En İyi 20 LLM Güvenlik Aracı ve Ücretsiz Çerçeveler

Chevrolet of Watsonville, bir araba bayisi, web sitelerinde ChatGPT tabanlı bir chatbot tanıttı. Ancak chatbot bir arabayı 1$ olarak yanlış bir şekilde reklam etti; bu durum yasal sonuçlara yol açabilir ve Chevrolet için önemli bir faturaya neden olabilir. Bunun gibi olaylar, LLM uygulamalarına güvenlik önlemleri uygulamanın önemini vurgular. ¹

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

En iyi LLM güvenlik araçlarını karşılaştırma

LLM güvenlik araçlarını karşılaştırmadan önce bunları üç kategori altında inceledik:

1. Açık kaynaklı çerçeveler ve kütüphaneler potansiyel tehditleri tespit edebilir.
2. Yapay zeka güvenlik araçları sistem arızalarını belirleyen LLM'e 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 araçlarını ve diğer büyük dil modellerini (LLM'leri) hariç tuttuk. Ayrıca, yapay zeka yönetişimi hizmetleri sunan ve etik davranışı ile veri gizliliği düzenlemelerini kontrol eden araçlardan da bahsetmedik.

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

Yapay zeka yönetişimi araçları

Yapay zeka yönetişimi araçları, etkinlik, önyargı, sağlamlık, gizlilik ve açıklanabilirlik açısından yapay zeka modellerini değerlendirir; risk azaltma için uygulanabilir stratejiler ve standartlaştırılmış raporlama sağlar. Yapay zeka yönetişimi araçları, LLM güvenlik değerlendirmelerine yardımcı olarak LLM'lerin güvenli, güvenilir ve ilgili düzenlemelerle uyumlu olmasını sağlar; böylece genel güvenliği ve güvenilirliği artırır. Bu araçlardan bazıları şunlardır:

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

1. LLMOps araçlarıyla teknik entegrasyonlar merkezi bir kullanıcı arayüzünden G/Ç filtrelerini ve gizliliği koruyan altyapıyı yapılandırmak için
2. GenAI'ye özgü politika paketleri metin, kod ve görüntü oluşturmadaki riskleri azaltmak için önceden tanımlanmış süreçler ve teknik kontroller içerir.

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

• Sürekli izleme ve test riskleri gerçek zamanlı olarak belirlemek ve azaltmak için.
• Risk ve uyumluluk ekipleri arasında iş birliği veri bilimi ve siber güvenlik ekipleriyle birlikte modellerin güvenli olmasını sağlamak için.
• Dinamik raporlama LLM güvenlik önlemlerini yönetmek ve denetlemek için uyumluluk durumunun sürekli görünürlüğünü ve belgelenmesini sağlamak için.

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

• LLM gözlemlenebilirliği performansı izler, halüsinasyonları ve toksisiteyi tespit eder ve PII'yi korur.
• Fiddler denetçisi LLM'leri sağlamlık, doğruluk ve güvenlik açısından değerlendirir ve prompt injection saldırı değerlendirmelerini destekler.
• Model izleme model sapmasını belirlemek ve olası sorunlar için uyarılar ayarlamak için.
• Sorumlu Yapay Zeka önyargıyı azaltmak ve belirli KPI'ları iyileştirmek için uygulanabilir içgörüler sağlamak için.

Holistic AI, büyük dil modelleri (LLM'ler) dahil olmak üzere yapay zeka sistemlerinin uyumluluğuna, risklerinin azaltılmasına ve güvenliğine yardımcı olan bir yapay zeka yönetişimi 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 algılama mekanizmaları kullanarak yapay zeka uygulamaları için güvenlik önlemleri sağlar. Bu araçlardan bazıları, bu modellerin bütünlüğünü sağlamak için LLM'ler için kullanılabilir.

