一、LLM 安全工具是什么？

LLM 安全工具，顾名思义，就是用来保护大型语言模型免受各种威胁和漏洞侵害的工具。它们就像是 LLM 世界的“守护者”，通过实施一系列安全措施，降低数据泄露、未经授权访问以及 AI 能力被滥用等风险，从而确保数据的保密性、完整性和可用性。

想象一下，LLMs 就像是一座巨大的数据宝藏，每天都在处理和生成海量的数据。这些数据中可能包含用户的个人信息、企业的商业机密等敏感信息，这就使得 LLMs 成为了恶意攻击者眼中的“香饽饽”。而 LLM 安全工具的作用，就是在这座宝藏周围筑起一道坚固的城墙，防止“盗贼”入侵。它们通常具备诸如访问控制、加密、实时监控等功能，能够在可疑活动刚刚露头的时候就将其揪出来，避免问题进一步恶化。

确保 LLM 的安全不仅仅是为了保护企业的资产，更是为了维护用户的信任，让用户能够放心地使用各种基于 LLM 的服务。同时，它还能确保企业遵守各种数据保护法规，避免因违规而面临的巨额罚款和声誉损失。

二、谁来负责 LLM 的安全？

说到 LLM 安全，可能很多人会以为这是开发者的责任，其实不然。LLM 安全是一个需要多方协作的“大工程”。

首先，部署这些模型的组织是当仁不让的责任主体。组织内的 IT 部门和网络安全团队要肩负起实施安全措施和监测潜在威胁的重任。他们要确保在数据保护和 AI 伦理方面遵循最佳实践，比如设置严格的访问权限，只有经过授权的人员才能接触到敏感数据；定期更新安全协议，以应对不断变化的威胁形势。

但仅仅依靠 IT 部门是远远不够的，LLM 安全还需要组织内部各方的共同努力。开发人员在构建模型的时候，就要将安全理念融入其中，在模型设计的最初阶段就集成必要的安全防护措施，而不是等到模型开发完成后再来“打补丁”。就好比建造一座房子，如果在建造过程中不考虑防水、防潮等问题，等到房子建好了再想解决这些问题，不仅成本会大大增加，效果也可能大打折扣。

此外，模型的使用者和利益相关者也不能置身事外。他们要时刻保持警惕，一旦发现任何异常情况，比如模型输出了奇怪的结果或者数据访问模式发生了改变，就要及时上报，以便相关人员能够迅速采取措施。只有这样，才能形成一个全方位、多层次的安全防护体系，让 LLMs 在安全的环境中发挥它们的巨大价值。

三、LLM 安全工具的关键特性

了解了 LLM 安全工具的重要性以及责任分配之后，我们再来看看这些工具通常具备哪些关键特性，它们是如何各显神通，守护 LLMs 的安全的。

（一）输入验证与过滤

输入验证与过滤就像是 LLM 的“第一道防线”，它会对进入模型的数据进行严格的检查。这些工具会仔细筛查数据中是否存在异常情况，比如未经授权的命令、恶意代码或者可能对模型造成破坏的内容。通过这种方式，它们能够有效防止注入攻击，避免模型执行有害的指令，从而保护模型的功能和安全性。

举个例子，假设有一个恶意用户试图通过输入一段特殊的代码来操纵 LLM，让它泄露一些敏感信息。如果 LLM 安装了输入验证与过滤工具，这个工具就会像一个敏锐的“守门人”，迅速识别出这段代码的可疑之处，并将其拦截在外，确保模型不会受到这种恶意输入的影响。

（二）速率限制与访问控制

速率限制和访问控制是保障 LLM 正常运行的另外两个重要手段。速率限制通过设定每个用户在一定时间内可以向模型发起的请求次数上限，防止模型因为过多的请求而过载。试想一下，如果一个 LLM 同时接收到大量的请求，可能会导致系统崩溃，就像交通拥堵一样，让整个系统陷入瘫痪。而速率限制就像是交通信号灯，合理调控请求的流量，确保系统能够平稳运行。

