What is LLM security and why does it matter?

LLM security refers to the security measures and considerations applied to Large Language Models (LLMs), which are advanced natural language processing models, such as GPT-3. LLM security involves addressing potential security risks and challenges associated with these models, including issues like:1. Data Security: Language models may generate inaccurate or biased content due to their training on vast datasets. Another data security issue is the data breaches where unauthorized users gain access to the sensitive information.Solution: Use Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF) to align models with human values and minimize undesirable behaviors.2. Model Security: Protect the model against tampering and ensure the integrity of its parameters and outputs.Measures: Implement security to prevent unauthorized changes, maintaining trust in the model's architecture. Use validation processes and checksums to verify output authenticity.3. Infrastructure Security: Ensure the reliability of language models by securing the hosting systems.Actions: Implement strict measures for server and network protection, including firewalls, intrusion detection systems, and encryption mechanisms, to guard against threats and unauthorized access.4. Ethical Considerations: Prevent the generation of harmful or biased content and ensure responsible model deployment.Approach: Integrate ethical considerations into security practices to balance model capabilities with the mitigation of risks. For this, applyAI governance toolsand methods.LLM security concerns may lead to:- Loss of Trust: Security incidents can erode trust, impacting user confidence and stakeholder relationships.- Legal Repercussions: Breaches may lead to legal consequences, especially concerning regulated data derived from reverse engineering LLM models.- Damage to Reputation: Entities using LLMs may face reputational harm, affecting their standing in the public and industry.On the other hand, compromise security can ensure and improve:- Reliabile and consistent LLM performance in various applications.- Trustworthiness of LLM outputs, preventing unintended or malicious outcomes.- Responsible LLM security assurance for users and stakeholders.

Top 10 LLM security risks

OWASP (Open Web Application Security Project) has expanded its focus to address the unique security challenges associated with LLMs. Here is the full list of these LLM security risks and tools to mitigate them:1. Prompt InjectionManipulating the input prompts given to a language model to produce unintended or biased outputs.Tools & methods to use:- Input validation: Implement strict input validation to filter and sanitize user prompts.- Regular expression filters: Use regular expressions to detect and filter out potentially harmful or biased prompts.2. Insecure Output HandlingMishandling or inadequately managing the outputs generated by a language model, leading to potential security or ethical issues.Tools & methods to use:- Post-processing filters: Apply post-processing filters to review and refine generated outputs for inappropriate or biased content.- Human-in-the-loop review: Include human reviewers to assess and filter model outputs for sensitive or inappropriate content.3. Training Data PoisoningIntroducing malicious or biased data during the training process of a model to influence its behavior negatively.Tools & methods to use:- Data quality checks: Implement rigorous checks on training data to identify and remove malicious or biased samples.- Data augmentation techniques: Use data augmentation methods to diversify training data and reduce the impact of poisoned samples.4. Model Denial of ServiceExploiting vulnerabilities in a model to disrupt its normal functioning or availability.Tools & methods to use:- Rate limiting: Implement rate limiting to restrict the number of model queries from a single source within a specified time frame.- Monitoring and alerting: Ensure continuous monitoring of model performance and set up alerts for unusual spikes in traffic.5. Supply Chain Vulnerabilities:Identifying weaknesses in the supply chain of AI systems, including the data used for training, to prevent potential security breaches.Tools & methods to use:- Data source validation: Verify the authenticity and quality of training data sources.- Secure data storage: Ensure secure storage and handling of training data to prevent unauthorized access.6. Sensitive Information Disclosure:Unintentionally revealing confidential or sensitive information through the outputs of a language model.Tools & methods to use:- Redaction techniques: Develop methods for redacting or filtering sensitive information from model outputs.- Privacy-preserving techniques: Explore privacy-preserving techniques like federated learning to train models without exposing raw data.7. Insecure Plugin Design:Designing plugins or additional components for a language model that have security vulnerabilities or can be exploited.Tools & methods to use:- Security audits: Conduct security audits of plugins and additional components to identify and address vulnerabilities.- Plugin isolation: Implement isolation measures to contain the impact of security breaches within plugins.8. Excessive Agency:Allowing a language model to generate outputs with excessive influence or control, potentially leading to unintended consequences.Tools & methods to use:- Controlled generation: Set controls and constraints on the generative capabilities of the model to avoid outputs with excessive influence.- Fine-tuning: Fine-tune models with controlled datasets to align them more closely with specific use cases.9. Overreliance:Excessive dependence on the outputs of a language model without proper validation or consideration of potential biases and errors.Tools & methods to use:- Diversity of models: Consider using multiple models or ensembles to reduce overreliance on a single model.- Diverse training data: Train models on diverse datasets to mitigate bias and ensure robustness.10. Model theft:Unauthorized access or acquisition of a trained language model, which can be misused or exploited for various purposes.Tools & methods to use:- Model encryption: Implement encryption techniques to protect the model during storage and transit.- Access controls: Enforce strict access controls to limit who can access and modify the model.

