Top 20 LLM Güvenlik Araçları ve Ücretsiz Framework'ler

Chevrolet of Watsonville, bir araba bayisi, web sitesinde ChatGPT tabanlı bir chatbot tanıttı. Ancak chatbot yanlışlıkla bir arabayı 1 dolara reklam etti; bu da potansiyel olarak hukuki sonuçlara ve Chevrolet için yüklü bir faturaya yol açabilir. Bunun gibi olaylar, LLM uygulamalarına güvenlik önlemleri uygulamanın önemini vurgular. ¹

Büyük dil modeli uygulamalarınızı koruyabilecek en iyi LLM güvenlik araçlarını keşfedin:

En iyi LLM güvenlik araçlarını karşılaştırma

LLM güvenlik araçlarını karşılaştırmadan önce, bunları üç kategoride inceledik:

1. Açık kaynaklı framework'ler ve kütüphaneler, olası tehditleri tespit edebilir
2. YZ güvenlik araçları sistem arızalarını tespit eden LLM'ye özel hizmetler sunar
3. GenAI güvenlik araçları, LLM uygulamalarındaki dış tehditlere ve iç hatalara odaklanır.

LLM güvenlik araçlarına odaklandığımız için, kritik güvenlik açıklarını veya herhangi bir güvenlik ihlalini tespit edemeyen LLMOps araçlarını ve diğer büyük dil modellerini (LLM'ler) hariç tuttuk. Ayrıca etik davranışı ve veri gizliliği düzenlemelerini denetleyen YZ yönetişim hizmetleri sunan araçlardan da bahsetmedik.

Tablo, LLM güvenlik çözümlerinin ilgili kategoride alfabetik sıraya göre sıralandığını göstermektedir.

YZ yönetişim araçları

YZ yönetişim araçları; etkinlik, önyargı, sağlamlık, gizlilik ve açıklanabilirlik açısından YZ modellerini değerlendirir; risk azaltma ve standartlaştırılmış raporlama için uygulanabilir stratejiler sunar. YZ yönetişim araçları, LLM güvenlik değerlendirmelerine yardımcı olarak LLM'lerin güvenli, güvenilir ve ilgili düzenlemelere uyumlu olmasını sağlayabilir ve böylece genel güvenliği ve güvenilirliği artırır. Bu araçlardan bazıları şunlardır:

Credo YZ, şirketlerin YZ'yi benimsemesine, ölçeklendirmesine ve yönetmesine yardımcı olan bir YZ yönetişim platformudur. Credo YZ, üretken YZ teknolojilerinin benimsenmesini destekleyen yönetişim özellikleri sağlayan GenAI Guardrails sunar. Özelliklerinden bazıları şunlardır:

1. LLMOps araçlarıyla teknik entegrasyonlar, merkezi bir kullanıcı arayüzünden I/O filtrelerini ve gizlilik koruyan altyapıyı yapılandırmak için
2. GenAI'ye özel politika paketleri; metin, kod ve görüntü üretimindeki riskleri azaltmak için önceden tanımlanmış süreçler ve teknik kontroller içerir.

Asenion tarafından satın alınan Fairly YZ; YZ geliştirme iş akışlarını yönetmek için tasarlanmış bir YZ yönetişim, risk yönetimi ve uyumluluk aracıdır. Fairly YZ, LLM güvenlik risklerini tespit etmek ve bunlara tepki vermek için şu özellikleriyle faydalı olabilir:

• Sürekli izleme ve test, riskleri gerçek zamanlı olarak tespit etmek ve azaltmak için.
• Risk ve uyum ekipleri arasında iş birliği, modellerin güvenli olmasını sağlamak için veri bilimi ve siber güvenlik ekipleriyle.
• Dinamik raporlama, LLM güvenlik önlemlerini yönetmek ve denetlemek için uyum durumuna ilişkin sürekli görünürlük ve belge sağlar.

