os Large Language Models (LLMs) da OpenAI. Ele fornece varredura de vulnerabilidades e recursos de análise baseada em tráfego integrados diretamente na interface do Burp Suite. Alguns de seus principais recursos incluem:

1. Verificação passiva de varredura dos dados HTTP enviados a um model GPT controlado pela OpenAI para análise, permitindo a detecção de vulnerabilidades e problemas que scanners tradicionais podem não perceber nas aplicações verificadas.
2. Controle granular para escolher entre vários models da 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 a exibição de resultados na interface do Burp.
4. Funcionalidade de solução de problemas por meio do Burp Event Log nativo, ajudando os usuários a resolver problemas de comunicação com a OpenAI API.

Práticas de codificação segura na era dos LLM

Embora bibliotecas e frameworks de código aberto ofereçam ferramentas valiosas para proteger aplicações de LLM, a geração segura de código também depende do uso de linguagens de programação mais seguras. Um exemplo notável é a reescrita pela Microsoft de suas principais bibliotecas criptográficas, SymCrypt, de C para Rust, uma linguagem com 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 de 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 atua como um firewall para essas conexões, impedindo que os agentes sejam sequestrados pelas ferramentas que utilizam.

Gestão de identidade e acesso agêntica (A-IAM)

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

Red teaming autônomo e pentesting

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

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Perguntas frequentes

Leitura adicional

Explore mais sobre LLMs e LLMOps conferindo:

• Compare ferramentas de MLOps: um benchmark abrangente de fornecedores
• Ferramentas de auditoria de segurança de rede.
• Principais ferramentas de detecção e prevenção de intrusões

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Registro de alterações

5 atualizações

1. 202621 Ago

   Removida a plataforma de orquestração e gateway de LLM Nexos.ai da lista de ferramentas.

2. 25 Fev

   Adicionado Nexos.ai às ferramentas de segurança de IA.

3. 20259 Dez

   Removido Holistic AI da lista de ferramentas.

4. 17 Jul

   Adicionada uma seção sobre práticas de codificação segura na era LLM.

5. 20241 Jul

   Adicionadas ferramentas de governança de IA à lista de soluções de segurança LLM.

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 inteligência de processos (incluindo mineração de processos) e automação empresarial (incluindo automação de TI e automação low-code/no-code).

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