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

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

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

WhyLabs LLM Security, dağıtılan LLM sistemlerinin güvenilirliğini ve davranışını değerlendirmek için tasarlanmış izleme araçları sağlar. Gözlemlenebilirlik 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 kişisel olarak tanımlanabilir bilgileri (PII) içeren yanıtları değerlendirip engelleyerek gizli verileri sızdırabilecek hedefli saldırıları belirlemek için prompt'ları değerlendirmek yoluyla.
2. Prompt injection izleme sistemi zararlı çıktılar sağlamaya yönlendirebilecek kötü amaçlı prompt'ların izlenmesi.
3. Yanlış bilgi önleme “halüsinasyonlar” nedeniyle yanlış bilgi veya uygunsuz yanıtlar içerebilecek LLM tarafından üretilen içeriği belirleyip yöneterek.
4. OWASP en iyi 10 — LLM uygulamaları için; bunlar LLM'lerle ilişkili riskleri belirlemek ve azaltmak için en iyi uygulamalardır.

CalypsoAI Moderator

CalypsoAI Moderator, verileri harici olarak işlemeyen veya depolamayan yerel veya kendi kendine barındırılan bir araçtır; bu da üçüncü taraf veri maruziyetini sınırlar. Araç, ChatGPT gibi popüler modeller 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 mülk bilgilerin yetkisiz paylaşımını önleyerek.
2. Tam denetlenebilirlik prompt içeriği, gönderen ayrıntıları ve zaman damgaları dahil olmak üzere tüm etkileşimlerin ayrıntılı kaydını sunarak.
3. Kötü amaçlı kod tespiti kötü amaçlı yazılımları belirleyip engelleyerek kuruluşun ekosistemini LLM yanıtları yoluyla olası sızmalardan korumak.
4. Otomatik analiz dekompile edilmiş koda ilişkin otomatik olarak yorumlar ve içgörüler üreterek karmaşık ikili yapıların daha hızlı anlaşılmasını kolaylaştırmak.

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 şunları gerçekleştirir:

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

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 üretimi uygulamalarının güvenliğini sağlamak için özel olarak geliştirilmiş platformlar ve araç setleri 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 modellerini zorlamak için çekişmeli saldırılar kullanır. Praetorian platformu, kullanıcıların şunları yapmasına olanak tanır:

1. Özel hazırlanmış prompt'lar kullanma Dil Modellerindeki (LLM'ler) güvenlik açıklarını değerlendirmek ve potansiyel önyargıları veya güvenlik kusurlarını ortaya çıkarmak için. Prompt injection testi, bir modelin talimat sınırlarına uymadığı yerleri belirleyerek model davranışını ayarlamak için veri sağlar.
2. Yan kanal saldırısı tespiti kullanma araçları olası güvenlik açıklarına karşı güçlendirmek için. Yan kanal risklerini belirleyip azaltarak kuruluşlar sistemlerinin güvenliğini artırır; hassas bilgileri olası gizli kanallardan ve yetkisiz erişimden korur.
3. Veri zehirlenmesine karşı koyma LLM eğitim veri kümelerinin bütünlüğünü korumak için. Veri zehirlenmesini proaktif olarak belirlemek ve önlemek, girdi verilerinin kötü amaçlı manipülasyonuna karşı koruyarak modellerin güvenilirliğini ve doğruluğunu sağlar.
4. Eğitim verilerinin yetkisiz çıkarılmasını önleme özel mülk bilgileri korumak için. Eğitim verilerine yasa dışı erişimi önlemek, model geliştirmede kullanılan hassas bilgilerin gizliliğini ve güvenliğini artırır.
5. Arka kapıları tespit etme ve ortadan kaldırma Praetorian platformundaki güvenliği güçlendirmek için. Olası arka kapıları belirlemek ve kapatmak, modellerin güvenilirliğini artırır; taviz verilmeden veya yetkisiz erişim olmadan çalışmalarını sağlar.

LLMGuard

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

1. Zararlı dili tespit etme ve temizleme LLM etkileşimlerinde içeriğin uygun ve güvenli kalmasını sağlama.
2. Veri sızıntısını önleme LLM etkileşimleri sırasında hassas bilgilerin sızmasını önleme, veri gizliliği ve güvenliğini korumanın önemli bir unsurudur.
3. Prompt injection saldırılarına karşı direnme LLM etkileşimlerinin bütünlüğünü sağlama.