Fiddler; YZ gözlemlenebilirliği, güvenliği ve yönetişimi için kurumsal bir yazılım platformudur. Şunları izlemek için izleme araçları sağlar:

• LLM gözlemlenebilirliği, performansı izler, halüsinasyonları ve toksisiteyi tespit eder ve PII'yi korur.
• Fiddler denetçisi, LLM'leri sağlamlık, doğruluk ve güvenlik açısından değerlendirir ve prompt injection saldırı değerlendirmelerini destekler.
• Model izleme, model kaymasını tespit eder ve olası sorunlar için uyarılar ayarlar.
• Sorumlu YZ, önyargıyı azaltır ve belirli KPI'ları iyileştirmek için uygulanabilir içgörüler sağlar.

Holistic YZ; büyük dil modelleri (LLM'ler) dahil olmak üzere YZ sistemlerinin uyumluluğuna, risk azaltımına ve güvenliğine yardımcı olan bir YZ yönetişim aracıdır. Etkinlik, önyargı, gizlilik ve açıklanabilirlik için sistem değerlendirmeleri ve küresel YZ düzenlemelerinin sürekli izlenmesini sağlar. İlgili özelliklerinden bazıları şunlardır:

• Veri güvenliği, üretken YZ prompt'larındaki hassas verileri otomatik olarak sansürler.
• Önyargı ve toksisite filtreleme, önyargılı çıktı, toksisite ve halüsinasyon örneklerini tespit eder ve azaltır.
• Güvenlik açığı tespiti, güvenlik açıklarını tespit eder ve azaltır.
• Kötü amaçlı prompt tespiti, LLM'leri korumak için kötü amaçlı prompt'ları tespit eder ve bunlara yanıt verir.

YZ güvenlik araçları

YZ güvenlik araçları, gelişmiş algoritmalar ve tehdit tespit mekanizmaları kullanarak yapay zeka uygulamaları için güvenlik önlemleri sağlar. Bu araçlardan bazıları, bu modellerin bütünlüğünü sağlamak için LLM'ler için kullanılabilir.

“Synack, kitle kaynaklı güvenlik testi hizmetleri sunan bir siber güvenlik şirketidir. Platform, LLM uygulamalarındaki güvenlik açıklarını tespit etme ve operasyonel riskleri yönetme araçları içerir.

Synack; chatbot'lar, müşteri yönlendirme ve dahili araçlar dahil olmak üzere çeşitli YZ uygulamaları için uygundur. Sunduğu bazı kritik özellikler şunlardır:

1. Sürekli güvenlik ile yayınlanmadan önce güvenli olmayan kodları tespit ederek, kod geliştirme sırasında proaktif risk yönetimi sağlar.
2. Güvenlik açığı kontrolleri; prompt injection, güvensiz çıktı işleme, model hırsızlığı ve aşırı yetki gibi konuları ele alır ve önyargılı çıktılar gibi endişeleri giderir.
3. Test sonuçları ile Synack platformu aracılığıyla gerçek zamanlı raporlar sunar, test metodolojilerini ve istismar edilebilir güvenlik açıklarını gösterir.

WhyLabs LLM Security, dağıtılan LLM sistemlerinin güvenilirliğini ve davranışını değerlendirmek için tasarlanmış izleme araçları sağlar. Gözlemlenebilirlik araçları ve koruma mekanizmalarını birleştirerek kötü amaçlı prompt'lar gibi çeşitli güvenlik tehditlerine ve güvenlik açıklarına karşı koruma sağlar. İşte WhyLabs platformunun sunduğu temel özelliklerden bazıları:

1. Veri sızıntısı koruması; gizli verileri sızdırabilecek hedefli saldırıları tespit etmek için prompt'ları değerlendirir ve kişisel olarak tanımlanabilir bilgiler (PII) içeren yanıtları engeller.
2. Prompt injection izleme, sistemi zararlı çıktılar sağlamaya yönlendirebilecek kötü amaçlı prompt'ları izler.
3. Yanlış bilgi önleme; “halüsinasyonlar” nedeniyle yanlış bilgi veya uygunsuz yanıtlar içerebilecek LLM tarafından üretilen içeriği tespit edip yönetir.
4. OWASP Top 10 for LLM uygulamaları; LLM'lerle ilişkili riskleri tespit etmek ve azaltmak için en iyi uygulamalardır.