Bu Araştırmayı Kaynak Göster

En İyi 20 LLM Güvenlik Aracı ve Ücretsiz Çerçeveleri Karşılaştırın

Hazal Şimşek

Güncellenme tarihi: 19 May 2026

Bakınız etik normlar

Bu Araştırmayı Kaynak Göster

Watsonville'deki bir otomobil bayisi olan Chevrolet, web sitelerinde ChatGPT tabanlı bir chatbot'lar tanıttı. Ancak, chatbot'lar bir aracı 1 dolara yanlışlıkla reklam yaptı ve bu durum yasal sonuçlara yol açarak Chevrolet için önemli bir faturaya neden olabilir. Bu tür olaylar, LLM uygulamalarına güvenlik önlemleri uygulanmasının önemini vurgulamaktadır. ¹

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

Araçlar

Kategori

Credo AI

AI yönetişimi

WhyLabs

AI güvenliği

LLM Attack Chains by Praetorian

GenAI güvenliği

En iyi LLM güvenlik araçlarının karşılaştırılması

LLM güvenlik araçlarını karşılaştırmadan önce, bunları üç kategori altında analiz ettik:

Açık kaynak çerçeveler ve kütüphaneler potansiyel tehditleri tespit edebilir
AI güvenlik araçları, sistem hatalarını belirten LLM-özel hizmetler sunar
GenAI güvenlik araçları, LLM uygulamalarında dış tehditlere ve iç hatalara odaklanır.

LLM güvenlik araçları manzarası dört kategori araç içerir

LLM güvenlik araçlarına odaklandığımız için, LLMOps araçlarını ve kritik açıkları veya herhangi bir güvenlik ihlalini tespit edemeyen diğer büyük dil modellerini (LLM'leri) hariç tuttuk. Ayrıca etik davranış ve veri gizliliği düzenlemelerini kontrol eden AI yönetişimi hizmetleri sunan araçlardan da bahsetmedik.

Araçlar	Araç kategorisi	Puan
Credo AI	AI yönetişimi	- - incelemeye dayalı
Fairly	AI yönetişimi	- - incelemeye dayalı
Fiddler	AI yönetişimi	4.7 3 incelemeye dayalı
Holistic AI	AI yönetişimi	- - incelemeye dayalı
Adversa AI	AI güvenliği	-
CalypsoAI Moderator	AI güvenliği	6 incelemeye dayalı 4.1
Synack	AI güvenliği	5.0 1 incelemeye dayalı
WhyLabs LLM Güvenliği	AI güvenliği	4.8 12 incelemeye dayalı
Lakera Guard	GenAI güvenliği	1 incelemeye dayalı 5
LLM Attack Chains by Praetorian	GenAI güvenliği	- - incelemeye dayalı

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

AI yönetişim araçları

AI yönetişim araçları, AI modellerini etkinlik, önyargı, sağlamlık, gizlilik ve açıklanabilirlik açısından değerlendirir ve risk azaltma ve standartlaştırılmış raporlama için uygulanabilir stratejiler sunar. AI yönetişim araçları, LLM güvenlik değerlendirmelerine yardımcı olabilir, LLM'lerin güvenli, güvenilir ve ilgili düzenlemelere uygun olduğundan emin olarak genel güvenliği ve güvenilirliği artırır. Bu araçlardan bazıları şunlardır:

Credo AI

Best for LLMOps integration

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

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

Fairly AI

Best for monitoring

Asenion tarafından satın alınan Fairly AI, AI geliştirme iş akışlarını yönetmek için tasarlanmış bir AI yönetişimi, risk yönetimi ve uyumluluk aracıdır. Fairly AI, özellikler sayesinde LLM güvenlik risklerini tespit etmeye ve bunlara tepki vermeye yardımcı olabilir:

Sürekli izleme ve test, riskleri gerçek zamanlı olarak tespit etmek ve azaltmak için.
Risk ve uyumluluk ekipleri ile iş birliği, modellerin güvenli olduğundan emin olmak için veri bilimi ve siber güvenlik ekipleri ile.
Dinamik raporlama, LLM güvenlik önlemlerini yönetmek ve denetlemek için uyumluluk durumunun sürekli görünürlüğünü ve dokümantasyonunu sağlamak için.

Fiddler

Best for AI observability

Fiddler, AI gözlemlenebilirliği, güvenliği ve yönetişimi için kurumsal bir yazılım platformudur. İzleme araçları sağlar:

LLM gözlemlenebilirliği, performansı izlemek, halüsinasyonları ve toksisiteyi tespit etmek ve PII'yi korumak için.
Fiddler denetçisi, LLM'leri sağlamlık, doğruluk ve güvenlik açısından değerlendirmek ve prompt'lar enjeksiyonu saldırısı değerlendirmelerini desteklemek için.
Model izleme, model sapmasını tespit etmek ve potansiyel sorunlar için uyarılar ayarlamak için.
Sorumlu AI, önyargıyı azaltmak ve belirli KPI'ları iyileştirmek için uygulanabilir içgörüler sağlamak için.

