En İyi 20 LLM Güvenlik Araçları ve Ücretsiz Framework'ler

Watsonville'daki Chevrolet adlı bir araba bayisi, web sitelerinde ChatGPT tabanlı bir chatbot sundu. Ancak chatbot, bir arabayı 1 dolara yanlış bir şekilde tanıttı; bu durum potansiyel olarak yasal sonuçlara yol açabilir ve Chevrolet için önemli bir faturaya neden olabilir. Bu 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 analiz ettik:

1. Açık kaynak kodlu framework'ler ve kütüphaneler potansiyel tehditleri tespit edebilir
2. Yapay zeka güvenlik araçları, sistem arızalarını belirleyen LLM'ye özgü 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 araçları ve diğer büyük dil model'lerini (LLM'leri) hariç tuttuk. Ayrıca, yapay zeka yönetişimi hizmetleri sunan ve etik davranışları ile veri gizliliği düzenlemelerini kontrol eden araçlardan bahsetmedik.

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

Yapay zeka yönetişimi araçları

Yapay zeka yönetişim araçları, yapay zeka model'lerini etkinlik, önyargı, sağlamlık, gizlilik ve açıklanabilirlik açısından değerlendirir; risk azaltma ve standartlaştırılmış raporlama için eyleme dönüştürülebilir stratejiler sunar. Yapay zeka yönetişim araçları, LLM güvenlik değerlendirmelerine yardımcı olabilir; LLM'lerin güvenli, güvenilir ve ilgili düzenlemelere uyumlu olmasını sağlayarak genel güvenliği ve güvenilirliği artırır. Bu araçlardan bazıları şunlardır:

Credo AI, şirketlerin yapay zekayı benimsemesine, ölçeklemesine ve yönetmesine yardımcı olan bir yapay zeka yönetişim platformudur. Credo AI, üretken yapay zeka teknolojilerinin benimsenmesini desteklemek için yönetişim özellikleri sunan GenAI Guardrails'i sunar. Özelliklerden bazıları şunlardır:

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

Asenion tarafından satın alınan Fairly AI, yapay zeka geliştirme iş akışlarını yönetmek için tasarlanmış bir yapay zeka yönetişimi, risk yönetimi ve uyumluluk aracıdır. Fairly AI, aşağıdaki gibi özelliklerle LLM güvenlik risklerini tespit etmek ve bunlara tepki vermek için yararlı olabilir:

• Sürekli izleme ve test etme, riskleri gerçek zamanlı olarak belirlemek ve azaltmak için.
• Risk ve uyum ekipleri ile veri bilimi ve siber güvenlik ekipleri arasında iş birliği, model'lerin güvenli olmasını sağlamak için.
• Dinamik raporlama, LLM güvenlik önlemlerini yönetmek ve denetlemek için uyumluluk durumunun sürekli görünürlüğünü ve belgelendirmesini sağlamak için.

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

• LLM gözlemlenebilirliği; performansı izlemek, halüsinasyonları ve toksisiteyi tespit etmek ve PII'ı korumak için.
• Fiddler denetçisi; LLM'leri sağlamlık, doğruluk ve güvenlik açısından değerlendirmek ve prompt enjeksiyon saldırı değerlendirmelerini desteklemek için.
• Model izleme; model sapmasını belirlemek ve olası sorunlar için uyarılar ayarlamak için.
• Sorumlu yapay zeka; önyargıyı azaltmak ve belirli KPI'ları iyileştirmek için eyleme dönüştürülebilir içgörüler sağlamak için.