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 uygulamalar ve iş akışlarıyla entegre olabilir; model-agnostik kalarak kuruluşların LLM uygulamalarını güvence altına almalarını sağlar. Dikkate değer özellikler şunlardır:

1. Prompt Injection koruması hem doğrudan hem dolaylı saldırılara karşı, istenmeyen sonraki eylemleri önleme.
2. Hassas bilgi sızıntısı kişisel olarak tanımlanabilir bilgiler (PII) veya gizli kurumsal veriler gibi.
3. Halüsinasyonların tespiti girdi bağlamından veya beklenen davranıştan sapan model çıktılarını belirleyerek.

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:

1. Güvenlik değerlendirmeleri olası güvenlik açıklarını ve güvenlik risklerini belirleyerek kuruluşlara güvenlik durumları ve LLM'leri dağıtmadaki olası zorluklar hakkında içgörüler sağlar.
2. Tehdit modelleme kuruluşların LLM uygulamalarını hedefleyen olası siber tehditleri öngörmelerine ve bunlara hazırlanmalarına olanak tanır.
3. Uzmanlaşmış eğitim programları ekiplerin LLM'lerle çalışırken siber güvenlik bilgi ve becerilerini geliştirmek için.

Açık kaynak kodlama çerçeveleri ve kütüphaneleri

Açık kaynak kodlama platformları ve kütüphaneleri, geliştiricilerin yapay zeka ve Üretken Yapay Zeka uygulamalarında güvenlik önlemlerini uygulamalarını ve geliştirmelerini sağlar. Bunlardan bazıları özellikle LLM güvenliği için geliştirilmiştir; bazıları ise herhangi bir yapay zeka modeline dağıtılabilir.

Tablo, açık kaynaklı LLM güvenlik kodlama çerçevelerini 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; Reliable AI Markup Language (RAIL) kullanarak spesifikasyonları tanımlar.
• Guard; LLM çıktılarını yapılandırmak, doğrulamak ve düzeltmek için hafif bir sarmalayıcıdır.

Guardrails AI, LLM'lerde güvence standartlarının oluşturulmasına ve sürdürülmesine şu yollarla yardımcı olur:

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

Garak

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

1. Otomatik tarama model üzerinde çeşitli problar yürütmek, dedektör seçimi ve hız sınırlama gibi görevleri yönetmek, manuel müdahale olmadan ayrıntılı raporlar oluşturmak ve minimum insan katılımıyla model performansını ve güvenliğini analiz etmek için.
2. Çeşitli LLM'lerle bağlantı; OpenAI, HuggingFace, Cohere, Replicate ve özel Python entegrasyonları dahil olmak üzere farklı LLM güvenlik ihtiyaçları için esneklik sağlar.
3. Kendine uyarlanma yeteneği bir LLM hatası belirlendiğinde, otomatik red-team özelliğini günlüğe kaydedip eğiterek.
4. Çeşitli hata modu keşfi eklentiler, problar ve zorlayıcı prompt'lar aracılığıyla her başarısız prompt'u ve yanıtı sistematik olarak keşfedip raporlamak ve derinlemesine analiz için bir günlük sunmak.

Rebuff AI

Rebuff, gelen prompt'ları dört farklı filtreleme ve algılama adımı kullanarak analiz eden bir prompt injection dedektörüdür. Rebuff, Büyük Dil Modeli (LLM) uygulamalarının güvenliğini şunlarla artırabilir:

1. Kullanma PI saldırılarına karşı korumak için dört savunma katmanı.
2. LLM tabanlı algılamayı kullanma gelen prompt'ları analiz ederek potansiyel saldırıları belirleyebilir, incelikli ve bağlama duyarlı tehdit algılaması sağlar.
3. Önceki saldırıların embedding'lerini saklama vektör veritabanında, gelecekte benzer saldırıları tanıyıp önleme.
4. Canary token'ları entegre etme sızıntıları tespit etmek için prompt'lara. Çerçeve, vektör veritabanında prompt embedding'lerini saklayarak gelecekteki saldırılara karşı savunmayı güçlendirir.