Holistic AI

Best for AI audit and risk mitigation

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

Veri güvenliği, üretken AI istemlerinden hassas verileri otomatik olarak sansürlemek için.
Önyargı ve toksisite filtreleme, önyargılı çıktılar, toksisite ve halüsinasyon örneklerini tespit etmek ve azaltmak için.
Zafiyet tespiti, açıkları tespit etmek ve azaltmak için.
Kötü niyetli prompt'lar tespiti, LLM'leri korumak için kötü niyetli istemleri tespit etmek ve bunlara yanıt vermek için.

AI güvenlik araçları

AI 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 konuşlandırılabilir.

Synack

Best for crowdsourced security testing

"Synack, topluluk tabanlı güvenlik test hizmetleri sunan bir siber güvenlik şirketidir. Platform, LLM uygulamalarında açıkları tespit etmek ve operasyonel riskleri yönetmek için araçlar içerir.

Synack, chatbot'lar, müşteri rehberliği ve iç araçlar dahil olmak üzere çeşitli AI uygulamaları için uygundur. Sunduğu bazı kritik özellikler şunlardır:

Sürekli güvenlik, kod geliştirme sırasında proaktif risk yönetimini sağlamak için yayınlamadan önce güvensiz kodu tespit ederek .
Zafiyet kontrolleri, prompt'lar enjeksiyonu, güvensiz çıktı işleme, model hırsızlığı ve aşırı yetki dahil olmak üzere önyargılı çıktılar gibi endişeleri ele alır.
Test sonuçları, Synack platformu aracılığıyla gerçek zamanlı raporlar sunarak, test metodolojilerini ve sömürülebilir açıkları sergileyerek .

WhyLabs

Best for LLMOps integration

WhyLabs LLM Güvenliği, konuşlandırılmış LLM sistemlerinin güvenilirliğini ve davranışını değerlendirmek için tasarlanmış izleme araçları sağlar. Gözlemlenebilirlik araçları ve koruma mekanizmalarını birleştirerek, kötü niyetli prompt'lar gibi çeşitli güvenlik tehditlerine ve açıklara karşı koruma sağlar. WhyLabs platformunun sunduğu bazı temel özellikler şunlardır:

Veri sızıntısı koruması, istemleri değerlendirerek ve kişisel tanımlanabilir bilgi (PII) içeren yanıtları engelleyerek, gizli verileri sızdırabilecek hedefli saldırıları tespit etmek için.
İstem enjeksiyonu izleme, sistemi zararlı çıktılar sağlamaya kafa karıştırabilecek kötü niyetli istemleri.
Yanlış bilgi önleme, "halüsinasyonlar" nedeniyle yanlış bilgi veya uygunsuz yanıtlar içerebilecek LLM tarafından oluşturulan içeriği tespit etmek ve yönetmek için.
LLM uygulamaları için OWASP top 10, LLM'lerle ilişkili riskleri tespit etmek ve azaltmak için en iyi uygulamalar.

CalypsoAI Moderator

CalypsoAI Moderator, verileri harici olarak işlemeyen veya depolayan yerel veya kendi kendine barındırılan bir yardımcı programdır, üçüncü taraf veri maruziyetini sınırlar. Araç, ChatGPT gibi popüler modeller dahil olmak üzere LLM teknolojisiyle güçlendirilmiş çeşitli platformlarla uyumludur. Calypso AI Moderator özellikleri şunlara yardımcı olur

Veri kaybı önleme, kod ve fikri mülkiyet gibi hassas verileri tarayarak ve tescilli bilgilerin yetkisiz paylaşımını engelleyerek.
Tam denetlenebilirlik, prompt'lar içeriği, gönderen ayrıntıları ve zaman damgaları dahil olmak üzere tüm etkileşimlerin detaylı bir kaydını sunarak.
Kötü niyetli kod tespiti, kötü amaçlı yazılımı tespit ederek ve engelleyerek, organizasyonun ekosistemini LLM yanıtları yoluyla potansiyel istilalardan koruyarak.
Otomatik analiz, derlenmiş kod hakkında otomatik olarak yorumlar ve içgörüler oluşturarak, karmaşık ikili yapıların daha hızlı anlaşılmasını kolaylaştırarak.

Adversa AI

Adversa AI, AI sistemlerindeki siber tehditler, gizlilik endişeleri ve güvenlik olaylarında uzmanlaşmıştır. Odak noktası, müşterinin AI modelleri ve verileri hakkındaki bilgilere dayanarak, siber suçluların AI uygulamalarında sömürebileceği potansiyel açıkları anlamaktır. Adversa AI şunları gerçekleştirir:

Dayanıklılık testi, AI sisteminin uyum sağlama ve yanıt verme yeteneğini değerlendirmek için senaryo tabanlı saldırı simülasyonlarını simüle ederek, olay müdahalesini ve güvenlik önlemlerini artırır.
Stres testi, sistemin hata oranlarını, gecikme varyasyonlarını ve arıza noktalarını değerlendirmek için yüksek hacimli veya düşmanca girdileri simüle ederek.
Saldırı tespiti, yüz algılama sistemlerindeki açıkları analiz ederek düşmanca saldırılar, enjeksiyon saldırıları ve gelişen tehditlere karşı koymak, gizlilik ve doğruluk korumalarını sağlamak için.