访问控制则更加注重对用户身份的验证和权限的管理。它会检查每个想要与 LLM 交互的用户是否具有合法的身份，并且根据用户的权限来决定他们可以访问模型的哪些部分。这就像是给 LLM 的各个重要区域都安装了“门禁系统”，只有拥有相应权限的用户才能进入，从而防止未经授权的人员接触到敏感信息或者对模型进行不当操作。

（三）模型行为监控

模型行为监控就像是 LLM 的“贴身保镖”，时刻关注着模型的一举一动。它利用异常检测算法来分析模型的操作，一旦发现模型的行为出现异常，比如输出了不符合预期的结果或者执行了一些不寻常的操作，就会立刻发出警报。这种实时的监控能够让管理员及时发现潜在的威胁，比如模型是否被黑客攻击或者内部出现了故障，从而迅速采取措施来控制或者减轻威胁带来的损害。

而且，持续的模型行为监控还能增强系统的透明度，让管理员能够深入了解模型的运行情况，更好地理解和管理可能出现的安全问题。通过这些监控数据，管理员可以对系统参数进行微调，不断优化安全防护措施，让 LLM 在更加安全的环境中运行。

（四）对抗输入检测

对抗输入检测是一种专门用来识别那些经过精心设计，企图欺骗或者破坏语言模型的输入的工具。这些恶意输入可能会在不被察觉的情况下改变模型的输出，导致模型产生错误或者被操纵的结果。对抗输入检测工具就像是 LLM 的“火眼金睛”，能够分析输入的模式，找出那些隐藏在其中的威胁，从而保护模型免受这种“暗箭难防”的攻击。

例如，有些攻击者可能会通过在输入中添加一些看似无关紧要的词汇或者符号，来诱导模型产生错误的判断。对抗输入检测工具就能够识别出这些细微的差别，及时阻止模型被这种恶意输入所影响，确保模型的输出始终是准确和可靠的。

（五）偏见检测与缓解

偏见检测与缓解则是关注 LLM 输出中的公平性和公正性。我们知道，LLMs 是通过大量的数据进行训练的，而这些数据中可能本身就存在着一些偏见。如果不对这些偏见进行检测和处理，模型的输出就可能会对某些群体产生不公平的结果。偏见检测与缓解工具能够分析模型的输出，识别出其中是否存在偏见，并且采取相应的措施来纠正这些偏见。

比如，在招聘场景中，如果一个基于 LLM 的招聘系统存在性别偏见，那么它可能会对女性求职者产生不公平的评价。通过使用偏见检测与缓解工具，企业可以对模型进行调整，确保招聘过程的公平性和公正性，避免因为模型的偏见而做出错误的决策。

四、专家支招：如何更好地保障 LLM 安全？

在 LLM 安全领域摸爬滚打了这么久，我也总结了一些实用的小贴士，希望能帮助大家更好地保护自己的 LLMs。

（一）利用异常检测进行细致的响应分析

通常情况下，我们对 LLM 的监控主要集中在输入数据上，看看是否有异常情况。但是，如果我们能够将异常检测扩展到输出（也就是模型的响应）上，就能发现更多隐藏的安全隐患。比如，模型是否被操纵，或者是否存在未经授权的数据泄露，这些都可能通过模型的输出被暴露出来。通过同时监控输入和输出，我们可以更全面地了解模型的运行状态，及时发现潜在的威胁。

（二）部署基于 API 的智能限流

速率限制对于保护 LLM 来说非常重要，但我们可以更进一步，采用基于 API 的智能限流。这种限流方式可以根据用户的行为模式来动态调整请求的频率。例如，如果某个用户在短时间内突然发起了大量的请求，系统就会自动识别出这种异常行为，并进行针对性的限流。这样不仅可以有效防止分布式拒绝服务（DDoS）攻击，还能在不影响正常用户使用的情况下，最大限度地保护系统的稳定性和安全性。

（三）实施模型水印技术以实现输出可追溯性

对于一些关键的 LLM 部署，我们可以考虑在模型的输出中嵌入不可见的水印。这些水印就像是模型输出的“身份证”，能够记录下输出的来源、使用时间和使用方式等信息。这样一来，如果模型的数据被滥用或者非法共享，我们就可以通过水印来追踪这些数据的流向，及时采取措施来阻止这种滥用行为。

