Le titre selon lequel des bots de sécurité peuvent être trompés pour déclencher des attaques n’est pas apparu par hasard. Il provient d’une année de recherche montrant que les systèmes d’IA agentifs, avec le mauvais document, peuvent être dirigés vers des décisions que l’opérateur n’a jamais autorisées. Si votre équipe livre quelque chose qui permet à un modèle de langage d’agir, l’une de ces applications de red teaming d’IA doit être dans la chaîne d’outils.
Nous avons testé sept applications qui s’exécutent sur des postes de travail de bureau pour les ingénieurs qui souhaitent tester leurs propres modèles et agents avant qu’un adversaire extérieur ne le fasse. La liste mélange des frameworks en ligne de commande, des scanners basés sur l’interface graphique et des bibliothèques destinées à s’exécuter dans CI.
À quoi faire attention dans une application de red teaming d'IA
La catégorie est jeune et les outils ne sont pas interchangeables. Cherchez:
- Un catalogue d’attaques concret. L’injection de requêtes, l’exfiltration de données, la fuite de requêtes, les jailbreaks et la manipulation multi-tours doivent tous être présents.
- Un moyen de vous connecter à votre modèle. Les modèles locaux via des points de terminaison compatibles avec OpenAI, les API hébergées et les appelables Python personnalisés sont tous importants.
- Rapports reproductibles. Une conclusion écrite sur laquelle une équipe de sécurité peut agir.
- Automatisation. L’outil doit s’exécuter dans CI ou sur un cron nocturne, pas seulement sur la console d’un ordinateur portable.
- Guardrails en direct ou juste des tests. Certains outils scannent; d’autres bloquent au moment de l’inférence. Sachez lequel vous devez.
Comparaison rapide
| Application | Meilleur pour | Plates-formes | Forfait gratuit | Point fort |
|---|---|---|---|---|
| Promptfoo | Évaluation continue et red teaming | Windows, macOS, Linux | Entièrement gratuit, open-source | Configuration compatible avec CI, pack d’attaques croissant |
| Garak | Analyse de vulnérabilités large | Windows, macOS, Linux | Gratuit, open-source | Soutenu par NVIDIA, catalogue de sondes |
| PyRIT | Framework d’automatisation Microsoft | Windows, macOS, Linux | Gratuit, open-source | Orchestration d’attaques multi-tours |
| NeMo Guardrails | Politique de guardrail en direct | Windows, Linux | Gratuit, open-source | Langage de politique Colang pour les règles en temps réel |
| Lakera Guard | Guardrails et scans hébergés | Cloud, plus SDK | Forfait gratuit | Détection d’injection de requêtes gérée |
| Adversarial Robustness Toolbox | Attaques et défenses ML plus larges | Windows, macOS, Linux | Gratuit, open-source | Pas seulement des LLM, aussi la vision et le tabulaire |
| Rebuff | Détection d’injection accordée pour LLM | Windows, macOS, Linux | Forfait gratuit | Détection des canaris du magasin vectoriel |
Les applications
1. Promptfoo — Meilleur pour l’évaluation continue
Promptfoo transforme le red teaming d’IA en un travail CI. La configuration est un seul fichier YAML qui décrit les requêtes, les fournisseurs et les attaques, et l’interface de ligne de commande exécute le même ensemble contre les modèles locaux via Ollama ou les API hébergées. Le pack de red-teaming est livré avec des jailbreaks, des sondes d’exfiltration de données et des tests d’injection de requêtes que vous pouvez étendre.
Où il manque: L’interface utilisateur des rapports au niveau gratuit est fonctionnelle; les tableaux de bord des équipes sont un module complémentaire payant.
Tarification:
- Gratuit: CLI complet et bibliothèque open-source
- Payant: Niveau d’équipe géré pour les exécutions partagées et les tableaux de bord organisationnels
Plates-formes: Windows, macOS, Linux (Node.js runtime)
Télécharger: promptfoo.dev
Conclusion: Le choix pour une équipe qui veut que le red teaming s’exécute chaque nuit aux côtés des tests unitaires.
2. Garak — Meilleur scanner de vulnérabilités large
Garak est le scanner de vulnérabilités LLM de NVIDIA. Il est livré avec un catalogue de sondes (injection de requêtes, fuite de données, génération de logiciels malveillants, hallucination sous pression) et signale les conclusions dans un format qui correspond à un flux de travail de sécurité familier.
Où il manque: La sortie est riche en texte; la présenter à un propriétaire d’entreprise nécessite un résumé de deuxième passage.
Tarification:
- Gratuit: Scanner open-source complet
- Payant: Aucun
Plates-formes: Windows, macOS, Linux (Python)
Télécharger: GitHub
Conclusion: Le choix pour les ingénieurs de sécurité qui effectuent une première analyse d’un nouveau modèle pour voir ce qui se démarque.
3. PyRIT — Meilleure orchestration d’attaques automatisée
PyRIT est le Microsoft Python Risk Identification Toolkit. Il automatise les attaques multi-tours, en chaînant les requêtes sur une conversation pour escalader de la façon dont le ferait un véritable adversaire, et il se connecte à n’importe quel modèle derrière un callable.
Où il manque: Configuration initiale raide. Mieux utilisé par les équipes avec un ingénieur de sécurité qui lit Python couramment.
Tarification:
- Gratuit: Bibliothèque open-source complète
- Payant: Aucun
Plates-formes: Windows, macOS, Linux
Télécharger: GitHub
Conclusion: Le choix pour une équipe red interne écrivant des attaques scripted et escadées plutôt que des sondes uniques.