GenAI güvenlik araçları

GenAI'ye özgü araçlar, dil tabanlı AI çözümlerinin bütünlüğünü ve güvenilirliğini korur. Bu araçlar, LLM'ler için hizmetlerini özelleştiren siber güvenlik araçları veya dil oluşturma uygulamalarını güvence altına almak için özel olarak geliştirilmiş platformlar ve araç setleri olabilir.

LLM attack Chains by Praetorian

Praetorian, gelişmiş güvenlik çözümleri ve hizmetleri sunmada uzmanlaşmış bir siber güvenlik şirketidir. Praetorian, zafiyet değerlendirmeleri, sızma testleri ve güvenlik danışmanlığı dahil olmak üzere siber güvenlik hizmetleri sunar. Praetorian, LLM modellerine meydan okumak için düşmanca saldırılar uygular. Praetorian'ın platformu kullanıcılara şunları sağlar:

Özel istemleri kullanma, Dil Modellerindeki (LLM'ler) açıkları değerlendirmek, potansiyel önyargıları veya güvenlik kusurlarını ortaya çıkarmak için. İstem enjeksiyonu testi, bir modelin talimat sınırlarını takip etmeyi başaramadığı yerleri tespit eder ve model davranışını ayarlamak için veri sağlar
Yan kanal saldırısı tespitini kullanarak, potansiyel açıklara karşı araçları güçlendirmek. Yan kanal risklerini tespit ederek ve azaltarak, organizasyonlar sistemlerinin güvenliğini artırır, hassas bilgileri potansiyel gizli kanallardan ve yetkisiz erişimden korur.
Veri zehirlemesine karşı koyma, LLM eğitim veri setlerinin bütünlüğünü korumak için. Veri zehirlemesini proaktif olarak tespit etmek ve önlemek, modellerin güvenilirliğini ve doğruluğunu sağlar, girdi verilerinin kötü niyetli manipülasyonuna karşı korur.
Eğitim verilerinin yetkisiz çıkarılmasını önleme, tescilli bilgileri korumak için. Eğitim verilerine yasadışı erişimi önlemek, model geliştirmede kullanılan hassas bilgilerin gizliliğini ve güvenliğini artırır.
Arka kapıları tespit etmek ve ortadan kaldırmak, Praetorian platformu içinde güvenliği güçlendirmek için. Potansiyel arka kapıları tespit etmek ve kapatmak, modellerin güvenilirliğini ve güvenirliliğini artırır, bunların uzlaşma veya yetkisiz erişim olmadan çalışmasını sağlar.

LLMGuard

LLM Guard, Laiyer AI tarafından geliştirilen, giriş/çıkış doğrulama, kod düzeltmeleri ve teknik dokümantasyon sağlayan Büyük Dil Modelleri (LLM'ler) için açık kaynaklı bir güvenlik araç setidir. Araç seti şunlara izin verir

Zararlı dili tespit etmek ve temizlemek, LLM etkileşimlerinde, içeriğin uygun ve güvenli kalmasını sağlamak için.
Veri sızıntısını önleme, LLM etkileşimleri sırasında hassas bilgilerin, veri gizliliği ve güvenliğinin sürdürülmesinin önemli bir yönü.
İstem enjeksiyonu saldırılarına karşı direnç gösterme, LLM etkileşimlerinin bütünlüğünü sağlamak için.

Görsel, açık kaynaklı LLM güvenlik araçlarından biri olan LLM Guard'ın LLM ile nasıl entegre olduğunu ve girişi ve çıktıyı kontrol ettiğini gösterir.

Şekil 1: LLMGuard'ın platform işlevi gösterilmiştir. ²

Lakera

Lakera Guard, Büyük Dil Modeli (LLM) uygulamalarını izlemek ve değerlendirmek için kullanılan bir API-tabanlı AI güvenlik aracıdır. Araç, API aracılığıyla mevcut uygulamalar ve iş akışlarıyla entegre olabilir, model-agnostik kalır ve organizasyonların LLM uygulamalarını güvence altına almasını sağlar. Önemli özellikler şunlardır:

İstem Enjeksiyonu koruması, hem doğrudan hem de dolaylı saldırılar için, istenmeyen aşağı akım eylemlerini önlemek.
Hassas bilgilerin sızıntısı, kişisel tanımlanabilir bilgi (PII) veya gizli kurumsal veriler gibi.
Halüsinasyonların tespiti, giriş bağlamından veya beklenen davranıştan sapma gösteren modellerden çıktıları tespit ederek.

LLM Guardian by Lasso Security

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

Güvenlik değerlendirmeleri, potansiyel açıkları ve güvenlik risklerini tespit etmek, organizasyonlara güvenlik durumları ve LLM'leri konuşlandırırken karşılaşabilecekleri potansiyel zorluklar hakkında içgörüler sağlamak.
Tehdit modelleme, organizasyonların LLM uygulamalarını hedef alan potansiyel siber tehditleri öngörmesine ve hazırlanmasına olanak tanır.
Özel eğitim programları, ekiplerin LLM'lerle çalışırken siber güvenlik bilgilerini ve becerilerini artırmak için.