Holistic AI, büyük dil model'leri (LLM'ler) dahil olmak üzere yapay zeka sistemlerinin uyumluluğu, risk azaltılması ve güvenliği konularında yardımcı olan bir yapay zeka yönetişim aracıdır. Etkinlik, önyargı, gizlilik ve açıklanabilirlik için sistem değerlendirmeleri ve küresel yapay zeka düzenlemelerinin sürekli izlenmesini sağlar. İlgili özelliklerinden bazıları şunlardır:

• Veri güvenliği, üretken yapay zeka prompt'larından hassas verileri otomatik olarak sansürlemek için.
• Önyargı ve toksisite filtreleme, önyargılı çıktılar, toksisite ve halüsinasyon örneklerini tespit etmek ve azaltmak için.
• Güvenlik açığı tespiti, güvenlik açıklarını belirlemek ve azaltmak için.
• Kötü amaçlı prompt tespiti, LLM'leri korumak için kötü amaçlı prompt'ları tespit etmek ve bunlara yanıt vermek için.

Yapay zeka güvenlik araçları

Yapay zeka güvenlik araçları, gelişmiş algoritmalar ve tehdit tespit mekanizmaları kullanarak yapay zeka uygulamaları için güvenlik önlemleri sağlar. Bu araçlardan bazıları, bu model'lerin bütünlüğünü sağlamak için LLM'lerde kullanılabilir.

“Synack, kitle kaynaklı güvenlik testi hizmetleri sunan bir siber güvenlik şirketidir. Platform, LLM uygulamalarındaki güvenlik açıklarını belirlemek ve operasyonel riskleri yönetmek için araçlar içerir.

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

1. Sürekli güvenlik, sürümden önce güvensiz kodu belirleyerek kod geliştirme sırasında proaktif risk yönetimi sağlar.
2. Güvenlik açığı kontrolleri; prompt enjeksiyonu, güvensiz çıktı işleme, model hırsızlığı ve aşırı yetki dahil olmak üzere, önyargılı çıktılar gibi endişeleri ele alır.
3. Test sonuçları, Synack platformu aracılığıyla gerçek zamanlı raporlar sunarak test metodolojilerini ve istismar edilebilir güvenlik açıklarını gösterir.

WhyLabs LLM Security, dağıtılmış LLM sistemlerinin güvenilirliğini ve davranışını değerlendirmek için tasarlanmış izleme araçları sunar. Gözlemlenebilirlik araçlarını 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; prompt'ları değerlendirerek ve kişisel olarak tanımlanabilir bilgiler (PII) içeren yanıtları engelleyerek gizli verileri sızdırabilecek hedefli saldırıları belirlemek için.
2. Prompt enjeksiyon izleme, sistemi kandırarak zararlı çıktılar üretmesine neden olabilecek kötü amaçlı prompt'ları izler.
3. Yanlış bilgi önleme; “halüsinasyonlar” nedeniyle yanlış bilgi veya uygunsuz yanıtlar içerebilecek LLM tarafından üretilen içeriği belirleyip yöneterek.
4. OWASP ilk 10 — LLM uygulamaları için; LLM'lerle ilişkili riskleri belirlemek ve azaltmak için en iyi uygulamalardır.

CalypsoAI Moderator

CalypsoAI Moderator, verileri harici olarak işlemeyen veya depolamayan ve böylece üçüncü taraf veri maruziyetini sınırlayan yerel veya kendi kendine barındırılan bir yardımcı programdır. Araç, ChatGPT gibi popüler model'ler de dahil olmak üzere LLM teknolojisiyle desteklenen çeşitli platformlarla uyumludur. Calypso AI Moderator özellikleri şunlara yardımcı olur:

1. Veri kaybı önleme; kod ve fikri mülkiyet gibi hassas verileri tarayarak ve özel bilgilerin yetkisiz paylaşımını önleyerek.
2. Tam denetlenebilirlik; prompt içeriği, gönderen ayrıntıları ve zaman damgaları dahil tüm etkileşimlerin ayrıntılı kaydını sunarak.
3. Kötü amaçlı kod tespiti; kötü amaçlı yazılımları belirleyip engelleyerek kuruluşun ekosistemini LLM yanıtları yoluyla olası sızmalara karşı koruyarak.
4. Otomatik analiz; tersine derlenmiş kod üzerinde otomatik olarak yorumlar ve içgörüler üreterek karmaşık ikili yapıların daha hızlı anlaşılmasını kolaylaştırır.

