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.

Siber güvenlik Güvenlik Araçları

2026 Yılında En İyi 20 LLM Güvenlik Aracı ve Ücretsiz Çerçevesini Karşılaştırın

Hazal Şimşek

güncellendi Şub 25, 2026

Bakınız etik normlar

Watsonville'deki Chevrolet bayisi, web sitesine ChatGPT tabanlı bir sohbet robotu entegre etti. Ancak sohbet robotu, bir aracı yanlışlıkla 1 dolara sattı; bu durum potansiyel yasal sonuçlara ve Chevrolet için önemli bir faturaya yol açabilir. Bu gibi olaylar, LLM uygulamalarına güvenlik önlemlerinin uygulanmasının önemini vurgulamaktadır. ¹

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

En iyi LLM güvenlik araçlarını karşılaştırma

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

Potansiyel tehditleri tespit edebilen açık kaynaklı çerçeveler ve kütüphaneler
LLM'ye özgü hizmetler sunan ve sistem arızalarını tespit eden yapay zeka güvenlik araçları.
GenAI'nin LLM uygulamalarındaki dış tehditlere ve iç hatalara odaklanan güvenlik araçları .

LLM güvenlik araçlarına odaklandığımız için, kritik güvenlik açıklarını veya herhangi bir güvenlik ihlalini tespit edemeyen LLMOps araçlarını ve diğer büyük dil modellerini (LLM'ler) kapsam dışında bıraktık. Ayrıca, etik davranışları ve veri gizliliği düzenlemelerini kontrol eden yapay zeka yönetişim hizmetleri sağlayan araçlardan da bahsetmedik.

Tabloda LLM güvenlik çözümleri, kategorilerine ve tedarikçilerin çalışan sayısına göre listelenmiştir.

Yapay zeka yönetişim araçları

Yapay zeka yönetişim araçları, yapay zeka modellerini etkinlik, önyargı, sağlamlık, gizlilik ve açıklanabilirlik açısından değerlendirerek risk azaltma ve standartlaştırılmış raporlama için uygulanabilir stratejiler sunar. Yapay zeka yönetişim araçları, LLM güvenlik değerlendirmelerine yardımcı olarak LLM'lerin güvenli, güvenilir ve ilgili düzenlemelere uygun olmasını sağlar ve böylece genel güvenlik ve güvenilirliği artırır. Bu araçlardan bazıları şunlardır:

Credo AI, şirketlerin yapay zekayı benimsemesine, ölçeklendirmesine ve yönetmesine yardımcı olan bir yapay zeka yönetişim platformudur. Credo AI, üretken yapay zeka teknolojilerinin güvenli bir şekilde benimsenmesini desteklemek için yönetişim özellikleri sağlayan GenAI Guardrails'i sunmaktadır. Bu özelliklerden bazıları şunlardır:

Merkezi bir komuta merkezinden G/Ç filtrelerini ve gizliliği koruyan altyapıyı yapılandırmak için LLMOps araçlarıyla teknik entegrasyonlar .
GenAI'ye özgü politika paketleri, metin, kod ve görüntü oluşturmada riskleri azaltmak için önceden tanımlanmış süreçler ve teknik kontroller içerir.

Asenion tarafından satın alınan Fairly AI, kuruluşların yapay zeka projelerini baştan itibaren güvenli ve etkili bir şekilde yönetmelerine yardımcı olmak için tasarlanmış, yapay zeka yönetişimi, risk yönetimi ve uyumluluk odaklı bir araçtır. Fairly AI, aşağıdaki özellikler sayesinde LLM güvenlik risklerini tespit etmek ve bunlara tepki vermek için faydalı olabilir:

Riskleri gerçek zamanlı olarak belirlemek ve azaltmak için sürekli izleme ve test yapma .
Modellerin güvenli olmasını sağlamak için risk ve uyumluluk ekipleri ile veri bilimi ve siber güvenlik ekipleri arasında iş birliği .
LLM güvenlik önlemlerini yönetmek ve denetlemek için uyumluluk durumunun sürekli görünürlüğünü ve dokümantasyonunu sağlayan dinamik raporlama .

Fiddler, yapay zeka gözlemlenebilirliğini, güvenliğini ve yönetişimini geliştiren kurumsal bir yapay zeka görünürlük aracıdır. Fiddler, kuruluşların yaşam döngüsü boyunca yaşam döngüsü modellerinin güvenli, uyumlu ve yüksek performanslı olmasını sağlamalarına yardımcı olur. Başlıca ürünleri ve yetenekleri şunlardır:

LLM'nin gözlemlenebilirliği , performansı izlemek, halüsinasyonları ve toksisiteyi tespit etmek ve kişisel verileri korumak için kullanılır.
Fiddler denetleyicisi, LLM'lerin sağlamlığını, doğruluğunu ve güvenliğini değerlendirir ve hızlı enjeksiyon saldırısı değerlendirmelerini destekler.
Model sapmasını tespit etmek ve olası sorunlar için uyarılar ayarlamak amacıyla model izleme .
Önyargıyı azaltmak ve belirli performans göstergelerini iyileştirmek için uygulanabilir bilgiler sağlamak amacıyla sorumlu yapay zeka kullanımı .