4. NeMo Guardrails — Meilleur guardrail en direct
NeMo Guardrails est le moteur de politique d’exécution de NVIDIA. Colang, son langage de politique, décrit ce qu’un modèle est et n’est pas autorisé à dire ou à faire, et le framework applique ces règles entre la requête et la réponse en temps réel.
Où il manque: Pas un scanner, un runtime. C’est complémentaire à Promptfoo ou Garak plutôt qu’un substitut.
Tarification:
- Gratuit: Bibliothèque open-source complète
- Payant: Aucun
Plates-formes: Windows, Linux (Python)
Télécharger: GitHub
Conclusion: Le choix pour bloquer réellement une mauvaise réponse en production, une fois que le red teaming a découvert le vecteur.
5. Lakera Guard — Meilleur guardrail hébergé
Lakera Guard est livré en tant que service hébergé avec SDK pour les langages principaux. La détection d’injection de requêtes est le produit phare, et l’équipe publie un flux de recherche des modèles d’injection de requêtes nouvellement découverts qui s’écoule dans le détecteur.
Où il manque: Géré uniquement. Toute personne ayant des exigences strictes de résidence des données doit passer à un niveau supérieur pour un déploiement auto-hébergé.
Tarification:
- Gratuit: Plan gratuit avec limite de requêtes mensuelles
- Payant: Niveaux d’équipe et d’entreprise, option auto-hébergée en haut
Plates-formes: Cloud, SDK pour tous les runtimes principaux
Télécharger: lakera.ai
Conclusion: Le choix pour les équipes qui préfèrent acheter la détection d’injection de requêtes plutôt que de la construire.
6. Adversarial Robustness Toolbox — Meilleur au-delà des LLM
Adversarial Robustness Toolbox, maintenu par la Linux Foundation et initialement publié par IBM Research, est livré avec des attaques et des défenses pour la surface d’apprentissage automatique plus large: modèles de vision, classificateurs tabulaires et systèmes de parole. Le support des LLM est présent mais pas le pitch.
Où il manque: Plus large que ce dont la plupart des équipes axées sur les LLM ont besoin. La courbe d’apprentissage est la plus raide de toutes celles de cette liste.
Tarification:
- Gratuit: Bibliothèque open-source complète
- Payant: Aucun
Plates-formes: Windows, macOS, Linux (Python)
Télécharger: GitHub
Conclusion: Le choix pour une équipe sécurisant plusieurs modalités ML, pas seulement un LLM.
7. Rebuff — Meilleure détection axée sur l’injection
Rebuff est une bibliothèque de détection d’injection de requêtes ciblée avec des vérifications heuristiques, des vérifications basées sur LLM et un «canari» de magasin vectoriel qui enregistre quand une requête fuit dans un magasin de données où elle ne devrait pas aller.
Où il manque: Foyer étroit. Excellent pour l’injection de requêtes, silencieux sur les autres classes d’attaques.
Tarification:
- Gratuit: Bibliothèque open-source
- Payant: Niveau géré hébergé avec tableaux de bord
Plates-formes: Windows, macOS, Linux
Télécharger: GitHub
Conclusion: Le choix pour un projet dont la surface de menace principale est un chatbot avec des documents fournis par l’utilisateur dans le contexte.
Comment choisir le bon
Si vous souhaitez un red teaming continu dans CI: Promptfoo. YAML entre, conclusions sortent, s’exécute sur le même worker que vos tests unitaires.
Si vous souhaitez une analyse de vulnérabilités large: Garak. C’est celui qui reflète le flux de travail d’un ingénieur de sécurité.
Si vous souhaitez des attaques multi-tours scripted: PyRIT. Le kit d’outils de Microsoft suppose l’escalade et la traite comme une préoccupation de première classe.
Si vous souhaitez bloquer en production: NeMo Guardrails ou Lakera Guard. Choisissez auto-hébergé ou géré en fonction de vos besoins de résidence des données.
Si votre surface comprend des modèles de vision et tabulaires: Adversarial Robustness Toolbox. Couverture plus large, coût de configuration plus élevé.
Si l’injection de requêtes est la préoccupation spécifique: Rebuff. Ciblé, concentré, facile à glisser dans une pile existante.
FAQ
Qu’est-ce que le red teaming d’IA? La pratique du test adversarial contre un système d’IA pour découvrir les comportements que l’opérateur ne voulait pas, avant qu’un attaquant extérieur ne le fasse. Il emprunte le terme aux engagements de red-team de sécurité réseau.
Ai-je besoin du red teaming d’IA si mon modèle est une API hébergée? Oui. L’injection de requêtes, l’exfiltration de données via des outils et les hallucinations qui génèrent une responsabilité franchissent tous la limite de l’API. Les modèles hébergés ont toujours besoin de tests au niveau de l’application.
Ces outils sont-ils gratuits? La plupart de cette liste sont gratuits et open-source. Lakera Guard et les niveaux gérés de Promptfoo et Rebuff ont des options payantes.
Quelle application est la plus facile pour commencer? Promptfoo. Un fichier YAML, un fournisseur et une commande produisent un premier résultat en une heure.
Ces outils peuvent-ils tester mon propre modèle local? Oui. Chaque outil open-source de cette liste supporte les points de terminaison compatibles OpenAI, donc un serveur Ollama local ou LM Studio est une cible valide.
Ces applications génèrent-elles un rapport que je peux partager avec une équipe de sécurité? Promptfoo, Garak, PyRIT et Rebuff produisent tous des rapports destinés au triage. Les formats varient. Les niveaux gérés ajoutent des tableaux de bord et des exécutions partagées.