Adversa AI

Adversa AI, yapay zeka sistemlerindeki siber tehditler, gizlilik endişeleri ve güvenlik olayları konusunda uzmanlaşmıştır. Odak noktası, müşterinin yapay zeka model'leri ve verileri hakkındaki bilgilere dayanarak siber suçluların yapay zeka uygulamalarında istismar edebileceği olası güvenlik açıklarını anlamaktır. Adversa AI şunları gerçekleştirir:

1. Dayanıklılık testi; yapay zeka sisteminin uyum sağlama ve yanıt verme yeteneğini değerlendirmek için senaryo tabanlı saldırı simülasyonları gerçekleştirerek olay müdahalesini ve güvenlik önlemlerini geliştirir.
2. Stres testi; sistemin hata oranlarını, gecikme değişimlerini ve arıza noktalarını değerlendirmek için yüksek hacimli veya düşmanca girdileri simüle ederek.
3. Saldırı tanımlama; düşman saldırılarına, enjeksiyon saldırılarına ve gelişen tehditlere karşı koymak için yüz algılama sistemlerindeki güvenlik açıklarını analiz ederek gizlilik ve doğruluk korumalarını sağlar.

GenAI güvenlik araçları

GenAI'ye özgü araçlar, dil tabanlı yapay zeka çözümlerinin bütünlüğünü ve güvenilirliğini korur. Bu araçlar, hizmetlerini LLM'ler için uyarlayan siber güvenlik araçları veya dil üretim uygulamalarının güvenliği için özel olarak geliştirilmiş platformlar ve araç takımları olabilir.

LLM attack Chains by Praetorian

Praetorian, gelişmiş güvenlik çözümleri ve hizmetleri sunma konusunda uzmanlaşmış bir siber güvenlik şirketidir. Praetorian, güvenlik açığı değerlendirmeleri, sızma testi ve güvenlik danışmanlığı dahil olmak üzere siber güvenlik hizmetleri sunar. Praetorian, LLM model'lerini zorlamak için düşmanca saldırılar kullanır. Praetorian’ın platformu kullanıcıların şunları yapmasına olanak tanır:

1. Özel olarak hazırlanmış prompt'lar kullanma, Dil Model'lerindeki (LLM'ler) güvenlik açıklarını değerlendirmek, olası önyargıları veya güvenlik kusurlarını ortaya çıkarmak için. Prompt enjeksiyon testi, bir model'in talimat sınırlarına uymada başarısız olduğu yerleri belirleyerek model davranışını ayarlamak için veri sağlar.
2. Yan kanal saldırısı tespitini kullanarak araçları olası güvenlik açıklarına karşı güçlendirin. Yan kanal risklerini belirleyip azaltarak kuruluşlar, sistemlerinin güvenliğini artırır ve hassas bilgileri olası gizli kanallardan ve yetkisiz erişimden korur.
3. Veri zehirlenmesine karşı koyun, LLM eğitim dataset'lerinin bütünlüğünü korumak için. Veri zehirlenmesini proaktif olarak belirlemek ve önlemek, model'lerin güvenilirliğini ve doğruluğunu sağlar ve girdi verilerinin kötü amaçlı manipülasyonuna karşı korur.
4. Eğitim verilerinin yetkisiz çıkarılmasını önleyin, özel bilgileri korumak için. Eğitim verilerine yasadışı erişimin önlenmesi, model geliştirmede kullanılan hassas bilgilerin gizliliğini ve güvenliğini artırır.
5. Arka kapıları tespit edin ve ortadan kaldırın, Praetorian platformunda güvenliği güçlendirmek için. Olası arka kapıları belirlemek ve kapatmak, model'lerin güvenilirliğini ve güvenilirliğini artırır; böylece ödün verme veya yetkisiz erişim olmadan çalışırlar.