Holistic AI, büyük dil modelleri (LLM'ler) de dahil olmak üzere yapay zeka sistemlerinin uyumluluğunu sağlamaya, riskleri azaltmaya ve güvenliğini artırmaya yardımcı olan bir yapay zeka yönetişim aracıdır. Etkinlik, önyargı, gizlilik ve açıklanabilirlik açısından sistem değerlendirmeleri ve küresel yapay zeka düzenlemelerinin sürekli izlenmesini sağlar. İlgili özelliklerinden bazıları şunlardır:

Üretken yapay zekâ istemlerinden hassas verilerin otomatik olarak sansürlenmesini sağlayan veri güvenliği .
Önyargı ve toksisite kalkanı, önyargı, toksisite ve halüsinasyonlara karşı koruma sağlar.
Güvenlik açıklarını tespit etmek ve gidermek için kullanılan güvenlik açığı algılama sistemi .
LLM'leri korumak için kötü amaçlı istemleri tespit etme ve bunlara yanıt verme özelliği .

Nexos.ai, kuruluşların birden fazla yapay zeka modelini birleşik bir arayüz üzerinden entegre etmelerini, yönetmelerini ve izlemelerini sağlayan, kurumsal düzeyde bir LLM orkestrasyon ve ağ geçidi platformudur. Ayrıca, aşağıdakiler dahil olmak üzere yapay zeka yönetişimi ve LLM güvenlik yetenekleri de sağlar:

Politika uygulama ve güvenlik önlemleri : Hassas verilerin açığa çıkmasını önlemek ve kurumsal politikaları uygulamak için model girdileri ve çıktıları için kurallar tanımlayın.
Rol tabanlı erişim kontrolü: Güvenli ve uyumlu yapay zeka kullanımını sağlamak için ekipler, kullanıcılar ve projeler için izinleri yönetin.
Gözlemlenebilirlik ve denetim: Kurumsal çapta gözetim için model kullanımını izleyin, bütçeleri takip edin, kayıtları tutun ve denetim izleri oluşturun.

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 modellerin bütünlüğünü sağlamak için doğrusal öğrenme modellerinde (LLM) kullanılabilir.

Synack, kitle kaynaklı güvenlik test hizmetleri sunmaya odaklanan bir siber güvenlik şirketidir. Synack platformu, yapay zeka zafiyetlerini belirlemek ve LLM uygulamalarında yer alan diğer riskleri azaltmak için bir dizi yetenek sunar. Synack, sohbet botları, müşteri yönlendirme ve dahili araçlar dahil olmak üzere çeşitli yapay zeka uygulamaları için uygundur. Sunduğu bazı önemli özellikler şunlardır:

Sürekli güvenlik Yayınlanmadan önce güvensiz kodların belirlenmesi ve kod geliştirme sürecinde proaktif risk yönetiminin sağlanması.
Hızlı enjeksiyon, güvensiz çıktı işleme, model hırsızlığı ve aşırı müdahale gibi güvenlik açığı kontrolleri , taraflı çıktılar gibi endişeleri ele almaktadır.
Test sonuçları Synack platformu üzerinden gerçek zamanlı raporlar sunarak test metodolojilerini ve istismar edilebilir güvenlik açıklarını sergiliyoruz.

WhyLabs LLM Security, özellikle üretim ortamlarında LLM dağıtımlarının güvenliğini ve güvenilirliğini sağlamak için kapsamlı bir çözüm sunar. Gözlemlenebilirlik araçlarını ve koruma mekanizmalarını birleştirerek, kötü amaçlı komut istemleri gibi çeşitli güvenlik tehditlerine ve zafiyetlerine karşı koruma sağlar. WhyLabs platformunun sunduğu bazı temel özellikler şunlardır:

Kişisel olarak tanımlanabilir bilgiler (PII) içeren yanıtları değerlendirerek ve engelleyerek, gizli verileri sızdırabilecek hedefli saldırıları tespit ederek veri sızıntısına karşı koruma sağlar .
Sistemde yanıltıcı sonuçlara yol açabilecek kötü amaçlı komutların anında tespit edilmesi ve izlenmesi .
Yanlış bilgilendirmeyi önlemek için, LLM tarafından oluşturulan ve "halüsinasyonlar" nedeniyle yanlış bilgi veya uygunsuz yanıtlar içerebilecek içeriklerin belirlenmesi ve yönetilmesi.
OWASP'ın LLM uygulamaları için en iyi 10 önerisi; LLM'lerle ilişkili riskleri belirlemek ve azaltmak için en iyi uygulamalardır.