G3PO

G3PO betiği, Ghidra için bir protokol droidi görevi görür; dekompile edilmiş 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:

1. Güvenlik açığı belirleme LLM'den yararlanarak desenlere ve eğitim verilerine dayalı içgörüler sunarak olası güvenlik açıklarını belirlemek.
2. Otomatik analiz dekompile edilmiş kod hakkında otomatik olarak yorumlar ve içgörüler üreterek karmaşık ikili yapıların daha hızlı anlaşılmasını kolaylaştırmak.
3. Kod açıklama ve dokümantasyon fonksiyonlar ve değişkenler için anlamlı adlar önererek kod okunabilirliğini ve anlaşılmasını artırmak; bu özellikle güvenlik analizinde önemlidir.

Vigil

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

1. Tespit yöntemleri vektör veritabanı/metin benzerliği, YARA/sezgiseller, transformer modeli analizi, prompt-yanıt benzerliği ve Canary Token'lar dahil olmak üzere prompt analizi için.
2. Özel tespitler YARA imzaları kullanarak.

LLMFuzzer

LLMFuzzer, Büyük Dil Modelleri (LLM'ler) içindeki güvenlik açıklarını belirleyebilen ve LLM API'leri aracılığıyla uygulamalara entegrasyonlarına odaklanan açık kaynaklı bir fuzzing çerçevesidir. 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 ve test yapılmasını sağlamak.
2. Fuzzing stratejileri güvenlik açıklarını ortaya çıkarmak ve etkinliğini artırmak.

EscalateGPT

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

1. IAM politikası alma ve analizi olası ayrıcalık yükseltme fırsatlarını belirlemek ve ilgili azaltmaları önermek.
2. JSON formatında ayrıntılı sonuçlar güvenlik açıklarını ele alabilecek stratejileri kullanmak ve önermek için.

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 yeteneği göstermiştir.

BurpGPT

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

1. Pasif tarama kontrolü analiz için OpenAI kontrollü bir GPT modeline gönderilen HTTP verisinin pasif taraması, taranan uygulamalarda geleneksel tarayıcıların gözden kaçırabileceği güvenlik açıklarının ve sorunların algılanmasını sağlar.
2. Ayrıntılı kontrol birden fazla OpenAI modeli seçmek ve analizde kullanılan GPT token sayısını kontrol etmek.
3. Burp Suite ile entegrasyon analiz için gereken tüm yerel özelliklerden yararlanır, örneğin sonuçların Burp arayüzünde görüntülenmesi.
4. Sorun giderme işlevi yerleşik Burp Olay Günlüğü aracılığıyla kullanıcıların OpenAI API ile iletişim sorunlarını çözmelerine yardımcı olur.

Güvenli kodlama uygulamaları LLM çağında

Açık kaynaklı kütüphaneler ve çerçeveler, LLM uygulamalarını korumak için değerli araçlar sunarken, güvenli kod üretimi aynı zamanda daha güvenli programlama dillerinin kullanılmasına bağlıdır. Dikkate değer bir örnek, Microsoft'un temel kriptografik kütüphaneleri SymCrypt'i C'den bellek güvenliği sağlayan bir dil olan Rust'a yeniden yazmasıdır.³

LLM tarafından üretilmemiş olsa da 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 yönelim: Agentic güvenlik

Agentic güvenlik, yapay zeka ajanlarının güvenliğini ifade eder:

MCP güvenli ağ geçidi

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

Agentic 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 davrandığından statik güvenlik kontrolleri yetersizdir. Otonom kırmızı takım 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

İleri Okuma

LLM'ler ve LLMOps hakkında daha fazlasını keşfedin:

• MLOps Araçlarını Karşılaştırın: Kapsamlı bir satıcı kıyaslaması
• 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 Aracı ve Ücretsiz Çerçeveler}},
  year   = {2026},
  month  = may,
  howpublished    = {\url{https://aimultiple.com/llm-security-tools}},
  note   = {AIMultiple. Erişim tarihi: 19 Mayıs 2026}
}

Değişiklik günlüğü

5 güncelleme

202620252024

1. 21 Ağu

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

2. 25 Şub

   AI güvenlik araçlarına Nexos.ai 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