（四）使用“金丝雀提示”检测提示操纵

“金丝雀提示”是一种非常巧妙的安全检测手段。我们可以将一些特殊的提示（也就是“金丝雀提示”）嵌入到 LLM 的环境中。这些提示就像是“诱饵”，如果它们被篡改或者触发了异常行为，系统就会立刻发出警报，提醒我们可能存在提示注入攻击或者数据被篡改的情况。通过这种方式，我们可以在攻击者刚刚开始行动的时候就发现他们，及时采取措施来防止损失。

（五）定期审计模型日志以获取安全洞察

最后，我们一定要养成定期审计模型日志的好习惯。模型日志记录了 LLM 的每一次交互，包括用户的提示和模型的输出等详细信息。通过设置自动化的审计流程，我们可以定期扫描这些日志，寻找其中可能存在的安全事件。而且，通过高级的相关性分析，我们还能够发现那些细微的、长期的安全威胁，这些威胁可能在日常的监控中被忽视，但它们却可能对系统造成严重的损害。定期审计模型日志就像是给 LLM 做定期的“体检”，能够帮助我们及时发现并处理潜在的安全问题。

五、2025 年值得关注的十大 LLM 安全工具

了解了 LLM 安全工具的基本概念和重要特性之后，接下来就让我们来看看在 2025 年有哪些值得关注的 LLM 安全工具，它们各自又有哪些独特的优势和功能。

（一）Pynt

Pynt 是一款专注于 API 发现的安全工具，它能够识别出那些越来越多地被集成到应用程序中的基于 LLM 的 API。通过动态分析和流量检查，Pynt 可以检测到与 LLM 相关的 API，并且实时监控这些 API 在系统中的使用情况。这就确保了那些经常处理敏感或者复杂数据的 AI 相关 API 端点能够被完整地映射出来，并且纳入到安全测试的范围内。

而且，Pynt 还能够全面支持对 LLM API 中的漏洞进行识别。它通过动态分析 API 流量，能够检测到诸如提示注入和不安全的输出处理等特定于 LLM 基础 API 的潜在弱点。这些漏洞对于确保 AI 系统不会泄露敏感数据或者被恶意操纵来说至关重要。通过使用 Pynt，企业可以更好地了解自己的 LLM API 环境，及时发现并修复潜在的安全问题。

（二）WhyLabs

WhyLabs 是一个集安全性和可观察性于一体的平台，它能够保护基于 LLM 的 AI 应用免受潜在的安全风险。它提供了实时的威胁检测、标记和缓解功能，确保 AI 系统始终保持安全并且能够以最佳性能运行。

WhyLabs 的关键特性包括：

• 实时威胁检测：它可以监控 AI 模型，防止诸如提示注入、越狱尝试和数据泄露等安全风险对系统造成损害；
• 性能和模型漂移监控：能够持续评估模型的健康状况，及时发现性能下降和模型漂移等问题，防止这些问题进一步恶化；
• 偏见检测和缓解：能够识别 AI 模型中的偏见，并且标记出导致输出偏差的群体，确保模型的公平性和合规性；
• 可定制的安全护栏：允许用户根据自己的需求配置安全措施，比如使用自定义模型、红队测试场景和响应验证技术；
• 无缝集成：支持超过 50 种集成，能够与各种云服务提供商兼容，无论是专有还是自托管的 AI 模型都能够实现可观察性。

（三）LLM Guard

LLM Guard 是由 Protect AI 提供的一款 LLM 交互安全工具包。它专注于防止数据泄露、过滤有害内容以及抵御提示注入攻击。它通过一系列的安全机制，确保用户与 LLM 之间的交互过程安全可靠。

LLM Guard 的关键特性包括：

• 提示注入预防：能够检测并中和提示注入攻击，确保未经授权的命令不会破坏 LLM 的行为；
• 有害语言检测：能够扫描和清理提示和输出，防止使用攻击性或者有毒的语言，营造一个安全的 AI 交互环境；
• 数据泄露预防：通过匿名化输入和输出来保护敏感信息，防止个人或者专有数据被意外或者恶意泄露；
• 偏见检测和纠正：评估 LLM 输出中的偏见语言，通过自动标记和缓解偏见内容来确保公平和准确的响应；
• 可定制的扫描模块：用户可以集成各种输入和输出扫描器，比如毒性过滤器、令牌限制和相关性检查等。