CalypsoAI Moderatörü

CalypsoAI Moderator, LLM uygulamalarının güvenliğini sağlayabilir ve kurumsal verilerin kendi ekosistemi içinde kalmasını garanti edebilir, çünkü verileri ne işler ne de depolar. Araç, ChatGPT gibi popüler modeller de dahil olmak üzere LLM teknolojisiyle desteklenen çeşitli platformlarla uyumludur. Calypso AI Moderator özellikleri şunlara yardımcı olur:

Kod ve fikri mülkiyet gibi hassas verilerin taranması ve tescilli bilgilerin yetkisiz paylaşımının önlenmesi yoluyla veri kaybının önlenmesi .
İstek içeriği, gönderen bilgileri ve zaman damgaları da dahil olmak üzere tüm etkileşimlerin ayrıntılı kaydını sunarak tam denetlenebilirlik sağlar .
Kötü amaçlı yazılımları belirleyip engelleyerek zararlı kod tespiti yapmak ve LLM yanıtlarıyla kuruluşun ekosistemini potansiyel sızmalardan korumak.
Otomatik analiz , derlenmiş kod üzerinde otomatik olarak yorumlar ve bilgiler oluşturarak 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 modelleri ve verileri hakkındaki bilgilere dayanarak siber suçluların yapay zeka uygulamalarında istismar edebileceği potansiyel güvenlik açıklarını anlamaktır. Adversa AI şu hizmetleri sunmaktadır:

Senaryo tabanlı saldırı simülasyonları yapılarak yapay zeka sisteminin uyum sağlama ve yanıt verme yeteneği değerlendirilir, böylece olay müdahalesi ve güvenlik önlemleri geliştirilir.
Aşırı koşullar altında yapay zeka uygulamasının performansını değerlendirerek yapılan stres testi ; gerçek dünya kullanımına yönelik ölçeklenebilirlik, yanıt verme hızı ve istikrarın optimize edilmesi.
Yüz tanıma sistemlerindeki güvenlik açıklarını analiz ederek, düşmanca saldırılara, enjeksiyon saldırılarına ve gelişen tehditlere karşı koymak ve gizlilik ile doğruluk güvencelerini sağlamak suretiyle saldırıları tespit etme .

GenAI güvenlik araçları

GenAI'ye özgü araçlar, dil tabanlı yapay zeka çözümlerinin bütünlüğünü ve güvenilirliğini korur. Bu araçlar, hizmetlerini dil öğrenme ortamlarına (LLM) göre uyarlayan siber güvenlik araçları veya dil üretimi uygulamalarının güvenliğini sağlamak için özel olarak geliştirilmiş platformlar ve araç setleri olabilir.

Praetorian tarafından LLM saldırı zincirleri

Praetorian, gelişmiş güvenlik çözümleri ve hizmetleri sağlama konusunda uzmanlaşmış bir siber güvenlik şirketidir. Praetorian, güvenlik açığı değerlendirmeleri , sızma testleri ve güvenlik danışmanlığı da dahil olmak üzere bir dizi hizmet sunarak şirketlerin güvenlik durumunu iyileştirebilir. Praetorian, LLM modellerini zorlamak için düşmanca saldırılar kullanır. Praetorian'ın platformu, kullanıcıların şunları yapmasına olanak tanır:

Dil modellerindeki (LLM) güvenlik açıklarını değerlendirmek ve potansiyel önyargıları veya güvenlik kusurlarını ortaya çıkarmak için özel olarak hazırlanmış istemler kullanın . İstemlerin eklenmesi, kapsamlı test yapılmasına olanak tanıyarak modelin sınırlamalarını ortaya çıkarır ve sağlamlıkta iyileştirmelere rehberlik eder.
Yan kanal saldırı tespitini kullanarak araçları potansiyel güvenlik açıklarına karşı güçlendirin. Yan kanal risklerini belirleyip azaltarak, kuruluşlar sistemlerinin güvenliğini artırır, hassas bilgileri potansiyel gizli kanallardan ve yetkisiz erişimden korur.
LLM eğitim veri kümelerinin bütünlüğünü korumak için veri zehirlenmesine karşı önlem alınmalıdır . Veri zehirlenmesinin proaktif olarak belirlenmesi ve önlenmesi, modellerin güvenilirliğini ve doğruluğunu sağlar ve girdi verilerinin kötü niyetli manipülasyonuna karşı koruma sağlar.
Eğitim verilerinin yetkisiz olarak çıkarılmasını engelleyerek tescilli bilgilerin korunmasını sağlayın. Eğitim verilerine yasa dışı erişimin önlenmesi, model geliştirme sürecinde kullanılan hassas bilgilerin gizliliğini ve güvenliğini artırır.
Praetorian platformundaki güvenliği artırmak için arka kapıları tespit edin ve ortadan kaldırın . Potansiyel arka kapıların belirlenmesi ve kapatılması, modellerin güvenilirliğini ve sağlamlığını artırarak, yetkisiz erişim veya güvenlik açığı olmaksızın çalışmalarını sağlar.