LLMGuard

LLM Guard, Laiyer AI tarafından geliştirilen, Büyük Dil Model'leri (LLM'ler) için girdi/çıktı doğrulama, kod düzeltmeleri ve teknik dokümantasyon sağlayan açık kaynaklı bir güvenlik araç takımıdır. Araç takımı kullanıcıların şunları yapmasına olanak tanır:

1. Zararlı dili tespit edin ve temizleyin; LLM etkileşimlerinde içeriğin uygun ve güvenli kalmasını sağlar.
2. Veri sızıntısını önleyin; LLM etkileşimleri sırasında hassas bilgilerin sızmasını önler — veri gizliliği ve güvenliğinin sürdürülmesinde kritik bir unsurdur.
3. Prompt enjeksiyon saldırılarına direnin; LLM etkileşimlerinin bütünlüğünü sağlar.

Lakera

Lakera Guard, Büyük Dil Modeli (LLM) uygulamalarını izlemek ve değerlendirmek için kullanılan API tabanlı bir yapay zeka güvenlik aracıdır. Araç, API'si aracılığıyla mevcut uygulamalara ve iş akışlarına entegre olabilir; model'den bağımsız kalarak kuruluşların LLM uygulamalarını güvence altına almasını sağlar. Kayda değer özellikler şunlardır:

1. Prompt Enjeksiyon koruması; hem doğrudan hem de dolaylı saldırılara karşı, istenmeyen alt eylemleri önler.
2. Hassas bilgilerin sızması; kişisel olarak tanımlanabilir bilgiler (PII) veya gizli kurumsal veriler gibi.
3. Halüsinasyonların tespiti; girdi bağlamından veya beklenen davranıştan sapan model'lerin çıktılarını belirleyerek.

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 belirlemek, kuruluşlara LLM'lerin dağıtımındaki güvenlik duruşları ve olası zorluklar hakkında içgörüler sağlamak için.
2. Tehdit modelleme; kuruluşların LLM uygulamalarını hedef alan olası siber tehditleri öngörmesine ve bunlara hazırlanmasına olanak tanır.
3. Uzmanlaşmış eğitim programları; ekiplerin LLM'lerle çalışırken siber güvenlik bilgi ve becerilerini geliştirmek için.

Açık kaynak kodlama framework'leri ve kütüphaneleri

Açık kaynak kodlama platformları ve kütüphaneleri, geliştiricilerin yapay zeka ve Üretken Yapay Zeka uygulamalarında güvenlik önlemlerini uygulamasına ve geliştirmesine olanak tanır. Bunlardan bazıları özellikle LLM güvenliği için geliştirilmişken, bazıları herhangi bir yapay zeka model'ine dağıtılabilir.

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

Guardrails AI

Guardrails AI, yapay zeka uygulamaları güvenliği için açık kaynaklı bir kütüphanedir. Araç iki temel bileşenden oluşur:

• Rail; Güvenilir Yapay Zeka İşaretleme Dili (RAIL) kullanarak belirtimleri tanımlar
• Guard; LLM çıktılarını yapılandırmak, doğrulamak ve düzeltmek için hafif bir sarmalayıcıdır.

Guardrails AI, LLM'lerde güvence standartları oluşturmaya ve sürdürmeye şu şekilde yardımcı olur:

1. Bir framework geliştirmek; doğrulayıcıların oluşturulmasını kolaylaştırabilen, çeşitli senaryolara uyarlanabilirliği ve belirli doğrulama ihtiyaçlarını karşılayan.
2. Yürütme döngüsünü otomatikleştirmek; prompt gönderimi, çıktı doğrulama ve doğrulama kontrolleri başarısız olduğunda programlı olarak yeniden prompt oluşturma için.
3. Sık kullanılan doğrulayıcıları barındıran merkezi bir depo oluşturmak; çeşitli uygulamalar ve kullanım durumlarında erişilebilirliği, iş birliğini ve standartlaştırılmış doğrulama uygulamalarını teşvik eder.