CalypsoAI Moderator

CalypsoAI Moderator, verileri harici olarak işlemeyen veya depolamayan yerel veya kendi kendine barındırılan bir araçtır ve üçüncü taraf veri maruziyetini sınırlar. Araç, ChatGPT gibi popüler modeller de dahil olmak üzere LLM teknolojisiyle çalışan çeşitli platformlarla uyumludur. CalypsoAI Moderator özellikleri şunlara yardımcı olur:

1. Veri kaybı önleme; kod ve fikri mülkiyet gibi hassas verileri tarar ve özel bilgilerin yetkisiz paylaşımını engeller.
2. Tam denetlenebilirlik; prompt içeriği, gönderen bilgileri ve zaman damgaları dahil tüm etkileşimlerin ayrıntılı kaydını sunar.
3. Kötü amaçlı kod tespiti; kötü amaçlı yazılımları tespit edip engelleyerek kuruluş ekosistemini LLM yanıtları yoluyla gelebilecek olası sızmalardan korur.
4. Otomatik analiz; dekompile edilmiş kod hakkında otomatik olarak yorumlar ve içgörüler üreterek karmaşık ikili yapıların daha hızlı anlaşılmasını sağlar.

Adversa YZ

Adversa YZ; YZ sistemlerindeki siber tehditler, gizlilik endişeleri ve güvenlik olayları konusunda uzmanlaşmıştır. Odak noktası, müşterinin YZ modelleri ve verileri hakkındaki bilgilere dayanarak siber suçluların YZ uygulamalarında istismar edebileceği olası güvenlik açıklarını anlamaktır. Adversa YZ şunları gerçekleştirir:

1. Dayanıklılık testi; YZ sisteminin uyum sağlama ve yanıt verme yeteneğini değerlendirmek için senaryo tabanlı saldırı simülasyonları uygulayarak olay müdahalesini ve güvenlik önlemlerini geliştirir.
2. Stres testi; sistemin hata oranlarını, gecikme değişimlerini ve arıza noktalarını değerlendirmek için yüksek hacimli veya çekişmeli girdileri simüle eder.
3. Saldırı tespiti; çekişmeli saldırılara, enjeksiyon saldırılarına ve gelişen tehditlere karşı koymak için yüz tespit sistemlerindeki güvenlik açıklarını analiz eder ve gizlilik ile doğruluk güvenceleri sağlar.

GenAI güvenlik araçları

GenAI'ye özel araçlar, dil tabanlı YZ çözümlerinin bütünlüğünü ve güvenilirliğini korur. Bu araçlar, hizmetlerini LLM'lere göre uyarlayan siber güvenlik araçları veya dil üretim uygulamalarını güvence altına almak için özel olarak geliştirilmiş platformlar ve araç kitleri olabilir.

LLM Saldırı Zincirleri by Praetorian

Praetorian, gelişmiş güvenlik çözümleri ve hizmetleri sunma konusunda uzmanlaşmış bir siber güvenlik şirketidir. Praetorian, güvenlik açığı değerlendirmeleri, penetrasyon testleri ve güvenlik danışmanlığı dahil siber güvenlik hizmetleri sunar. Praetorian, LLM modellerini zorlamak için çekişmeli saldırılar kullanır. Praetorian'ın platformu kullanıcıların şunları yapmasına olanak tanır:

1. Özel hazırlanmış prompt'lar kullanın; Dil Modellerindeki (LLM'ler) güvenlik açıklarını değerlendirin, olası önyargıları veya güvenlik kusurlarını ortaya çıkarın. Prompt injection testi, bir modelin talimat sınırlarına uymadığı yerleri tespit ederek model davranışını ayarlamak için veri sağlar.
2. Yan kanal saldırısı tespiti kullanarak araçları olası güvenlik açıklarına karşı güçlendirin. Yan kanal risklerini tespit edip azaltarak kuruluşlar sistemlerinin güvenliğini artırır ve hassas bilgileri olası gizli kanallardan ve yetkisiz erişimden korur.
3. Veri zehirlenmesine karşı koyun; LLM eğitim veri kümelerinin bütünlüğünü koruyun. Veri zehirlenmesini proaktif olarak tespit edip önlemek, girdi verilerinin kötü amaçlı manipülasyonuna karşı koruyarak modellerin güvenilirliğini ve doğruluğunu sağlar.
4. Eğitim verilerinin yetkisiz çıkarılmasını önleyin; özel bilgileri koruyun. Eğitim verilerine yasa dışı erişimi önlemek, model geliştirmede kullanılan hassas bilgilerin gizliliğini ve güvenliğini artırır.
5. Arka kapıları tespit edin ve ortadan kaldırın; Praetorian platformundaki güvenliği güçlendirin. Olası arka kapıları tespit edip kapatmak, modellerin güvenilirliğini ve itibarını artırır; ödün verilmeden veya yetkisiz erişim olmadan çalışmalarını sağlar.

LLMGuard

LLM Guard, Laiyer YZ tarafından geliştirilmiş; Büyük Dil Modelleri (LLM'ler) için girdi/çıktı doğrulama, kod düzeltmeleri ve teknik dokümantasyon sağlayan açık kaynaklı bir güvenlik araç setidir. Araç seti kullanıcıların şunları yapmasına olanak tanır:

1. Zararlı dili tespit edin ve temizleyin; LLM etkileşimlerinde içeriğin uygun ve güvenli kalmasını sağlayın.
2. Veri sızıntısını önleyin; LLM etkileşimleri sırasında hassas bilgilerin sızmasını önleyin; bu, veri gizliliği ve güvenliğini korumanın kritik bir yönüdür.
3. Prompt injection saldırılarına karşı direnin; LLM etkileşimlerinin bütünlüğünü sağlayın.

Lakera

Lakera Guard, Büyük Dil Modeli (LLM) uygulamalarını izlemek ve değerlendirmek için kullanılan API tabanlı bir YZ güvenlik aracıdır. Araç, mevcut uygulamalar ve iş akışlarıyla API'si aracılığıyla entegre olabilir; model-agnostik kalarak kuruluşların LLM uygulamalarını güvence altına almasını sağlar. Dikkate değer özellikler şunlardır:

1. Prompt Injection koruması; hem doğrudan hem dolaylı saldırılara karşı koruma sağlar ve istenmeyen aşağı akış eylemlerini önler.
2. Hassas bilgi sızıntısı; kişisel olarak tanımlanabilir bilgiler (PII) veya gizli kurumsal veriler gibi.
3. Halüsinasyon tespiti; girdi bağlamından veya beklenen davranıştan sapan modellerin çıktılarını tespit ederek.

LLM Guardian by Lasso Security

Lasso Security'nin LLM Guardian'ı, LLM uygulamalarını korumak için değerlendirme, tehdit modelleme ve eğitimi birleştirir. Temel özelliklerden bazıları şunlardır:

1. Güvenlik değerlendirmeleri; olası güvenlik açıklarını ve güvenlik risklerini tespit ederek kuruluşlara güvenlik durumları ve LLM'leri dağıtma konusundaki olası zorluklar hakkında içgörüler sunar.
2. Tehdit modelleme; kuruluşların LLM uygulamalarını hedef alan olası siber tehditleri öngörmesini ve bunlara hazırlanmasını sağlar.
3. Uzmanlaşmış eğitim programları; ekiplerin LLM'lerle çalışırken siber güvenlik bilgi ve becerilerini geliştirmek için.

Açık Kaynaklı Kodlama Framework'leri ve Kütüphaneler

Açık kaynaklı kodlama platformları ve kütüphaneler, geliştiricilerin YZ ve Üretken YZ uygulamalarında güvenlik önlemlerini uygulamasına ve geliştirmesine olanak tanır. Bunlardan bazıları özellikle LLM güvenliği için geliştirilirken, bazıları herhangi bir YZ modeline uygulanabilir.