LLMGuard

Laiyer AI tarafından geliştirilen LLM Guard, hata düzeltme, dokümantasyon iyileştirme veya farkındalık yayma yoluyla Büyük Dil Modellerinin (LLM'ler) güvenliğini artırmak için tasarlanmış kapsamlı ve açık kaynaklı bir araç setidir. Bu araç seti şunlara olanak tanır:

LLM etkileşimlerindeki zararlı dili tespit edin ve temizleyin , böylece içeriğin uygun ve güvenli kalmasını sağlayın.
LLM etkileşimleri sırasında hassas bilgilerin sızmasını önlemek , veri gizliliği ve güvenliğinin korunmasında çok önemli bir husustur.
Hızlı enjeksiyon saldırılarına karşı direnç göstererek LLM etkileşimlerinin bütünlüğünü sağlayın.

Şekil 1: LLMGuard platformunun işleyişini gösteren şema. ²

Lakera

Lakera Guard, kurumsal ortamlardaki Büyük Dil Modelleri (LLM) uygulamalarını korumak için tasarlanmış, geliştirici odaklı bir yapay zeka güvenlik aracıdır. Araç, API'si aracılığıyla mevcut uygulamalar ve iş akışlarıyla entegre olabilir ve modelden bağımsız kalarak kuruluşların LLM uygulamalarını güvence altına almasını sağlar. Dikkat çekici özellikler şunlardır:

Hem doğrudan hem de dolaylı saldırılara karşı anlık enjeksiyon koruması sağlayarak istenmeyen sonraki eylemleri önler.
Kişisel olarak tanımlanabilir bilgiler (PII) veya gizli kurumsal veriler gibi hassas bilgilerin sızdırılması .
Modellerden elde edilen ve girdi bağlamından veya beklenen davranıştan sapan çıktıları belirleyerek halüsinasyonların tespiti .

Lasso Security tarafından sunulan LLM Guardian

Lasso Security'nin LLM Guardian ürünü, LLM uygulamalarını korumak için değerlendirme, tehdit modelleme ve eğitimi entegre eder. Başlıca özelliklerinden bazıları şunlardır:

Potansiyel güvenlik açıklarını ve risklerini belirlemek için yapılan güvenlik değerlendirmeleri , kuruluşlara güvenlik durumları ve LLM'lerin dağıtımında karşılaşabilecekleri potansiyel zorluklar hakkında bilgi sağlar.
Tehdit modellemesi , kuruluşların LLM uygulamalarını hedef alan potansiyel siber tehditleri öngörmelerine ve bunlara hazırlanmalarına olanak tanır.
LLM'lerle çalışırken ekiplerin siber güvenlik bilgi ve becerilerini geliştirmeye yönelik özel eğitim programları .

Açık kaynak kodlu kodlama çerçeveleri ve kütüphaneleri

Açık kaynak kodlu platformlar ve kütüphaneler, geliştiricilerin yapay zeka ve üretken yapay zeka uygulamalarında güvenlik önlemlerini uygulamalarına ve geliştirmelerine olanak tanır. Bunlardan bazıları özellikle LLM güvenliği için geliştirilmişken, diğerleri herhangi bir yapay zeka modeline uygulanabilir.

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

Korkuluklar Yapay Zeka

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

Rail, Güvenilir Yapay Zeka İşaretleme Dili (RAIL) kullanarak teknik özellikleri tanımlıyor.
Guard, LLM çıktılarının yapılandırılması, doğrulanması ve düzeltilmesi için kullanılan hafif bir sarmalayıcıdır.

Guardrails AI, LLM'lerde güvence standartlarının oluşturulmasına ve sürdürülmesine yardımcı olur.

Doğrulayıcıların oluşturulmasını kolaylaştıracak, çeşitli senaryolara uyarlanabilirliği sağlayacak ve özel doğrulama ihtiyaçlarını karşılayacak bir çerçeve geliştirmek .
Dil Modelleri (LLM'ler) ile sorunsuz etkileşimi optimize etmek ve genel verimliliği artırmak için istemler, doğrulamalar ve yeniden istemler için basitleştirilmiş bir iş akışı uygulamak .
Çeşitli uygulamalar ve kullanım durumlarında erişilebilirliği, işbirliğini ve standartlaştırılmış doğrulama uygulamalarını teşvik etmek amacıyla, sık kullanılan doğrulayıcıları barındıran merkezi bir depo oluşturmak .

Garak

Garak, büyük dil modelleri (LLM'ler) için tasarlanmış, dil modellerini kullanan teknolojilerde, sistemlerde, uygulamalarda ve hizmetlerdeki güvenlik açıklarını belirlemeyi amaçlayan kapsamlı bir güvenlik açığı tarayıcısıdır. Garak'ın özellikleri şunlardır:

Model üzerinde çeşitli incelemeler yapmak için otomatik tarama , dedektör seçimi ve hız sınırlama gibi görevleri yönetme ve manuel müdahale olmadan ayrıntılı raporlar oluşturma, minimum insan müdahalesiyle model performansını ve güvenliğini analiz etme.
OpenAI, Hugging Face, Cohere, Replicate dahil olmak üzere çeşitli LLM'lerle bağlantı ve özel Python entegrasyonları, farklı LLM güvenlik ihtiyaçları için esnekliği artırır.
LLM hatası tespit edildiğinde, kayıt tutma ve otomatik kırmızı ekip özelliğini eğitme yoluyla kendini uyarlama yeteneği .
Eklentiler, problar ve zorlu komut istemleri aracılığıyla çeşitli hata modlarının incelenmesi, her bir başarısız komut istemini ve yanıtını sistematik olarak incelemeyi ve raporlamayı sağlar ve derinlemesine analiz için kapsamlı bir günlük sunar.