Açık kaynak kodlama çerçeveleri ve kütüphaneleri

Açık kaynak kodlama platformları ve kütüphaneleri, geliştiricilere AI ve Üretken AI uygulamalarında güvenlik önlemlerini uygulamalarına ve geliştirmelerine olanak tanır. Bazıları özellikle LLM güvenliği için geliştirilmiştir, bazıları ise herhangi bir AI modeline konuşlandırılabilir.

Açık Kaynak Kodlama Çerçeveleri	GitHub Puanları	Açıklamalar
Guardrails AI	2,900	Yapı ve türü belirtmek ve LLM'leri doğrulamak ve düzeltmek için Python paketi
Garak	622	LLM zafiyet tarayıcısı
Rebuff	382	LLM prompt'lar enjeksiyonu dedektörü
G-3PO	270	LLM kod analizörü ve etiketleyici
Vigil LLM	204	LLM prompt'lar enjeksiyonu dedektörü
LLMFuzzer	129	LLM API'leri üzerinden entegrasyon uygulamaları için Fuzzing çerçevesi.
EscalateGPT	75	Yükseltme dedektörü
BurpGPT	68	LLM zafiyet tarayıcısı

Tablo, Github puanlarına göre açık kaynaklı LLM güvenlik kodlama çerçevelerini ve kütüphanelerini göstermektedir.

Guardrails AI

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

Rail, Reliable AI Markup Language (RAIL) kullanarak özellikler tanımlar
Guard, LLM çıktılarını yapılandırmak, doğrulamak ve düzeltmek için hafif bir kapsayıcı.

Guardrails AI, LLM'lerde güvence standartlarını kurmaya ve sürdürmeye yardımcı olur

Bir çerçeve geliştirme, doğrulayıcıların oluşturulmasını kolaylaştıran, çeşitli senaryolara uyum sağlayan ve belirli doğrulama ihtiyaçlarını karşılayan.
Çalıştırma döngüsünü otomatikleştirme, prompt'lar gönderimi, çıktı doğrulaması ve doğrulama kontrolleri başarısız olduğunda programatik yeniden prompt'lar için.
Merkezi bir depo oluşturma, erişilebilirliği, iş birliğini ve çeşitli uygulamalar ve kullanım durumları arasında standartlaştırılmış doğrulama uygulamalarını teşvik etmek için sıklıkla kullanılan doğrulayıcıları barındıran.

Garak

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

Otomatik tarama, bir model üzerinde çeşitli problar gerçekleştirmek, dedektör seçimi ve hız sınırlama gibi görevleri yönetmek ve manuel müdahale olmadan detaylı raporlar oluşturmak, model performansını ve güvenliğini minimum insan katılımıyla analiz etmek.
Çeşitli LLM'lerle bağlantı, OpenAI, Hugging Face, Cohere, Replicate ve özel Python entegrasyonları dahil olmak üzere, çeşitli LLM güvenlik ihtiyaçları için esnekliği artırır.
Uyarlanabilir yetenek, bir LLM hatası tespit edildiğinde, auto kırmızı takım özelliğini günlüğe kaydederek ve eğiterek.
Çeşitli hata modu keşfi, eklentiler, problar ve zorlayıcı prompt'lar aracılığıyla her başarısız prompt'lar ve yanıtı sistematik olarak keşfetmek ve raporlamak, derinlemesine analiz için bir günlük sağlamak.

Rebuff AI

Rebuff, gelen istemleri dört farklı filtreleme ve tespit adımı kullanarak analiz eden bir prompt'lar enjeksiyonu dedektörüdür. Rebuff, Büyük Dil Modeli (LLM) uygulamalarının güvenliğini artırabilir

PI saldırılarına karşı korumak için dört katman savunma uygulayarak.
LLM-tabanlı tespit kullanma, potansiyel saldırıları tespit etmek için gelen istemleri analiz edebilir, nüanslı ve bağlama duyarlı tehdit tespitini etkinleştirir.
Önceki saldırıların gömülerini depolama, bir vektör veritabanında, gelecekte benzer saldırıları tanıma ve önleme.
Kanary tokenlarını istemlere entegre etme, sızıntıları tespit etmek için. Çerçeve, prompt'lar gömülerini vektör veritabanında depolar, gelecekteki saldırılara karşı savunmayı güçlendirir.

Vektör veritabanı ve LLM'ler hakkında daha fazlasını keşfedin.

G3PO

G3PO komutu, Ghidra için bir protokol droidi olarak hizmet eder, derlenmiş kodun analizine ve etiketlenmesine yardımcı olur. Bu komut, GPT-3.5, GPT-4 veya Claude v1.2 gibi büyük dil modellerini (LLM'ler) kullanarak ters mühendislik ve ikili kod analizinde bir güvenlik aracı olarak çalışır. Kullanıcılara şunları sağlar

Zafiyet tespiti, LLM kullanarak potansiyel güvenlik açıklarını tespit etmek, desenlere ve eğitim verilerine dayalı içgörüler sunmak.
Otomatik analiz, derlenmiş kod hakkında otomatik olarak yorumlar ve içgörüler oluşturarak, karmaşık ikili yapıların daha hızlı anlaşılmasını kolaylaştırmak.
Kod etiketleme ve dokümantasyon, işlevler ve değişkenler için anlamlı isimler önermek, kod okunabilirliğini ve anlaşılmasını artırmak, özellikle güvenlik analizinde kritik.

