Compare as 20 Melhores Ferramentas de Segurança de LLM e Frameworks Gratuitos
A Chevrolet of Watsonville, uma concessionária de automóveis, introduziu um chatbot baseado no 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 melhores ferramentas de segurança de LLM que podem proteger suas aplicações de modelos de linguagem de grande porte:
Comparando as melhores ferramentas de segurança de LLM
Antes de comparar as ferramentas de segurança de LLM, nós as analisamos em três categorias:
- Frameworks e bibliotecas de código aberto que podem detectar ameaças potenciais
- Ferramentas de segurança de IA que oferecem serviços específicos para LLM identificando falhas do sistema
- Ferramentas de segurança de GenAI que se concentram em ameaças externas e erros internos em aplicações de LLM.
Como nos concentramos em ferramentas de segurança de LLM, excluímos ferramentas de LLMOps e outros modelos de linguagem de grande porte (LLMs) que não podem 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 estão ordenadas por ordem alfabética na categoria fornecida.
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, aumentando assim a segurança e a confiabilidade geral. 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:
- 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
- Pacotes de políticas específicos para GenAI que incluem processos predefinidos e controles técnicos para mitigar riscos na geração de texto, código e imagens.
Fairly IA, adquirida pela Asenion, é uma ferramenta de governança, gestão de riscos e conformidade de IA projetada para gerenciar fluxos de trabalho de desenvolvimento de IA. A 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 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 acompanhar:
- Observabilidade de LLM para monitorar o desempenho, detectar alucinações e toxicidade e proteger PII.
- Auditor 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 com conformidade, mitigação de riscos e segurança de sistemas de IA, incluindo modelos de linguagem de grande porte (LLMs). Ela fornece avaliações de sistema para 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.
A Synack é uma empresa de segurança cibernética que fornece serviços de testes de segurança crowdsourced. 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:
- Segurança contínua ao identificar código inseguro antes do lançamento, garantindo gestão proativa de riscos durante o desenvolvimento de código.
- Verificações de vulnerabilidade incluindo injeção de prompt, manipulação insegura de saída, roubo de modelo e agência excessiva, abordando preocupações como saídas tendenciosas.
- Resultados de testes ao entregar relatórios em tempo real através 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 dos sistemas LLM implantados. Combina ferramentas de observabilidade e mecanismos de salvaguarda, fornecendo proteção contra várias ameaças e vulnerabilidades de segurança, como prompts maliciosos. Aqui estão alguns dos principais recursos que a plataforma WhyLabs oferece:
- Proteção contra vazamento de dados ao avaliar prompts e bloquear respostas contendo informações de identificação pessoal (PII) para identificar ataques direcionados que podem vazar dados confidenciais.
- Monitoramento de injeção de prompt de prompts maliciosos que podem confundir o sistema fazendo-o fornecer saídas prejudiciais.
- Prevenção de desinformação ao identificar e gerenciar conteúdo gerado por LLM que pode incluir desinformação ou respostas inadequadas devido a "alucinações".
- OWASP top 10 para aplicações de LLM que são as melhores práticas para identificar e mitigar riscos associados aos LLMs.
CalypsoAI Moderator
CalypsoAI Moderator é um utilitário local ou auto-hospedado que não processa ou 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:
- Prevenção de perda de dados ao filtrar dados sensíveis, como código e propriedade intelectual, e prevenir o compartilhamento não autorizado de informações proprietárias.
- Auditabilidade total ao oferecer um registro detalhado de todas as interações, incluindo conteúdo prompt, detalhes do remetente e carimbos de data/hora.
- Detecção de código malicioso ao identificar e bloquear malware, protegendo o ecossistema da organização contra possíveis infiltrações através de respostas de LLM.