Yapay Zekayı Geri Çevir

Rebuff, çok katmanlı bir savunma mekanizması kullanarak yapay zeka uygulamalarını anlık enjeksiyon (PI) saldırılarından korumak için tasarlanmış bir anlık enjeksiyon tespit aracıdır. Rebuff, Büyük Dil Modeli (LLM) uygulamalarının güvenliğini şu şekilde artırabilir:

Kişisel veri hırsızlığı saldırılarına karşı kapsamlı koruma sağlamak için dört katmanlı savunma sistemi kullanılıyor .
Gelen mesajları analiz ederek potansiyel saldırıları belirleyebilen, LLM tabanlı tespit yöntemini kullanarak , incelikli ve bağlam odaklı tehdit tespiti sağlanmaktadır.
Önceki saldırılara ait gömülü vektörleri birvektör veritabanında saklamak, benzer saldırıları tanımak ve gelecekte bunların önlenmesini sağlamak.
Sızıntıları tespit etmek için uyarı mesajlarına kanarya belirteçleri entegre ediliyor . Çerçeve, uyarı mesajı gömülülerini vektör veritabanında saklayarak gelecekteki saldırılara karşı savunmayı güçlendiriyor.

Vektör veritabanı ve LLM'ler hakkında daha fazla bilgi edinin.

G3PO

G3PO betiği, Ghidra için bir protokol robotu görevi görerek, derlenmiş kodun analizine ve açıklanmasına yardımcı olur. Bu betik, 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:

LLM'den yararlanarak potansiyel güvenlik açıklarını belirlemek için güvenlik açığı tespiti , kalıplara ve eğitim verilerine dayalı içgörüler sunar.
Otomatik analiz, derlenmiş kod üzerinde otomatik olarak yorumlar ve bilgiler oluşturarak karmaşık ikili yapıların daha hızlı anlaşılmasını kolaylaştırır.
Kod açıklamaları ve dokümantasyonu, fonksiyonlar ve değişkenler için anlamlı isimler önermek, kodun okunabilirliğini ve anlaşılabilirliğini artırmak, özellikle güvenlik analizinde çok önemlidir.

Nöbet

Vigil, Büyük Dil Modellerindeki (LLM) komut istemlerini ve yanıtları değerlendirmek için özel olarak tasarlanmış bir Python kütüphanesi ve REST API'sidir. Başlıca görevi, komut istemi enjeksiyonlarını, kısıtlama ihlallerini ve LLM etkileşimleriyle ilişkili potansiyel riskleri belirlemektir. Vigil şunları sağlayabilir:

Vektör veritabanı/metin benzerliği, YARA/sezgisel yöntemler, transformatör model analizi, istem-yanıt benzerliği ve Canary Token'lar dahil olmak üzere istem analizi için tespit yöntemleri .
YARA imzalarını kullanan özel tespitler .

LLMFuzzer

LLMFuzzer, özellikle Büyük Dil Modellerindeki (LLM) güvenlik açıklarını belirlemek için tasarlanmış açık kaynaklı bir fuzzing çerçevesidir ve LLM API'leri aracılığıyla uygulamalara entegrasyonlarına odaklanır. Bu araç, güvenlik meraklıları, sızma test uzmanları veya siber güvenlik araştırmacıları için faydalı olabilir. Başlıca özellikleri şunlardır:

LLM API entegrasyon testleri, çeşitli uygulamalardaki LLM entegrasyonlarını değerlendirmek ve kapsamlı testler sağlamak amacıyla gerçekleştirilir.
Güvenlik açıklarını ortaya çıkarmak ve etkinliğini artırmak için kullanılan bulanıklaştırma stratejileri .

EscalateGPT

EscalateGPT, Amazon Web Services (AWS) Kimlik ve Erişim Yönetimi (IAM) yapılandırmaları içindeki ayrıcalık yükseltme fırsatlarını belirleyen yapay zeka destekli bir Python aracıdır. IAM yanlış yapılandırmalarını analiz eder ve farklı OpenAI modellerini kullanarak potansiyel azaltma stratejileri sunar. Bazı özellikleri şunlardır:

IAM politikalarının alınması ve analizi, potansiyel ayrıcalık yükseltme fırsatlarını belirlemek ve ilgili azaltma önlemlerini önermek amacıyla gerçekleştirilir.
Güvenlik açıklarından yararlanmak ve bunları gidermeye yönelik stratejiler önermek için ayrıntılı sonuçlar JSON formatında sunulmaktadır.

