Top 20 LLM Ferramentas de Segurança 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, 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 grandes modelos de linguagem:
Comparando as principais 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 fornecem serviços específicos para LLM identificando falhas do sistema
- Ferramentas de segurança 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 grandes modelos de linguagem (LLMs) que não conseguem identificar vulnerabilidades críticas ou qualquer violação de segurança. Também não mencionamos ferramentas que fornecem governança de IA serviços que verificam comportamento ético e regulamentos de privacidade de dados.
A tabela mostra que as soluções de segurança de LLM estão ordenadas em ordem alfabética dentro da categoria fornecida.
Ferramentas de governança de IA
As ferramentas de governança de IA avaliam os modelos de IA 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 os regulamentos relevantes, melhorando assim a segurança e a confiabilidade gerais. Algumas dessas ferramentas incluem:
Credo AI é uma plataforma de governança de IA que ajuda as empresas a adotar, escalar e governar a IA. Credo AI 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 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 imagem.
Fairly AI, adquirida pela Asenion, é uma ferramenta de governança de IA, gerenciamento de riscos e conformidade projetada para gerenciar fluxos de trabalho de desenvolvimento de IA. Fairly AI 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 rastrear:
- Observabilidade de LLM para monitorar desempenho, detectar alucinações e toxicidade, e proteger PII.
- Auditor Fiddler para avaliar LLMs quanto a robustez, correção e segurança, e oferece suporte a avaliações de ataques de injeção de prompt.
- Monitoramento de modelo para identificar desvio de modelo e definir alertas para possíveis problemas.
- IA responsável para mitigar viés e fornecer insights acionáveis para melhorar KPIs específicos.
Holistic AI é uma ferramenta de governança de IA que ajuda com conformidade, mitigação de riscos e segurança de sistemas de IA, incluindo grandes modelos de linguagem (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.
“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 adequada para diversas implementações de IA, incluindo chatbots, orientação ao cliente e ferramentas internas. Alguns recursos críticos que oferece incluem:
- Segurança contínua por identificar código inseguro antes do lançamento, garantindo gerenciamento proativo de riscos durante o desenvolvimento de código.
- Verificações de vulnerabilidades incluindo injeção de prompt, tratamento inseguro de saída, roubo de modelo e agência excessiva, abordando preocupações como saídas tendenciosas.
- Resultados de testes por entregar 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. 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 da WhyLabs oferece:
- 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.
- Monitoramento de injeção de prompt de prompts maliciosos que podem confundir o sistema e produzir saídas prejudiciais.
- Prevenção de desinformação identificando e gerenciando conteúdo gerado por LLM que possa incluir desinformação ou respostas inadequadas devido a “alucinações”.
- Top 10 OWASP para aplicações de LLM que são melhores práticas para identificar e mitigar riscos associados a 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 pela tecnologia LLM, incluindo modelos populares como o ChatGPT. Os recursos do Calypso IA Moderator ajudam com:
- Prevenção de perda de dados filtrando dados sensíveis, como código e propriedade intelectual, e impedindo o compartilhamento não autorizado de informações proprietárias.
- Auditoria completa oferecendo um registro detalhado de todas as interações, incluindo conteúdo prompt, detalhes do remetente e carimbos de data/hora.
- Detecção de código malicioso identificando e bloqueando malware, protegendo o ecossistema da organização contra possíveis infiltrações por meio de respostas de LLM.
- Análise automatizada gerando automaticamente comentários e insights sobre código descompilado, facilitando uma compreensão mais rápida de estruturas binárias complexas.
Adversa AI
Adversa AI 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 e dados de IA do cliente. A Adversa AI realiza:
- Testes de resiliência simulando ataques baseados em cenários para avaliar a capacidade do sistema de IA de se adaptar e responder, melhorando a resposta a incidentes e as medidas de segurança.
- Testes de estresse simulando entradas de alto volume ou adversariais para avaliar as taxas de erro, variações de latência e pontos de falha do sistema.
- 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 GenAI
As ferramentas específicas para 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 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 criados para avaliar vulnerabilidades em Modelos de Linguagem (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
- Empregar detecção de ataque de canal lateral para fortalecer ferramentas contra vulnerabilidades potenciais. Ao identificar e mitigar riscos de canal lateral, as organizações aumentam a segurança de seus sistemas, protegendo informações sensíveis de possíveis canais ocultos e acesso não autorizado.