Tablo, açık kaynaklı LLM güvenlik kodlama framework'lerini ve kütüphanelerini GitHub puanlarına göre göstermektedir.

Guardrails YZ

Guardrails YZ, YZ uygulama güvenliği için açık kaynaklı bir kütüphanedir. Araç iki temel bileşenden oluşur:

• Rail, Güvenilir YZ İşaretleme Dili'ni (RAIL) kullanarak spesifikasyonları tanımlar.
• Guard, LLM çıktılarını yapılandırmak, doğrulamak ve düzeltmek için hafif bir sarmalayıcıdır.

Guardrails YZ, LLM'lerde güvence standartlarını oluşturmaya ve sürdürmeye şu yollarla yardımcı olur:

1. Bir framework geliştirme; doğrulayıcıların oluşturulmasını kolaylaştırabilir, çeşitli senaryolara uyarlanabilirlik sağlar ve belirli doğrulama ihtiyaçlarını karşılar.
2. Yürütme döngüsünü otomatikleştirme; prompt gönderimi, çıktı doğrulaması ve doğrulama kontrolleri başarısız olduğunda programatik yeniden prompt gönderimi için.
3. Merkezi bir depo oluşturma; erişilebilirliği, iş birliğini ve çeşitli uygulamalar ile kullanım durumlarında standartlaştırılmış doğrulama uygulamalarını teşvik etmek için sık kullanılan doğrulayıcıları barındırır.

Garak

Garak, Büyük Dil Modelleri (LLM'ler) için tasarlanmış; dil modellerini kullanan teknolojiler, sistemler, uygulamalar ve hizmetlerdeki güvenlik açıklarını tespit etmeyi amaçlayan otomatik bir güvenlik açığı tarayıcısıdır. Garak'ın özellikleri şunlardır:

1. Otomatik tarama; bir model üzerinde çeşitli sondalar gerçekleştirir, dedektör seçimi ve hız sınırlama gibi görevleri yönetir ve manuel müdahale olmadan ayrıntılı raporlar üretir; minimum insan katılımıyla model performansını ve güvenliğini analiz eder.
2. Çeşitli LLM'lerle bağlantı; OpenAI, Hugging Face, Cohere, Replicate ve özel Python entegrasyonları dahil olmak üzere çeşitli LLM güvenlik ihtiyaçları için esneklik artırır.
3. Kendini uyarlama yeteneği; bir LLM hatası tespit edildiğinde, otomatik red-team özelliğini günlüğe kaydedip eğitir.
4. Çeşitli arıza modu keşfi; eklentiler, sondalar ve zorlayıcı prompt'lar aracılığıyla her başarısız prompt'u ve yanıtı sistematik olarak keşfedip raporlar ve derinlemesine analiz için bir günlük sunar.

Rebuff YZ

Rebuff, gelen prompt'ları dört ayrı filtreleme ve tespit adımı kullanarak analiz eden bir prompt injection dedektörüdür. Rebuff, Büyük Dil Modeli (LLM) uygulamalarının güvenliğini şu yollarla artırabilir:

1. Kullanma; PI saldırılarına karşı korumak için dört savunma katmanı.
2. LLM tabanlı tespit kullanma; gelen prompt'ları analiz ederek olası saldırıları tespit edebilir, incelikli ve bağlam farkındalıklı tehdit tespiti sağlar.
3. Önceki saldırıların embedding'lerini saklama; bir vektör veri tabanında, gelecekte benzer saldırıları tanıyıp önler.
4. Canary token'ları entegre etme; sızıntıları tespit etmek için prompt'lara. Framework, prompt embedding'lerini vektör veri tabanında saklayarak gelecekteki saldırılara karşı savunmayı güçlendirir.