- 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 vulnerabilidades potenciais que os cibercriminosos podem explorar em aplicações de IA com base nas informações sobre os modelos de IA e dados do cliente. A Adversa IA realiza:
- Testes de resiliência ao simular simulações de ataque 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 ao simular entradas de alto volume ou adversariais para avaliar as taxas de erro do sistema, variações de latência e pontos de falha.
- Identificação de ataques ao analisar 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
Ferramentas específicas para GenAI protegem a integridade e 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 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 adversariais para desafiar modelos LLM. A plataforma da Praetorian permite que os usuários:
- Usar prompts elaborados para avaliar vulnerabilidades em Modelos de Linguagem (LLMs), expondo possíveis vieses ou falhas de segurança. Testes de injeção de prompt identificam onde um modelo falha em seguir os limites de instrução, fornecendo dados para ajustar o comportamento do modelo
- Empregar detecção de ataques de canal lateral para fortalecer ferramentas contra vulnerabilidades potenciais. Ao identificar e mitigar riscos de canal lateral, as organizações aprimoram a segurança de seus sistemas, protegendo informações sensíveis de possíveis canais ocultos e acesso não autorizado.
- 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 precisão dos modelos, protegendo contra a manipulação maliciosa de dados de entrada.
- Prevenir a extração não autorizada de dados de treinamento para proteger informações proprietárias. Prevenir o acesso ilícito a dados de treinamento aprimora a confidencialidade e segurança de informações sensíveis usadas no desenvolvimento de modelos.
- Detectar e eliminar backdoors para reforçar a segurança dentro da plataforma Praetorian. Identificar e fechar possíveis backdoors aprimora 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 Modelos de Linguagem de Grande Porte (LLMs) que fornece validação de entrada/saída, correções de código e documentação técnica. O toolkit permite que os usuários:
- Detectar e sanitizar linguagem prejudicial em interações de LLM, garantindo que o conteúdo permaneça apropriado e seguro.
- Prevenir vazamento de dados de informações sensíveis durante interações de LLM, um aspecto crucial para manter a privacidade e segurança dos dados.
- 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 Modelos de Linguagem de Grande Porte (LLM). A ferramenta pode se integrar com aplicações e fluxos de trabalho existentes através de sua API, permanecendo agnóstica de modelo, permitindo que as organizações protejam suas aplicações de LLM. Recursos notáveis incluem:
- Proteção contra Injeção de Prompt para ataques diretos e indiretos, prevenindo ações downstream não intencionais.
- Vazamento de informações sensíveis, como informações de identificação pessoal (PII) ou dados corporativos confidenciais.
- Detecção de alucinações ao identificar saídas de modelos que se desviam do contexto de entrada ou 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:
- Avaliações de segurança para identificar vulnerabilidades potenciais e riscos de segurança, fornecendo às organizações insights sobre sua postura de segurança e possíveis desafios na implantação de LLMs.
- Modelagem de ameaças, permitindo que as organizações antecipem e se preparem para possíveis ameaças cibernéticas direcionadas às suas aplicações de LLM.
- 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 código aberto capacitam os desenvolvedores a implementar e aprimorar medidas de segurança em aplicações de IA e IA Generativa. Algumas delas são especificamente desenvolvidas para segurança de LLM, enquanto outras podem ser implantadas em qualquer modelo de IA.
A tabela mostra frameworks e bibliotecas de código aberto para segurança de LLM de acordo com suas pontuações 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, que define 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 ao
- Desenvolver um framework que pode facilitar a criação de validadores, garantindo adaptabilidade a diversos cenários e acomodando necessidades específicas de validação.
- Automatizar o loop de execução para envio de prompt, verificação de saída e re-prompting programático quando as verificações de validação falham.
- Estabelecer um repositório centralizado que abriga validadores frequentemente empregados para promover acessibilidade, colaboração e práticas padronizadas de validação em várias aplicações e casos de uso.