（四）Lasso Security

Lasso Security 是一个端到端的解决方案，用于应对 LLM 带来的安全挑战。它专注于保护组织免受外部网络威胁和内部漏洞的影响，确保 LLM 技术的安全和高效使用。

Lasso Security 的关键特性包括：

• 影子 AI 发现：能够自动识别组织内部正在使用的 LLM 工具和模型，提供关于谁在使用它们、在哪里使用以及如何使用它们的可视化信息；
• 威胁检测：实时监控 LLM 交互，检测潜在的安全威胁，比如数据泄露、恶意提示或者未经授权的访问，为应对不断演变的网络威胁提供主动防御；
• 端到端保护：超越了传统的安全方法，涵盖了从数据输入到模型输出的整个 LLM 部署生命周期；
• 用户友好的实施：无需专业的 AI 或网络安全知识就可以轻松安装，组织可以快速开始并且确保 LLM 操作的安全，最小化设置过程；
• 实时响应：提供快速响应能力，自动阻止或者标记恶意交互。

（五）BurpGPT

BurpGPT 是 Burp Suite 的一个扩展，它将大型语言模型集成进来，增强了 Web 应用程序安全测试的准确性。它具备漏洞扫描和流量分析的能力，能够让安全专家更加有效地检测和缓解威胁。

BurpGPT 的关键特性包括：

• AI 增强的漏洞扫描：利用 LLM 进行 Web 漏洞评估，帮助安全团队识别诸如加密缺陷、配置错误和零日漏洞等弱点；
• Web 流量分析：使用 AI 分析 Web 流量，识别来自进出数据流的潜在安全风险；
• AI 测试助手：作为 AI 助手，提升用户的测试能力，提供洞察并且自动化复杂的网络安全任务；
• 定制训练的 LLM：Pro 版本支持使用本地的、定制训练的模型，让组织能够在不与第三方服务共享数据的情况下利用内部的安全知识，确保客户保密性和合规性；
• 引导集成：能够与现有的 Burp Suite 工作流程无缝集成，并且有相应的文档指导。

（六）LLMFuzzer

LLMFuzzer 是一个开源的模糊测试框架，专门用于测试大型语言模型及其通过 LLM API 进行的集成。它能够让安全研究人员、渗透测试人员和网络安全专业人士通过自动化测试流程来识别和利用 AI 系统中的漏洞。

LLMFuzzer 的关键特性包括：

• 针对 LLM 的模糊测试：为 LLM 提供量身定制的模糊测试能力，帮助用户发现模型响应和系统交互中的弱点；
• LLM API 集成测试：测试通过 API 将 LLM 集成到应用程序中的情况，确保系统之间安全稳定的通信，并且识别潜在的安全漏洞；
• 多种模糊测试策略：使用各种模糊测试技术来模拟攻击，检测异常情况，并且评估 LLM 驱动的系统对意外或者恶意输入的抵御能力；
• 模块化和可扩展的架构：采用模块化设计，允许用户添加自定义的模糊测试策略、连接器或者测试模块；
• 扩展功能的路线图：包括即将推出的特性比如 HTML 报告生成、多种 API 连接器（例如 JSON-POST、QUERY-GET）、并排观察 LLM 以及自主攻击模式等。

（七）Vigil

Vigil 是一个 Python 库和 REST API，用于检测和缓解 LLM 提示和响应中的安全威胁。通过使用多种扫描器，Vigil 能够识别诸如提示注入、越狱尝试以及其他漏洞等问题。