Garak

Garak, Büyük Dil Model'leri (LLM'ler) için tasarlanmış otomatik bir güvenlik açığı tarayıcısıdır; dil model'leri kullanan teknolojilerde, sistemlerde, uygulamalarda ve hizmetlerde güvenlik açıklarını belirlemeyi amaçlar. Garak’ın özellikleri şunlardır:

1. Otomatik tarama; bir model üzerinde çeşitli problar yürütmek, dedektör seçimi ve hız sınırlama gibi görevleri yönetmek ve manuel müdahale olmadan ayrıntılı raporlar oluşturmak; model performansını ve güvenliğini minimum insan katılımıyla analiz eder.
2. Çeşitli LLM'lerle bağlantı; OpenAI, Hugging Face, Cohere, Replicate ve özel Python entegrasyonları dahil; çeşitli LLM güvenlik ihtiyaçları için esnekliği artırır.
3. Kendini uyarlama yeteneği; bir LLM hatası belirlendiğinde, otomatik red-team özelliğini kaydedip eğiterek.
4. Çeşitli hata modu keşfi; her başarısız prompt'u ve yanıtı sistematik olarak keşfetmek ve raporlamak için eklentiler, problar ve zorlayıcı prompt'lar aracılığıyla; derinlemesine analiz için bir kayıt sunar.

Rebuff AI

Rebuff, gelen prompt'ları dört farklı filtreleme ve algılama adımıyla analiz eden bir prompt enjeksiyon dedektörüdür. Rebuff, Büyük Dil Modeli (LLM) uygulamalarının güvenliğini şu şekilde artırabilir:

1. Kullanmak; PI saldırılarına karşı dört savunma katmanı.
2. LLM tabanlı algılamayı kullanmak; gelen prompt'ları analiz ederek olası saldırıları belirleyebilir, incelikli ve bağlama duyarlı tehdit algılama sağlar.
3. Önceki saldırıların embedding'lerini saklamak; bir vektör veritabanında saklayarak gelecekte benzer saldırıları tanır ve önler.
4. Canary token'ları entegre etmek; sızıntıları tespit etmek için prompt'lara eklenir. Framework, gelecekteki saldırılara karşı savunmayı güçlendirmek için prompt embedding'lerini vektör veritabanında saklar.

G3PO

G3PO betiği, Ghidra için bir protokol droidi olarak görev yapar ve tersine derlenmiş kodun analizine ve açıklanmasına yardımcı olur. Bu betik, GPT-3.5, GPT-4 veya Claude v1.2 gibi büyük dil model'lerini (LLM'ler) kullanarak tersine mühendislik ve ikili kod analizinde bir güvenlik aracı olarak işlev görür. Kullanıcılara şunları sağlar:

1. Güvenlik açığı tanımlama; LLM'den yararlanarak olası güvenlik açıklarını belirlemek, kalıplara ve eğitim verilerine dayalı içgörüler sunmak için.
2. Otomatik analiz; tersine derlenmiş kod üzerinde otomatik olarak yorumlar ve içgörüler üretmek, karmaşık ikili yapıların daha hızlı anlaşılmasını kolaylaştırmak için.
3. Kod açıklama ve belgelendirme; işlevler ve değişkenler için anlamlı adlar önermek, kod okunabilirliğini ve anlaşılmasını artırmak; bu özellikle güvenlik analizinde kritik öneme sahiptir.

Vigil

Vigil, Büyük Dil Model'lerindeki (LLM'ler) prompt'ları ve yanıtları değerlendirebilen bir Python kütüphanesi ve REST API'sidir. Birincil rolü, LLM etkileşimleriyle ilişkili prompt enjeksiyonlarını, jailbreak'leri ve olası riskleri belirlemektir. Vigil şunları sunabilir:

1. Algılama yöntemleri; vektör veritabanı/metin benzerliği, YARA/sezgisel tarama, transformer model analizi, prompt-yanıt benzerliği ve Canary Token'lar dahil prompt analizi için.
2. Özel algılamalar; YARA imzaları kullanarak.