Garak
Garak é um scanner automatizado de vulnerabilidades projetado para Modelos de Linguagem de Grande Porte (LLMs), visando identificar vulnerabilidades de segurança em tecnologias, sistemas, aplicações e serviços que utilizam modelos de linguagem. Os recursos do Garak são listados como:
- Varredura automatizada para conduzir uma variedade de sondas em um modelo, gerenciar tarefas como seleção de detector e limitação de taxa e gerar relatórios detalhados sem intervenção manual, analisando o desempenho e a segurança do modelo com envolvimento humano mínimo.
- Conectividade com vários LLMs, incluindo OpenAI, Hugging Face, Cohere, Replicate e integrações Python personalizadas, aumentando a flexibilidade para diversas necessidades de segurança de LLM.
- Capacidade de auto-adaptação sempre que uma falha de LLM é identificada, registrando e treinando seu recurso de auto red-team.
- Exploração diversificada de modos de falha através 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
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 Modelos de Linguagem de Grande Porte (LLM) ao
- Empregar quatro camadas de defesa para proteger contra ataques de PI.
- Utilizar detecção baseada em LLM que pode analisar prompts recebidos para identificar ataques potenciais, permitindo detecção de ameaças sutil e consciente do contexto.
- Armazenar embeddings de ataques anteriores em um banco de dados vetorial, reconhecendo e prevenindo ataques semelhantes no futuro.
- Integrar canary tokens em 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 protocol droid para 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
- Identificação de vulnerabilidades para identificar possíveis vulnerabilidades de segurança alavancando LLM, oferecendo insights baseados em padrões e dados de treinamento.
- Análise automatizada para gerar automaticamente comentários e insights sobre código descompilado, facilitando uma compreensão mais rápida de estruturas binárias complexas.
- Anotação e documentação de código para sugerir nomes significativos para funções e variáveis, aprimorando 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 Porte (LLMs). Seu principal papel é identificar injeções de prompt, jailbreaks e riscos potenciais associados às interações de LLM. O Vigil pode entregar:
- Métodos de detecção para análise de prompt, incluindo banco de dados vetorial/similaridade de texto, YARA/heurísticas, análise de modelo transformer, similaridade prompt-resposta e Canary Tokens.
- Detecções personalizadas usando assinaturas YARA.
LLMFuzzer
LLMFuzzer é um framework de fuzzing de código aberto que pode identificar vulnerabilidades em Modelos de Linguagem de Grande Porte (LLMs), focando em sua integração em aplicações através de LLM APIs. Esta ferramenta pode ser útil para entusiastas de segurança, testadores de penetração ou pesquisadores de segurança cibernética. Seus principais recursos incluem
- Testes de integração de LLM API para avaliar integrações de LLM em várias aplicações, garantindo testes.
- Estratégias de fuzzing para descobrir vulnerabilidades, aprimorando 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). Ela analisa configurações incorretas de IAM e fornece possíveis estratégias de mitigação usando diferentes modelos da OpenAI. Alguns recursos incluem:
- Recuperação e análise de políticas IAM para identificar possíveis oportunidades de escalação de privilégios e sugerir mitigações relevantes.
- 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 aprimorar os testes de segurança web incorporando os Modelos de Linguagem de Grande Porte (LLMs) da OpenAI. Ele fornece recursos de varredura de vulnerabilidades e análise baseada em tráfego integrados diretamente na interface do Burp Suite. Alguns de seus principais recursos incluem:
- Verificação de varredura passiva de dados HTTP enviados a um modelo GPT controlado pela OpenAI para análise, permitindo a detecção de vulnerabilidades e problemas que scanners tradicionais podem não perceber em aplicações varridas.
- Controle granular para escolher entre múltiplos modelos da OpenAI e controlar o número de tokens GPT usados na análise.
- Integração com o Burp suite, aproveitando todos os recursos nativos necessários para análise, como exibir resultados dentro da interface do Burp.