EscalateGPT'nin performansı, kullandığı modele bağlı olarak değişebilir. Örneğin, GPT4, özellikle gerçek dünya AWS ortamlarında, GPT3.5-turbo'ya kıyasla daha karmaşık ayrıcalık yükseltme senaryolarını belirleme yeteneğini göstermiştir.

BurpGPT

BurpGPT, OpenAI'in Büyük Dil Modellerini (LLM'ler) entegre ederek web güvenliği testlerini geliştirmek için tasarlanmış bir Burp Suite uzantısıdır. Gelişmiş güvenlik açığı tarama ve trafik tabanlı analiz yetenekleri sunarak hem yeni başlayanlar hem de deneyimli güvenlik test uzmanları için uygundur. Başlıca özelliklerinden bazıları şunlardır:

Analiz için OpenAI kontrollü bir GPT modeline gönderilen HTTP verilerinin pasif tarama kontrolü , geleneksel tarayıcıların taranan uygulamalarda gözden kaçırabileceği güvenlik açıklarını ve sorunları tespit etmeyi sağlar.
Birden fazla OpenAI model arasından seçim yapma ve analizde kullanılan GPT token sayısını kontrol etme olanağı sağlayan ayrıntılı kontrol .
Burp Suite ile entegrasyon , analiz için gereken tüm yerel özelliklerden yararlanır; örneğin sonuçları Burp kullanıcı arayüzünde görüntüleyebilir.
Yerel Burp Olay Günlüğü aracılığıyla sorun giderme işlevi , kullanıcıların OpenAI API'si ile ilgili iletişim sorunlarını çözmelerine yardımcı olur.

LLM döneminde güvenli kodlama uygulamaları

Açık kaynaklı kütüphaneler ve çerçeveler, LLM uygulamalarını korumak için değerli araçlar sunarken, güvenli kod üretimi aynı zamanda daha güvenli programlama dillerinin kullanılmasına da bağlıdır. Bunun önemli bir örneği, Microsoft'nin temel kriptografik kütüphaneleri olan SymCrypt'i C'den bellek güvenliği dili olan Rust'a yeniden yazmasıdır. ³

LLM tarafından oluşturulmamış olsa da, bu çalışma, güvenli tasarımlı dilleri seçmenin, tüm güvenlik açığı sınıflarını nasıl ortadan kaldırabileceğini göstermektedir. LLM'ler daha fazla kod yazma görevi üstlendikçe, onları Rust gibi daha güvenli dillerle eşleştirmek, güvensiz veya istismar edilebilir kod üretme riskini azaltabilir.

Son yönelim: Ajan tabanlı güvenlik

Ajan tabanlı güvenlik, yapay zeka ajanlarının güvenliğini ifade eder:

MCP güvenli ağ geçidi

Model Bağlam Protokolü (MCP), yapay zeka ajanlarını araçlara bağlamak için kullanılan endüstri standardıdır. Bir MCP ağ geçidi , bu bağlantılar için bir güvenlik duvarı görevi görerek ajanların kullandıkları araçlar tarafından ele geçirilmesini önler.

Ajan tabanlı kimlik ve erişim yönetimi (A-IAM)

Bu araçlar, bu özerk dijital vatandaşların kimlik bilgilerini, "niyetlerini" ve ayrıcalıklarını yönetmeye odaklanmaktadır.

Otonom kırmızı ekip çalışması ve sızma testi

Ajanlar deterministik olmayan şekillerde hareket ettiğinden, statik güvenlik kontrolleri yetersiz kalır. Otonom kırmızı ekip yaklaşımı, zayıf noktaları bulmak için ajanlara sürekli saldırır.

SSS'ler

Büyük Dil Modelleri (LLM) güvenliği, GPT-3 gibi gelişmiş doğal dil işleme modelleri olan Büyük Dil Modellerine (LLM) uygulanan güvenlik önlemlerini ve hususlarını ifade eder. LLM güvenliği, bu modellerle ilişkili potansiyel güvenlik risklerini ve zorluklarını ele almayı içerir; bunlar arasında şunlar yer alır:
1. Veri Güvenliği: Dil modelleri, geniş veri kümeleri üzerinde eğitilmeleri nedeniyle yanlış veya taraflı içerik üretebilir. Bir diğer veri güvenliği sorunu ise yetkisiz kullanıcıların hassas bilgilere erişim sağladığı veri ihlalleridir.
Çözüm: İnsan Geri Bildiriminden Güçlendirilmiş Öğrenme (RLHF) yöntemini kullanarak modelleri insan değerleriyle uyumlu hale getirin ve istenmeyen davranışları en aza indirin.
2. Model Güvenliği: Modeli kurcalamaya karşı koruyun ve parametrelerinin ve çıktılarının bütünlüğünü sağlayın.
Önlemler: Yetkisiz değişiklikleri önlemek ve modelin mimarisine olan güveni korumak için güvenlik önlemleri uygulayın. Çıktının orijinalliğini doğrulamak için doğrulama süreçleri ve sağlama toplamları kullanın.
3. Altyapı Güvenliği: Barındırma sistemlerinin güvenliğini sağlayarak dil modellerinin güvenilirliğini güvence altına alın.
Yapılacaklar: Tehditlere ve yetkisiz erişime karşı korunmak için güvenlik duvarları, izinsiz giriş tespit sistemleri ve şifreleme mekanizmaları da dahil olmak üzere sunucu ve ağ korumasına yönelik sıkı önlemler uygulayın.
4. Etik Hususlar: Zararlı veya önyargılı içerik oluşturulmasını önleyin ve sorumlu model kullanımını sağlayın.
Yaklaşım: Model yeteneklerini risk azaltma ile dengelemek için etik hususları güvenlik uygulamalarına entegre edin. Bunun için yapay zeka yönetişim araçları ve yöntemlerini uygulayın.