LLMFuzzer

LLMFuzzer, Büyük Dil Model'lerindeki (LLM'ler) güvenlik açıklarını belirleyebilen açık kaynaklı bir fuzzing framework'üdür; LLM API'leri aracılığıyla uygulamalara entegrasyonlarına odaklanır. Bu araç, güvenlik meraklıları, sızma testi uzmanları veya siber güvenlik araştırmacıları için yararlı olabilir. Temel özellikleri şunlardır:

1. LLM API entegrasyon testi; çeşitli uygulamalardaki LLM entegrasyonlarını değerlendirmek, test edilmesini sağlamak için.
2. Fuzzing stratejileri; güvenlik açıklarını ortaya çıkarmak, etkinliğini artırmak için.

EscalateGPT

EscalateGPT, Amazon Web Services (AWS) Identity and Access Management (IAM) yapılandırmalarındaki ayrıcalık yükseltme fırsatlarını belirleyen yapay zeka destekli bir Python aracıdır. Farklı OpenAI model'lerini kullanarak IAM yanlış yapılandırmalarını analiz eder ve olası azaltma stratejileri sunar. Bazı özellikler şunlardır:

1. IAM ilke alma ve analiz; olası ayrıcalık yükseltme fırsatlarını belirlemek ve ilgili azaltmaları önermek için.
2. JSON formatında ayrıntılı sonuçlar; güvenlik açıklarını istismar etmek ve ele almak için stratejiler önermek.

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

BurpGPT

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

1. Pasif tarama kontrolü; analiz için HTTP verilerinin OpenAI kontrollü bir GPT modeline gönderilmesi; geleneksel tarayıcıların gözden kaçırabileceği güvenlik açıklarının ve sorunların taranan uygulamalarda belirlenmesini sağlar.
2. Ayrıntılı kontrol; birden fazla OpenAI modeli arasından seçim yapmak ve analizde kullanılan GPT token sayısını kontrol etmek için.
3. Burp suite ile entegrasyon; analiz için gereken tüm yerleşik özelliklerden yararlanmak, örneğin sonuçların Burp kullanıcı arayüzünde gösterilmesi.
4. Sorun giderme işlevi; yerleşik Burp Olay Günlüğü aracılığıyla, kullanıcıların OpenAI API'siyle iletişim sorunlarını çözmesine yardımcı olur.

LLM çağında güvenli kodlama uygulamaları

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

LLM tarafından üretilmese de bu çaba, 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 yön: Agentic güvenlik

Agentic güvenlik, yapay zeka ajanlarının güvenliğini ifade eder:

MCP güvenli geçidi

Model Context Protocol (MCP), yapay zeka ajanlarını araçlara bağlamak için endüstri standardıdır. Bir MCP geçidi, 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, “niyetlerini” 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 okuma

LLM'ler ve LLMOps hakkında daha fazlasını keşfedin:

• MLOps Araçlarını Karşılaştırın: Kapsamlı bir satıcı benchmark'ı
• Ağ Güvenliği Denetim Araçları.
• En İyi Saldırı Tespit ve Önleme Araçları

Bu araştırmayı kaynak gösterin

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

@misc{simsek2026,
  author = {Şimşek, Hazal},
  title  = {{En İyi 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}
}

Değişiklik günlüğü

5 güncelleme

1. 202621 Ağu

   Nexos.ai LLM orkestrasyon ve ağ geçidi platformu araç listesinden kaldırıldı.

2. 25 Şub

   AI güvenlik araçlarına Nexos.ai eklendi.

3. 20259 Ara

   Holistic AI araçlar listesinden kaldırıldı.

4. 17 Tem

   LLM çağında güvenli kodlama uygulamaları üzerine bir bölüm eklendi.

5. 20241 Tem

   LLM güvenlik çözümleri listesine yapay zeka yönetişim araçları eklendi.

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 süreç zekası (süreç madenciliği dahil) ve kurumsal otomasyon (BT otomasyonu ve düşük kodlu/kodsuz otomasyon dahil) konularına odaklanan bir endüstri analistidir.

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