- Funcionalidade de solução de problemas através do Burp Event Log nativo, auxiliando 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 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 gerado por LLM, este esforço demonstra como escolher 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 agentiva
Segurança agentiva refere-se à segurança de agentes de IA:
Gateway seguro MCP
O Model Context Protocol (MCP) é o padrão da indústria para conectar agentes de IA a ferramentas. Um gateway MCP atua como um firewall para essas conexões, prevenindo que os agentes sejam sequestrados pelas ferramentas que usam.
Gestão de identidade e acesso agentiva (A-IAM)
Essas ferramentas focam em gerenciar as credenciais, "intenção" e privilégios desses cidadãos digitais autônomos.
Red teaming autônomo e pentesting
Como os agentes agem de maneiras não determinísticas, verificações de segurança estáticas são insuficientes. A abordagem de red teaming autônomo ataca constantemente os agentes para encontrar fraquezas.
Adicionar como fonte preferencialPerguntas frequentes
A segurança de LLM refere-se às medidas e considerações de segurança aplicadas a Modelos de Linguagem de Grande Porte (LLMs), que são modelos avançados de processamento de linguagem natural, como o GPT-3. A segurança de LLM envolve abordar riscos e desafios de segurança potenciais associados a esses modelos, incluindo questões como:
1. Segurança de Dados: Modelos de linguagem podem gerar conteúdo impreciso ou tendencioso devido ao seu treinamento em vastos datasets. Outra questão de segurança de dados são as violações de dados onde usuários não autorizados obtêm acesso a informações sensíveis.
Solução: Usar Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF) para alinhar modelos com valores humanos e minimizar comportamentos indesejáveis.
2. Segurança do Modelo: Proteger o modelo contra adulteração e garantir a integridade de seus parâmetros e saídas.
Medidas: Implementar segurança para prevenir alterações não autorizadas, mantendo a confiança na arquitetura do modelo. Usar processos de validação e checksums para verificar a autenticidade da saída.
3. Segurança de Infraestrutura: Garantir a confiabilidade dos modelos de linguagem protegendo os sistemas de hospedagem.
Ações: Implementar medidas rigorosas para proteção de servidores e redes, incluindo firewalls, sistemas de detecção de intrusão e mecanismos de criptografia, para proteger contra ameaças e acesso não autorizado.
4. Considerações Éticas: Prevenir a geração de conteúdo prejudicial ou tendencioso e garantir a implantação responsável do modelo.
Abordagem: Integrar considerações éticas nas 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 segurança de LLM podem levar a:
– Perda de Confiança: Incidentes de segurança podem corroer a confiança, impactando a confiança do usuário e os relacionamentos com as partes interessadas.
– Repercussões Legais: Violações podem levar a consequências legais, especialmente em relação a dados regulamentados derivados da engenharia reversa de modelos LLM.
– Danos à Reputação: Entidades que usam LLMs podem enfrentar danos à reputação, afetando sua posição no público e na indústria.
Por outro lado, uma segurança comprometida pode garantir e melhorar:
– Desempenho confiável e consistente de LLM em várias aplicações.
– Confiabilidade das saídas de LLM, prevenindo resultados não intencionais ou maliciosos.
– Garantia de segurança de LLM responsável para usuários e partes interessadas.
OWASP (Open Web Application Security Project) expandiu seu foco para abordar os desafios únicos de segurança associados aos LLMs. Aqui está a lista completa desses riscos de segurança de LLM e ferramentas para mitigá-los:
1. Injeção de Prompt
Manipular os prompts de entrada fornecidos a um modelo de linguagem para produzir saídas não intencionais ou tendenciosas.
Ferramentas e métodos a usar:
– Validação de entrada: Implementar validação rigorosa de entrada para filtrar e sanitizar prompts do usuário.
– Filtros de expressão regular: Usar expressões regulares para detectar e filtrar prompts potencialmente prejudiciais ou tendenciosos.