Vigil

Vigil, Büyük Dil Modellerindeki (LLM'ler) istemleri ve yanıtları değerlendirebilen bir Python kütüphanesi ve REST API'dir. Birincil rolü, prompt'lar enjeksiyonlarını, jailbreak'leri ve LLM etkileşimleri ile ilişkili potansiyel riskleri tespit etmektir. Vigil şunları sunabilir:

İstem analizi için tespit yöntemleri, vektör veritabanı/metin benzerliği, YARA/sezgisel, dönüştürücü model analizi, prompt'lar-yanıt benzerliği ve Kanarya Tokenları dahil.
YARA imzaları kullanarak özel tespitler.

LLMFuzzer

LLMFuzzer, Büyük Dil Modellerindeki (LLM'ler) açıkları tespit edebilen açık kaynaklı bir fuzzing çerçevesidir, LLM API'leri aracılığıyla uygulamalara entegrasyonlarına odaklanır. Bu araç, güvenlik meraklıları, sızma testçileri veya siber güvenlik araştırmacıları için yardımcı olabilir. Temel özellikleri şunlardır

LLM API entegrasyon testi, çeşitli uygulamalardaki LLM entegrasyonlarını değerlendirmek, test etmeyi sağlamak.
Fuzzing stratejileri, açıkları ortaya çıkarmak, etkinliğini artırmak.

EscalateGPT

EscalateGPT, Amazon Web Services (AWS) Kimlik ve Erişim Yönetimi (IAM) yapılandırmaları içinde ayrıcalık yükseltme fırsatlarını tespit eden AI destekli bir Python aracıdır. Farklı OpenAI modellerini kullanarak IAM yanlış yapılandırmalarını analiz eder ve potansiyel azaltma stratejileri sağlar. Bazı özellikler şunlardır:

IAM politika alımı ve analizi, potansiyel ayrıcalık yükseltme fırsatlarını tespit etmek ve ilgili azaltmalar önermek için.
JSON formatında detaylı sonuçlar, açıkları sömürmek ve açıkları ele alabilecek stratejileri 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 gösterdi.

BurpGPT

BurpGPT, OpenAI'nin Büyük Dil Modellerini (LLM'ler) entegre ederek web güvenliği testlerini geliştirebilen bir Burp Suite uzantısıdır. Doğrudan Burp Suite UI'ına entegre edilmiş zafiyet tarama ve trafiğe dayalı analiz yetenekleri sağlar. Temel özelliklerinden bazıları şunlardır:

Pasif tarama kontrolü, HTTP verilerinin analiz için OpenAI kontrolündeki bir GPT modeline gönderilmesi, taranan uygulamalarda geleneksel tarayıcıların gözden kaçırabileceği açıkları ve sorunları tespit etmeye olanak tanır.
İnce kontrol, analizde kullanılan GPT token sayısını kontrol etmek ve birden fazla OpenAI modelinden seçim yapmak için.
Burp suite ile entegrasyon, analiz için gereken tüm yerel özelliklerden yararlanmak, sonuçları Burp UI içinde göstermek gibi.
Sorun giderme işlevselliği, yerel Burp Olay Günlüğü aracılığıyla, kullanıcıların OpenAI API ile iletişim sorunlarını çözmesine yardımcı olur.

LLM çağında güvenli kodlama uygulamaları

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

LLM tarafından oluşturulmasa da, bu çaba, güvenli-tasarım dillerini seçmenin nasıl tüm açıkları ortadan kaldırabileceğini göstermektedir. LLM'ler daha fazla kod yazma görevini üstlendikçe, Rust gibi daha güvenli dillerle eşleştirilmeleri, güvensiz veya sömürülebilir kod üretme riskini azaltabilir.

Google Arama'da daha fazla kıyaslamamızı ve veri odaklı içgörülerimizi görün.

Tercih edilen kaynak olarak ekle

En son yön: Ajan güvenlik

Ajan güvenliği, AI ajanlarının güvenliği anlamına gelir:

MCP güvenli ağ geçidi

Model Bağlam Protokolü (MCP), AI ajanlarını araçlara bağlamak için endüstri standardıdır. Bir MCP ağ geçidi, bu bağlantılar için bir güvenlik duvarı olarak hareket eder, ajanların kullandıkları araçlar tarafından ele geçirilmesini önler.

Ajan kimlik ve erişim yönetimi (A-IAM)

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

Otonom kırmızı takım ve sızma testi

Ajanlar deterministik olmayan şekillerde hareket ettikleri için, statik güvenlik kontrolleri yetersizdir. Otonom kırmızı takım yaklaşımı, zayıflıkları bulmak için ajanlara sürekli saldırır.