Vigil 的关键特性包括：

• 提示注入检测：扫描 LLM 提示，寻找已知的注入技术，保护系统免受试图操纵或者利用 LLM 的攻击；
• 模块化和可扩展的扫描器：使用多种检测方法，比如向量数据库、YARA 启发式和变换器模型来识别风险，其模块化架构允许用户添加自定义扫描器；
• 金丝雀令牌：将金丝雀令牌嵌入提示中，检测提示泄露或者劫持情况，确保能够迅速识别并且缓解恶意尝试改变提示行为的情况；
• REST API 和 Python 库：既可以作为 REST API 集成到现有工作流程中，也可以直接在 Python 应用程序中用于提示和响应分析；
• 可定制和自托管：支持自定义检测签名，并且可以自托管，让组织能够掌控自己的安全流程。

（八）Rebuff

Rebuff 是一个多层的提示注入检测工具，旨在保护 AI 应用免受提示注入攻击。它通过结合启发式方法、基于 LLM 的检测和金丝雀令牌来帮助识别并且缓解潜在的漏洞，防止这些漏洞被利用。

Rebuff 的关键特性包括：

• 基于启发式的过滤：能够在提示到达 LLM 之前过滤掉恶意输入，防止常见的注入攻击和对抗性提示影响系统；
• 基于 LLM 的检测：使用专门的语言模型实时分析传入的提示，检测潜在的攻击；
• 向量数据库用于攻击识别：将先前攻击的嵌入存储在向量数据库中，允许 Rebuff 通过交叉引用新输入来识别并且防止类似的威胁再次发生；
• 金丝雀令牌用于泄露检测：将金丝雀令牌添加到提示中，用于泄露检测。如果令牌被泄露，Rebuff 会识别问题并且更新其数据库，以防止未来的入侵；
• 易于集成的 SDK：提供 Python 和 JavaScript/TypeScript SDK，让用户能够轻松地将 Rebuff 集成到他们的 AI 系统中。

（九）Garak

Garak 是一个用于 LLM 漏洞扫描的命令行工具。作为一种红队测试和评估工具包，Garak 能够识别 LLM 中的多种弱点，比如幻觉、数据泄露、提示注入和有毒输出等问题，帮助确保 AI 的安全性。

Garak 的关键特性包括：

• 多方面的漏洞扫描：能够探测 LLM 中的各种漏洞，包括提示注入、幻觉、错误信息和越狱等；
• 对多种 LLM 平台的支持：包括 Hugging Face 模型、OpenAI API 和 Replicate 模型等；
• 启发式和基于 LLM 的检测：结合启发式方法和基于 LLM 的检测来识别并且缓解 AI 输出中的潜在攻击或者不希望出现的行为；
• 向量数据库用于攻击识别：将先前攻击的嵌入存储在向量数据库中，以识别重复出现的漏洞并且防止它们再次被利用；
• 灵活的探测框架：提供了一系列探测方法，包括基于编码的提示注入、有毒内容生成和跨站脚本（XSS）等。

（十）CalypsoAI

CalypsoAI 是一个用于保护企业级 AI 应用的安全平台，特别是那些使用 LLM 的应用。它具备安全、可观察性和集成能力，为 AI 系统提供全方位的保护，抵御内部和外部风险。

CalypsoAI 的关键特性包括：

• 360 度保护：提供实时扫描、标记和警报功能，检测 LLM 使用中的漏洞和潜在风险，管理员可以监控模型行为、决策制定、可靠性和性能的洞察；
• 可定制的提示审核：根据可配置的扫描器设置阻止标记的提示，确保只有安全和合规的输入才会被 LLM 处理；
• 模型不可知的启用：支持定制和第三方 LLM，为企业提供了灵活性，让他们能够在不被 LLM 提供商限制的情况下，尝试和扩展多模态 AI 项目；
• API 集成：CalypsoAI 的 API 能够快速与现有工作流程集成，提升组织的生产力，并且确保 LLM 在整个企业中的顺利部署；
• 合规和监管对齐：确保 AI 部署符合不断发展的监管标准。

六、结语

在当今数字化时代，LLM 安全工具在保护 AI 系统免受各种漏洞侵害方面发挥着至关重要的作用。它们通过提供诸如输入验证、访问控制、对抗输入检测和偏见缓解等先进的功能，帮助企业保护数据安全，防止 AI 技术被滥用，并且维护用户对 AI 技术的信任。随着 AI 技术的不断发展，LLM 安全工具也将持续进化，为我们的数字世界保驾护航。