G3PO

G3PO script'i, Ghidra için bir protokol droid'i olarak hizmet eder ve dekompile edilmiş kodun analizine ve açıklanmasına yardımcı olur. Bu script, GPT-3.5, GPT-4 veya Claude v1.2 gibi büyük dil modellerini (LLM'ler) kullanarak tersine mühendislik ve ikili kod analizinde bir güvenlik aracı olarak işlev görür. Kullanıcılara şunları sağlar:

1. Güvenlik açığı tespiti; LLM'den yararlanarak olası güvenlik açıklarını tespit eder, kalıplara ve eğitim verilerine dayalı içgörüler sunar.
2. Otomatik analiz; dekompile edilmiş kod hakkında otomatik olarak yorumlar ve içgörüler üreterek karmaşık ikili yapıların daha hızlı anlaşılmasını sağlar.
3. Kod açıklama ve dokümantasyon; fonksiyonlar ve değişkenler için anlamlı adlar önererek kod okunabilirliğini ve anlaşılmasını artırır; özellikle güvenlik analizinde çok önemlidir.

Vigil

Vigil, Büyük Dil Modellerindeki (LLM'ler) prompt'ları ve yanıtları değerlendirebilen bir Python kütüphanesi ve REST API'sidir. Başlıca rolü, LLM etkileşimleriyle ilişkili prompt injection'ları, jailbreak'leri ve olası riskleri tespit etmektir. Vigil şunları sağlayabilir:

1. Tespit yöntemleri; vektör veri tabanı/metin benzerliği, YARA/sezgisel, transformer model analizi, prompt-yanıt benzerliği ve Canary Token'lar dahil prompt analizi için.
2. Özel tespitler; YARA imzalarını kullanarak.

LLMFuzzer

LLMFuzzer, Büyük Dil Modellerindeki (LLM'ler) güvenlik açıklarını tespit edebilen açık kaynaklı bir fuzzing framework'üdür; LLM API'leri aracılığıyla uygulamalara entegrasyonuna odaklanır. Bu araç; güvenlik meraklıları, penetrasyon test uzmanları veya siber güvenlik araştırmacıları için faydalı olabilir. Temel özellikleri şunlardır:

1. LLM API entegrasyon testi; çeşitli uygulamalardaki LLM entegrasyonlarını değerlendirir, test sağlar.
2. Fuzzing stratejileri; güvenlik açıklarını ortaya çıkarır ve etkinliğini artırır.

EscalateGPT

EscalateGPT, Amazon Web Services (AWS) Identity and Access Management (IAM) yapılandırmalarındaki ayrıcalık yükseltme fırsatlarını tespit eden YZ destekli bir Python aracıdır. Farklı OpenAI modellerini kullanarak IAM yanlış yapılandırmalarını analiz eder ve olası azaltma stratejileri sunar. Bazı özellikler şunlardır:

1. IAM politika alma ve analizi; olası ayrıcalık yükseltme fırsatlarını tespit eder ve ilgili azaltmaları önerir.
2. JSON formatında ayrıntılı sonuçlar; güvenlik açıklarını ele alabilecek stratejileri istismar etmek ve önermek için.

EscalateGPT'nin performansı kullandığı modele göre değişebilir. Örneğin GPT4, özellikle gerçek dünya AWS ortamlarında GPT3.5-turbo'ya kıyasla daha karmaşık ayrıcalık yükseltme senaryolarını tespit etme yeteneği göstermiştir.

BurpGPT

BurpGPT, OpenAI'nin Büyük Dil Modellerini (LLM'ler) dahil ederek web güvenlik testini geliştirebilen bir Burp Suite eklentisidir. Doğrudan Burp Suite arayüzüne entegre edilmiş güvenlik açığı tarama ve trafik tabanlı analiz yetenekleri sağlar. Temel özelliklerinden bazıları şunlardır:

1. Pasif tarama kontrolü; analiz için OpenAI kontrollü bir GPT modeline gönderilen HTTP verilerini inceler; taranan uygulamalarda geleneksel tarayıcıların gözden kaçırabileceği güvenlik açıklarını ve sorunları tespit etmeyi sağlar.
2. Ayrıntılı kontrol; birden fazla OpenAI modeli arasından seçim yapma ve analizde kullanılan GPT token'larının sayısını kontrol etme.
3. Burp Suite ile entegrasyon; analiz için gereken tüm yerel özelliklerden yararlanır, örneğin sonuçları Burp arayüzünde görüntüleme.
4. Sorun giderme işlevi; yerel Burp Event Log aracılığıyla, kullanıcıların OpenAI API ile iletişim sorunlarını çözmesine yardımcı olur.