SSS'ler

LLM güvenliği, GPT-3 gibi gelişmiş doğal dil işleme modelleri olan Büyük Dil Modellerine (LLM'ler) uygulanan güvenlik önlemleri ve değerlendirmelerini ifade eder. LLM güvenliği, bu modellerle ilişkili potansiyel güvenlik risklerini ve zorluklarını ele almayı içerir, şu sorunlar dahil:
1. Veri Güvenliği: Dil modelleri, geniş veri setleri üzerinde eğitim gördükleri için yanlış veya önyargılı içerik üretebilir. Bir başka veri güvenliği sorunu, yetkisiz kullanıcıların hassas bilgilere erişim kazandığı veri ihlalleridir.
Çözüm: Modelleri insan değerleriyle hizalamak ve istenmeyen davranışları en aza indirmek için İnsan Geri Bildiriminden Güçlendirme Öğrenmesi (RLHF) kullanın.
2. Model Güvenliği: Modeli müdahaleye karşı korumak ve parametrelerinin ve çıktılarının bütünlüğünü sağlamak.
Önlemler: Yetkisiz değişiklikleri önlemek için güvenlik uygulayın, model mimarisine güveni koruyun. Çıktı kimliğini doğrulamak için doğrulama süreçleri ve kontrol toplamları kullanın.
3. Altyapı Güvenliği: Barındırma sistemlerini güvence altına alarak dil modellerinin güvenilirliğini sağlayın.
İşlemler: Tehditlere ve yetkisiz erişime karşı korumak için sunucu ve ağ koruması için katı önlemler uygulayın, güvenlik duvarları, saldırı tespit sistemleri ve şifreleme mekanizmaları dahil.
4. Etik Değerlendirmeler: Zararlı veya önyargılı içerik üretmesini önlemek ve sorumlu model konuşlandırmasını sağlamak.
Yaklaşım: Model yeteneklerini risk azaltımı ile dengelemek için güvenlik uygulamalarına etik değerlendirmeleri entegre edin. Bunun için AI yönetişim araçları ve yöntemleri uygulayın.

LLM güvenlik endişeleri şunlara yol açabilir:
– Güven Kaybı: Güvenlik olayları güveni erozyona uğratabilir, kullanıcı güvenini ve paydaş ilişkilerini etkileyebilir.
– Yasal Sonuçlar: İhlaller, özellikle ters mühendislik LLM modellerinden elde edilen düzenlenmiş verilerle ilgili yasal sonuçlara yol açabilir.
– İtibar Zararı: LLM kullanan kuruluşlar, kamu ve endüstri içindeki durumlarını etkileyen itibar zararı ile karşılaşabilir.

Öte yandan, güvenlik kompromisi şunları sağlayabilir ve iyileştirebilir:
– Güvenilir ve tutarlı LLM performansı çeşitli uygulamalarda.
– Güvenilirlik LLM çıktıları, istenmeyen veya kötü niyetli sonuçları önlemek.
– Sorumlu LLM güvenlik güvencesi kullanıcılar ve paydaşlar için .