- Contra-atacar envenenamento de dados para manter a integridade dos conjuntos de dados de treinamento de LLM. Identificar e prevenir proativamente o envenenamento de dados garante a confiabilidade e a precisão dos modelos, protegendo contra manipulação maliciosa dos dados de entrada.
- 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.
- Detectar e eliminar backdoors para reforçar a segurança dentro da plataforma Praetorian. Identificar e fechar possíveis backdoors aumenta a confiabilidade e a confiabilidade dos modelos, garantindo que operem sem comprometimento ou acesso não autorizado.
LLMGuard
LLM Guard, desenvolvido pela Laiyer AI, é um kit de ferramentas de segurança de código aberto para Grandes Modelos de Linguagem (LLMs) que fornece validação de entrada/saída, correções de código e documentação técnica. O kit de ferramentas permite que os usuários:
- Detectar e sanitizar linguagem prejudicial em interações com LLM, garantindo que o conteúdo permaneça apropriado e seguro.
- Prevenir vazamento de dados de informações sensíveis durante interações com LLM, um aspecto crucial para manter a privacidade e a segurança dos dados.
- Resistir contra ataques de injeção de prompt, garantindo a integridade das interações com LLM.
Lakera
Lakera Guard é uma ferramenta de segurança de IA baseada em API usada para monitorar e avaliar aplicações de Grandes Modelos de Linguagem (LLM). A ferramenta pode se integrar com 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 dignos de nota 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 identificando 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 e riscos de segurança potenciais, 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 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 frameworks e bibliotecas de codificação de segurança de LLM de código aberto de acordo com suas classificações no GitHub.
Guardrails AI
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 Reliable AI Markup Language (RAIL)
- Guard, um wrapper leve para estruturar, validar e corrigir saídas de LLM.
Guardrails AI ajuda a estabelecer e manter padrões de garantia em LLMs por
- Desenvolver uma estrutura que possa facilitar a criação de validadores, garantindo adaptabilidade a diversos cenários e acomodando necessidades específicas de validação.
- Automatizando o loop de execução para envio de prompts, verificação de saída e re-prompting programático quando as verificações de validação falham.
- Estabelecendo um repositório centralizado que abriga validadores frequentemente usados para promover acessibilidade, colaboração e práticas de validação padronizadas em várias aplicações e casos de uso.
Garak
Garak é um scanner automatizado de vulnerabilidades projetado para Grandes Modelos de Linguagem (LLMs), com o objetivo de identificar vulnerabilidades de segurança em tecnologias, sistemas, aplicações e serviços que utilizam modelos de linguagem. Os recursos do Garak estão listados como:
- Varredura automatizada 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.
- Conectividade com vários LLMs, incluindo OpenAI, HuggingFace, 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 auto red-team.
- 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 AI
Rebuff é um detector de injeção de prompt que analisa prompts recebidos usando quatro etapas distintas de filtragem e detecção. O Rebuff pode melhorar a segurança de aplicações de Grandes Modelos de Linguagem (LLM) ao
- Empregando quatro camadas de defesa para proteger contra ataques de PI.
- Utilizando detecção baseada em LLM que pode analisar prompts recebidos para identificar ataques potenciais, permitindo detecção de ameaças sutil e ciente do contexto.
- Armazenando embeddings de ataques anteriores em um banco de dados vetorial, reconhecendo e prevenindo ataques semelhantes no futuro.
- Integrando tokens canários em prompts para detectar vazamentos. A estrutura armazena embeddings de prompts 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, utilizando grandes modelos de linguagem (LLMs) como GPT-3.5, GPT-4 ou Claude v1.2. Ele fornece aos usuários
- Identificação de vulnerabilidades para identificar vulnerabilidades de segurança potenciais aproveitando LLM, oferecendo insights com base 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, melhorando a legibilidade e compreensão do código, particularmente crucial na análise de segurança.
Vigil
Vigil é uma biblioteca Python e API REST que pode avaliar prompts e respostas em Grandes Modelos de Linguagem (LLMs). Seu papel principal é identificar injeções de prompt, jailbreaks e riscos potenciais associados às interações com LLM. O Vigil pode fornecer:
- Métodos de detecção para análise de prompts, incluindo banco de dados vetorial/similaridade de texto, YARA/heurística, análise de modelo transformador, similaridade prompt-resposta e Canary Tokens.
- Detecções personalizadas usando assinaturas YARA.
LLMFuzzer
O LLMFuzzer é um framework de fuzzing de código aberto que pode identificar vulnerabilidades em Grandes Modelos de Linguagem (LLMs), com foco na integração deles 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
- Testes de integração de LLM API para avaliar integrações de LLM em várias aplicações, garantindo testes.