LLM'nin güvenliğiyle ilgili endişeler şunlara yol açabilir:
– Güven Kaybı: Güvenlik olayları güveni zedeleyebilir, kullanıcı güvenini ve paydaş ilişkilerini etkileyebilir.
– Hukuki Sonuçlar: İhlaller, özellikle LLM modellerinin tersine mühendisliğinden elde edilen düzenlemeye tabi verilerle ilgili olarak hukuki sonuçlara yol açabilir.
– İtibar Kaybı: LLM kullanan kuruluşlar, kamuoyunda ve sektörde itibar kaybına uğrayabilir.

Öte yandan, güvenlikten ödün vermek şunları sağlayabilir ve iyileştirebilir:
– Çeşitli uygulamalarda güvenilir ve tutarlı LLM performansı.
– LLM çıktılarının güvenilirliği , istenmeyen veya kötü niyetli sonuçların önlenmesi.
– LLM güvenlik güvencesinden sorumlu . Kullanıcılar ve paydaşlar.

OWASP (Açık Web Uygulama Güvenliği Projesi), LLM'lerle ilişkili benzersiz güvenlik zorluklarını ele almak üzere odak noktasını genişletti. İşte bu LLM güvenlik risklerinin ve bunları azaltmaya yönelik araçların tam listesi:
1. Acil Enjeksiyon
Dil modeline verilen girdi komutlarını manipüle ederek istenmeyen veya yanlı çıktılar üretmek.
Kullanılacak araçlar ve yöntemler:
– Giriş doğrulama: Kullanıcı istemlerini filtrelemek ve temizlemek için sıkı giriş doğrulama uygulayın.
– Düzenli ifade filtreleri: Potansiyel olarak zararlı veya önyargılı istemleri tespit etmek ve filtrelemek için düzenli ifadeler kullanın.
2. Güvenli Olmayan Çıktı İşleme
Dil modelinin ürettiği çıktıların yanlış veya yetersiz şekilde yönetilmesi, potansiyel güvenlik veya etik sorunlara yol açabilir.
Kullanılacak araçlar ve yöntemler:
– Son işlem filtreleri: Oluşturulan çıktıları uygunsuz veya taraflı içerik açısından incelemek ve iyileştirmek için son işlem filtreleri uygulayın.
– İnsan müdahalesiyle inceleme: Model çıktılarının hassas veya uygunsuz içerik açısından değerlendirilmesi ve filtrelenmesi için insan inceleyicilerin dahil edilmesi.
3. Eğitim Verilerinin Zehirlenmesi
Modelin eğitim sürecinde, davranışını olumsuz yönde etkilemek amacıyla kötü niyetli veya taraflı verilerin kullanılması.
Kullanılacak araçlar ve yöntemler:
– Veri kalitesi kontrolleri: Kötü amaçlı veya yanlı örnekleri belirlemek ve kaldırmak için eğitim verileri üzerinde titiz kontroller uygulayın.
– Veri artırma teknikleri: Eğitim verilerini çeşitlendirmek ve zehirlenmiş örneklerin etkisini azaltmak için veri artırma yöntemlerini kullanın.
4. Model Hizmet Reddi Saldırısı
Bir modeldeki güvenlik açıklarından yararlanarak, modelin normal işleyişini veya erişilebilirliğini bozmak.
Kullanılacak araçlar ve yöntemler:
– Hız sınırlama: Belirli bir zaman dilimi içinde tek bir kaynaktan gelen model sorgularının sayısını sınırlamak için hız sınırlama uygulayın.
– İzleme ve uyarı: Model performansının sürekli olarak izlenmesini sağlayın ve trafikteki olağandışı artışlar için uyarılar kurun.
5. Tedarik Zinciri Zafiyetleri:
Potansiyel güvenlik ihlallerini önlemek amacıyla, eğitim için kullanılan veriler de dahil olmak üzere, yapay zeka sistemlerinin tedarik zincirindeki zayıf noktaları belirlemek.
Kullanılacak araçlar ve yöntemler:
– Veri kaynağı doğrulama: Eğitim verisi kaynaklarının orijinalliğini ve kalitesini doğrulayın.
– Güvenli veri depolama: Yetkisiz erişimi önlemek için eğitim verilerinin güvenli bir şekilde depolanmasını ve işlenmesini sağlayın.
6. Hassas Bilgilerin Açıklanması:
Dil modeli çıktıları aracılığıyla gizli veya hassas bilgilerin istemeden ifşa edilmesi.