Güvenli kodlama uygulamaları LLM çağında

Açık kaynaklı kütüphaneler ve framework'ler LLM uygulamalarını korumak için değerli araçlar sunarken, güvenli kod üretimi aynı zamanda daha güvenli programlama dilleri kullanmaya bağlıdır. Dikkate değer bir örnek, Microsoft'un çekirdek kriptografik kütüphaneleri SymCrypt'i C'den bellek güvenliği dili Rust'a yeniden yazmasıdır.³

Bu çaba LLM tarafından üretilmemiş olsa da, tasarım gereği güvenli dilleri seçmenin tüm güvenlik açığı sınıflarını nasıl ortadan kaldırabileceğini göstermektedir. LLM'ler daha fazla kod yazma görevi üstlendikçe, bunları Rust gibi daha güvenli dillerle eşleştirmek güvensiz veya istismar edilebilir kod üretme riskini azaltabilir.

Son yönelim: Agentic güvenlik

Agentic güvenlik, YZ ajanlarının güvenliği anlamına gelir:

MCP güvenli gateway

Model Context Protocol (MCP), YZ ajanlarını araçlara bağlamak için endüstri standardıdır. Bir MCP gateway, bu bağlantılar için bir güvenlik duvarı görevi görür ve ajanların kullandıkları araçlar tarafından ele geçirilmesini önler.

Agentic kimlik & erişim yönetimi (A-IAM)

Bu araçlar, bu otonom dijital vatandaşların kimlik bilgilerini, “niyetini” ve ayrıcalıklarını yönetmeye odaklanır.

Otonom red teaming & pentesting

Ajanlar deterministik olmayan şekillerde hareket ettiğinden statik güvenlik kontrolleri yetersizdir. Otonom red teaming yaklaşımı, zayıflıkları bulmak için ajanlara sürekli saldırır.

Kıyaslamalarımızı ve veri odaklı içgörülerimizi kaçırmayın. Düğme Google'ı açar; AIMultiple'ı seçmeniz, Google arama sonuçlarında AIMultiple'ı daha sık görmek istediğinizi onaylar.

Tercih edilen kaynak olarak ekle

SSS'ler

Daha fazla bilgi

Daha fazlasını LLM'ler ve LLMOps hakkında şunlara göz atarak keşfedin:

• 45+ MLOps Aracını Karşılaştırın: Kapsamlı Bir Satıcı Benchmarkı
• Ağ Güvenliği Denetim Araçları.
• Çekirdek Bileşen Sınıflandırmasıyla SOC Araçları

Bu araştırmayı kaynak gösterin

Yayınlayacağınız yere uygun formatı seçin. Bağlantılı sürümü CMS'inize yapıştırmak, geri bağlantıyı korur.

@misc{simsek2026,
  author = {Şimşek, Hazal},
  title  = {{Top 20 LLM Güvenlik Araçları ve Ücretsiz Framework'ler}},
  year   = {2026},
  month  = may,
  howpublished    = {\url{https://aimultiple.com/llm-security-tools}},
  note   = {AIMultiple. Erişim tarihi: 19 Mayıs 2026}
}

Referans Linkleri

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

Endüstri Analisti

Takip Et

Hazal, AIMultiple'da endüstri analisti olup süreç madenciliği ve BT otomasyonuna odaklanmaktadır.

Tam Profili Görüntüle

Yorum yapan ilk kişi olun

E-posta adresiniz yayınlanmayacak. Tüm alanlar gereklidir. Yorumlar orijinal dilinde bırakılır.

Ad

E-posta Adresi

Yorum

0/450

Yorumu Gönder