OWASP (Açık Web Uygulama Güvenliği Projesi), LLM'lerle ilişkili benzersiz güvenlik zorluklarını ele almak için odağını genişletti. İşte bu LLM güvenlik risklerinin ve bunları azaltmak için araçların tam listesi:
1. İstem Enjeksiyonu
Dil modeline verilen girdi istemlerini manipüle ederek istenmeyen veya önyargılı çıktılar üretmek.
Kullanılacak Araçlar ve Yöntemler:
– Girdi doğrulama: Kullanıcı istemlerini filtrelemek ve temizlemek için katı girdi doğrulama uygulayın.
– Düzenli ifade filtreleri: Potansiyel olarak zararlı veya önyargılı istemleri tespit etmek ve filtrelemek için düzenli ifadeleri kullanın.
2. Güvensiz Çıktı İşleme
Dil modeli tarafından üretilen çıktıların yanlış işlenmesi veya yetersiz yönetilmesi, potansiyel güvenlik veya etik sorunlara yol açar.
Kullanılacak Araçlar ve Yöntemler:
– Sonrası işleme filtreleri: Üretilen çıktıları uygunsuz veya önyargılı içerik için incelemek ve iyileştirmek için sonrası işleme filtreleri uygulayın.
– İnsan döngüde inceleme: Hassas veya uygunsuz içerik için model çıktılarını değerlendirmek ve filtrelemek için insan incelemecileri dahil edin.
3. Eğitim Verisi Zehirleme
Modelin davranışını olumsuz etkilemek için eğitim süreci sırasında kötü niyetli veya önyargılı veri tanıtımı.
Kullanılacak Araçlar ve Yöntemler:
– Veri kalitesi kontrolleri: Kötü niyetli veya önyargılı örnekleri tespit etmek ve kaldırmak için eğitim verisi üzerinde titiz kontroller uygulayın.
– Veri artırma teknikleri: Eğitim verisini çeşitlendirmek ve zehirlenmiş örneklerin etkisini azaltmak için veri artırma yöntemleri kullanın.
4. Model Hizmet Reddi
Modelin normal işlevini veya kullanılabilirliğini bozmak için modeldeki açıkları sömürmek.
Kullanılacak Araçlar ve Yöntemler:
– Hız sınırlama: Belirli bir zaman çerçevesinde tek bir kaynaktan gelen model sorgularını kısıtlamak için hız sınırlama uygulayın.
– İzleme ve uyarı: Model performansının sürekli izlenmesini sağlayın ve olağan dışı trafik artışları için uyarılar ayarlayın.
5. Tedarik Zinciri Açıkları:
Eğitim için kullanılan veri dahil olmak üzere AI sistemlerinin tedarik zincirindeki zayıflıkları tespit etmek, potansiyel güvenlik ihlallerini önlemek için.
Kullanılacak Araçlar ve Yöntemler:
– Veri kaynağı doğrulama: Eğitim veri kaynaklarının kimliğini ve kalitesini doğrulayın.
– Güvenli veri depolama: Yetkisiz erişimi önlemek için eğitim verisinin güvenli depolanmasını ve işlenmesini sağlayın.
6. Hassas Bilgi İfşası:
Dil modelinin çıktıları aracılığıyla istemsiz olarak gizli veya hassas bilgileri ifşa etmek.
Kullanılacak Araçlar ve Yöntemler:
– Sansür teknikleri: Model çıktılarından hassas bilgileri sansürlemek veya filtrelemek için yöntemler geliştirin.
– Gizliliği koruyan teknikler: Ham veriyi ortaya çıkarmadan modelleri eğitmek için federatif öğrenme gibi gizliliği koruyan teknikleri keşfedin.
7. Güvensiz Eklenti Tasarımı:
Güvenlik açıkları olan veya sömürülebilen bir dil modeli için eklentiler veya ek bileşenler tasarlamak.
Kullanılacak Araçlar ve Yöntemler:
– Güvenlik denetimleri: Açıkları tespit etmek ve ele almak için eklentilerin ve ek bileşenlerin güvenlik denetimlerini gerçekleştirin.
– Eklenti izolasyonu: Eklentiler içindeki güvenlik ihlallerinin etkisini sınırlamak için izolasyon önlemleri uygulayın.
8. Aşırı Yetki:
Bir dil modelinin aşırı etki veya kontrol ile çıktılar üretmesine izin vermek, potansiyel olarak istenmeyen sonuçlara yol açabilir.
Kullanılacak Araçlar ve Yöntemler:
– Kontrollü üretim: Modelin üretken yeteneklerine aşırı etkiye sahip çıktılardan kaçınmak için kontroller ve kısıtlamalar ayarlayın.
– İnce ayar: Modelleri belirli kullanım durumlarıyla daha sıkı hizalamak için kontrollü veri setleriyle ince ayar yapın.
9. Aşırı Bağımlılık:
Potansiyel önyargıları ve hataları dikkate almadan veya uygun doğrulama olmadan bir dil modelinin çıktısına aşırı bağımlılık.
Kullanılacak Araçlar ve Yöntemler:
– Model çeşitliliği: Tek bir modele aşırı bağımlılığı azaltmak için birden fazla model veya kümeler kullanmayı düşünün.
– Çeşitli eğitim verisi: Önyargıyı azaltmak ve sağlamlığı sağlamak için modelleri çeşitli veri setlerinde eğitin.
10. Model hırsızlığı:
Eğitilmiş bir dil modeline yetkisiz erişim veya edinim, çeşitli amaçlar için kötüye kullanılabilir veya sömürülebilir.
Kullanılacak Araçlar ve Yöntemler:
– Model şifreleme: Modeli depolama ve transit sırasında korumak için şifreleme teknikleri uygulayın.
– Erişim kontrolleri: Modeli kimin erişebileceğini ve değiştirebileceğini sınırlamak için katı erişim kontrollerini uygulayın.

Daha fazla okuma

LLM'ler ve LLMOps hakkında daha fazlasını keşfetmek için şunlara göz atın:

Daha fazla sorunuz varsa, bize bildirin:

Doğru Satıcıları Bulun

Dış kaynaklar

Bu araştırmayı kaynak gösterin

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

Hazal Şimşek (2026) - "En İyi 20 LLM Güvenlik Aracı ve Ücretsiz Çerçeveleri Karşılaştırın". AIMultiple.com adresinde çevrimiçi yayımlanmıştır. Erişim tarihi: 19 Mayıs 2026, kaynak: https://aimultiple.com/llm-security-tools [Çevrimiçi Kaynak]

Şimşek, H. (2026, 19 Mayıs). En İyi 20 LLM Güvenlik Aracı ve Ücretsiz Çerçeveleri Karşılaştırın. AIMultiple. https://aimultiple.com/llm-security-tools

@misc{imek2026,
  author = {Şimşek, Hazal},
  title  = {{En İyi 20 LLM Güvenlik Aracı ve Ücretsiz Çerçeveleri Karşılaştırın}},
  year   = {2026},
  month  = may,
  howpublished    = {\url{https://aimultiple.com/llm-security-tools}},
  note   = {AIMultiple. Erişim tarihi: 19 Mayıs 2026}
}