2. Manipulação Insegura de Saída
Manuseio inadequado ou gerenciamento insuficiente das saídas geradas por um modelo de linguagem, levando a possíveis problemas de segurança ou éticos.
Ferramentas e métodos a usar:
– Filtros de pós-processamento: Aplicar filtros de pós-processamento para revisar e refinar saídas geradas em busca de conteúdo inadequado ou tendencioso.
– Revisão human-in-the-loop: Incluir revisores humanos para avaliar e filtrar saídas do modelo em busca de 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 usar:
– 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: Usar métodos de aumento de dados para diversificar os dados de treinamento e reduzir o impacto de amostras envenenadas.
4. Negação de Serviço do Modelo
Explorar vulnerabilidades em um modelo para interromper seu funcionamento normal ou disponibilidade.
Ferramentas e métodos a usar:
– Limitação de taxa: Implementar limitação de taxa para restringir o número de consultas ao modelo de uma única fonte dentro de um período de tempo especificado.
– Monitoramento e alertas: Garantir monitoramento contínuo do desempenho do modelo e configurar alertas para picos incomuns de tráfego.
5. Vulnerabilidades da Cadeia de Suprimentos:
Identificar fraquezas na cadeia de suprimentos de sistemas de IA, incluindo os dados usados para treinamento, para prevenir possíveis violações de segurança.
Ferramentas e métodos a usar:
– Validação de fonte de dados: Verificar a autenticidade e qualidade das fontes de dados de treinamento.
– Armazenamento seguro de dados: Garantir armazenamento e manuseio seguros dos dados de treinamento para prevenir acesso não autorizado.
6. Divulgação de Informações Sensíveis:
Revelar não intencionalmente informações confidenciais ou sensíveis através das saídas de um modelo de linguagem.
Ferramentas e métodos a usar:
– Técnicas de redação: Desenvolver métodos para redigir ou filtrar informações sensíveis das saídas do modelo.
– Técnicas de preservação de privacidade: Explorar técnicas de preservação de privacidade como aprendizagem federada para treinar modelos sem expor dados brutos.
7. Design Inseguro de Plugins:
Projetar plugins ou componentes adicionais para um modelo de linguagem que tenham vulnerabilidades de segurança ou possam ser explorados.
Ferramentas e métodos a usar:
– Auditorias de segurança: Realizar auditorias de segurança de plugins e componentes adicionais para identificar e abordar vulnerabilidades.
– Isolamento de plugins: Implementar medidas de isolamento para conter o impacto de violações de segurança dentro dos plugins.
8. Agência Excessiva:
Permitir que um modelo de linguagem gere saídas com influência ou controle excessivos, potencialmente levando a consequências não intencionais.
Ferramentas e métodos a usar:
– Geração controlada: Definir controles e restrições nas capacidades generativas do modelo para evitar saídas com influência excessiva.
– Fine-tuning: Fazer fine-tuning de modelos com datasets controlados para alinhá-los mais de perto com casos de uso específicos.
9. Dependência Excessiva:
Dependência excessiva das saídas de um modelo de linguagem sem validação adequada ou consideração de possíveis vieses e erros.
Ferramentas e métodos a usar:
– Diversidade de modelos: Considerar o uso de múltiplos modelos ou ensembles para reduzir a dependência excessiva de um único modelo.
– Dados de treinamento diversos: Treinar modelos em datasets diversos para mitigar vieses e garantir robustez.
10. Roubo de modelo:
Acesso não autorizado ou aquisição de um modelo de linguagem treinado, que pode ser mal utilizado ou explorado para vários propósitos.
Ferramentas e métodos a usar:
– Criptografia de modelo: Implementar técnicas de criptografia para proteger o modelo durante armazenamento e trânsito.
– Controles de acesso: Aplicar controles de acesso rigorosos para limitar quem pode acessar e modificar o modelo.
Leitura adicional
Explore mais sobre LLMs e LLMOps conferindo:
- Compare mais de 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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