Kullanılacak araçlar ve yöntemler:
– Veri gizleme teknikleri: Model çıktılarından hassas bilgileri gizlemek veya filtrelemek için yöntemler geliştirin.
– Gizliliği koruma teknikleri: Ham verileri ifşa etmeden modelleri eğitmek için birleşik öğrenme gibi gizliliği koruma tekniklerini keşfedin.
7. Güvenlik Açısından Güvensiz Eklenti Tasarımı:
Dil modeli için güvenlik açıkları içeren veya istismar edilebilecek eklentiler veya ek bileşenler tasarlamak.
Kullanılacak araçlar ve yöntemler:
– Güvenlik denetimleri: Eklentilerin ve ek bileşenlerin güvenlik açıklarını tespit etmek ve gidermek için güvenlik denetimleri gerçekleştirin.
– Eklenti izolasyonu: Eklentiler içindeki güvenlik ihlallerinin etkisini sınırlamak için izolasyon önlemleri uygulayın.
8. Aşırı Özgürleşme:
Bir dil modelinin aşırı etki veya kontrol içeren çıktılar üretmesine izin vermek, potansiyel olarak istenmeyen sonuçlara yol açabilir.
Kullanılacak araçlar ve yöntemler:
– Kontrollü üretim: Aşırı etkiye sahip çıktıları önlemek için modelin üretim yeteneklerine kontroller ve kısıtlamalar getirin.
– İnce ayar: Modelleri, belirli kullanım durumlarına daha uygun hale getirmek için kontrollü veri kümeleriyle ince ayar yapın.
9. Aşırı Güven:
Dil modelinin çıktılarına, uygun doğrulama yapılmadan veya olası önyargılar ve hatalar dikkate alınmadan aşırı derecede bağımlı olmak.
Kullanılacak araçlar ve yöntemler:
– Model çeşitliliği: Tek bir modele aşırı bağımlılığı azaltmak için birden fazla model veya topluluk modeli kullanmayı düşünün.
– Çeşitli eğitim verileri: Önyargıyı azaltmak ve sağlamlığı sağlamak için modelleri çeşitli veri kümeleri üzerinde eğitin.
10. Manken hırsızlığı:
Yetkisiz erişim veya eğitilmiş bir dil modelinin ele geçirilmesi, çeşitli amaçlar için kötüye kullanılabilir veya istismar edilebilir.
Kullanılacak araçlar ve yöntemler:
– Model şifreleme: Modelin depolanması ve iletilmesi sırasında korunması için şifreleme teknikleri uygulayın.
– Erişim kontrolleri: Modele kimlerin erişebileceğini ve modeli kimlerin değiştirebileceğini sınırlamak için sıkı erişim kontrolleri uygulayın.

Daha fazla okuma

LLM ve LLMOps hakkında daha fazla bilgi edinmek için şu kaynaklara göz atabilirsiniz:

Başka sorularınız varsa, lütfen bize bildirin:

Doğru Tedarikçileri Bulun

Dış kaynaklar

Referans Linkleri

A Chevy Dealership Added an AI Chatbot to Its Site. Then All Hell Broke Loose. - Business Insider

Business Insider

LLM Guard: Open-source toolkit for securing Large Language Models - Help Net Security

Rewriting SymCrypt in Rust to modernize Microsoft’s cryptographic library - Microsoft Research

Hazal Şimşek

Sektör Analisti

Takip Et

Hazal, AIMultiple'da süreç madenciliği ve BT otomasyonu konularına odaklanan bir sektör analisti.

Tam Profili Görüntüle

Yorum yapan ilk kişi olun

E-posta adresiniz yayınlanmayacak. Tüm alanlar gereklidir.

Sıradaki Okunma

Yapay Zeka AjanıMay 1

MCP

Yapay Zeka Kodlaması

Yapay Zeka Donanımı

Yapay Zeka Ajanları

LLM'ler

Yapay Zeka Temelleri

RAG

Ajan Tabanlı Yapay Zeka Çerçeveleri

Veri Güvenliği

Güvenlik Duvarı

Güvenlik Araçları

Kimlik ve Erişim Yönetimi

Veri Gizliliği

Siber Tehditler

Web Proxy'leri

Web Veri Kazıma

Veri Toplama

Veri Bilimi

Sentetik Veriler

Veri Kalitesi

Analitik

İş Yükü Otomasyonu

Yönetilen Dosya Transferi

RMM

Gözlemlenebilirlik

E-Ticaret

CRM

Endüstri Yazılımı