- Estratégias de fuzzing para descobrir vulnerabilidades, aumentando sua eficácia.
EscalateGPT
O EscalateGPT é uma ferramenta Python com IA que identifica oportunidades de escalonamento de privilégios dentro das configurações do Amazon Web Services (AWS) Identity and Access Management (IAM). Ele analisa configurações incorretas do IAM e fornece estratégias potenciais de mitigação usando diferentes modelos da OpenAI. Alguns recursos incluem:
- Recuperação e análise de políticas IAM para identificar oportunidades potenciais de escalonamento de privilégios e sugerir mitigações relevantes.
- Resultados detalhados em formato JSON para explorar e recomendar estratégias que possam 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 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 Grandes Modelos de Linguagem da OpenAI (LLMs). 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 passiva de varredura de dados HTTP enviados a um modelo GPT controlado pela OpenAI para análise, permitindo a detecção de vulnerabilidades e problemas que os scanners tradicionais podem ignorar em aplicações escaneadas.
- Controle granular para escolher entre vários 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 na interface do Burp.
- 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 da Microsoft de suas bibliotecas criptográficas principais, 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
Segurança agêntica se refere 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 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 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
LLM security se refere às medidas de segurança e considerações aplicadas a Grandes Modelos de Linguagem (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: Os modelos de linguagem podem gerar conteúdo impreciso ou tendencioso devido ao treinamento em vastos conjuntos de dados. Outro problema de segurança de dados são as violações de dados em que usuários não autorizados obtêm acesso às informações sensíveis.
Solução: Use Aprendizado por Reforço com Feedback Humano (RLHF) para alinhar os modelos aos valores humanos e minimizar comportamentos indesejáveis.
2. Segurança do Modelo: Proteja o modelo contra adulteração e garanta a integridade de seus parâmetros e saídas.
Medidas: Implemente segurança para evitar alterações não autorizadas, mantendo a confiança na arquitetura do modelo. Use processos de validação e somas de verificação para verificar a autenticidade da saída.
3. Segurança da Infraestrutura: Garanta a confiabilidade dos modelos de linguagem protegendo os sistemas de hospedagem.
Ações: Implemente medidas rigorosas para proteção de servidores e rede, 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: Integre considerações éticas nas práticas de segurança para equilibrar as capacidades do modelo com a mitigação de riscos. Para isso, aplique ferramentas de governança de IA e métodos.
Preocupações com a 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 de LLM.
– Danos à Reputação: Entidades que usam LLMs podem sofrer danos à reputação, afetando sua posição perante o público e o setor.
Por outro lado, comprometer a segurança 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 responsável de LLM para usuários e partes interessadas.
OWASP (Open Web Application Security Project) expandiu seu foco para abordar os desafios de segurança exclusivos associados a LLMs. Aqui está a lista completa desses riscos de segurança de LLM e ferramentas para mitigá-los:
1. Prompt Injection
Manipular os prompts de entrada dados 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. Manuseio Inseguro de Saída
Manusear mal ou gerenciar inadequadamente as saídas geradas por um modelo de linguagem, levando a possíveis problemas éticos ou de segurança.
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 humana no 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 de 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 especificado.
– Monitoramento e alertas: Garantir monitoramento contínuo do desempenho do modelo e configurar alertas para picos incomuns de tráfego.
5. Vulnerabilidades na Cadeia de Suprimentos:
Identificar pontos fracos 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 a qualidade das fontes de dados de treinamento.
– Armazenamento seguro de dados: Garantir armazenamento e manuseio seguros dos dados de treinamento para evitar acesso não autorizado.
6. Divulgação de Informações Sensíveis:
Revelar involuntariamente informações confidenciais ou sensíveis por meio 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 aprendizado federado, 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 resolver 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 sobre as capacidades generativas do modelo para evitar saídas com influência excessiva.
– Ajuste fino: Ajustar finamente modelos com conjuntos de dados 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 vários modelos ou ensembles para reduzir a dependência excessiva de um único modelo.
– Dados de treinamento diversificados: Treinar modelos em conjuntos de dados diversificados para mitigar viés 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 verificando:
- Compare ferramentas 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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@misc{simsek2026,
author = {Şimşek, Hazal},
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5 atualizaçõesRemovida a plataforma de orquestração e gateway de LLM Nexos.ai da lista de ferramentas.
Adicionado Nexos.ai às ferramentas de segurança de IA.
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