SecGPT umhüllt LLM-Aufrufe mit schichtweisen Sicherheitskontrollen und automatisierten Tests. Entwickler definieren Sicherheitsprofile in YAML, integrieren die Bibliothek in ihre Python-Pipelines und nutzen Module zur Erkennung von Prompt-Injections, Verhinderung von Datenlecks, Simulation adversarialer Bedrohungen und Überwachung der Compliance. SecGPT erstellt detaillierte Berichte über Verstöße, unterstützt Benachrichtigungen via Webhooks und integriert sich nahtlos mit Tools wie LangChain und LlamaIndex, um sichere und compliant KI-Deployments zu gewährleisten.

OpenBuckets bietet eine innovative Online-Plattform, die es Benutzern erleichtert, offene Buckets in ihrem Cloud-Speicher mithilfe eines benutzerfreundlichen Suchtools zu finden. Mit KI-gesteuerten Algorithmen identifiziert es schnell falsch konfigurierte oder öffentlich zugängliche Speicher-Buckets, die potenziell sensible Daten offenlegen können. Dies macht OpenBuckets zu einem unverzichtbaren Werkzeug für Organisationen, die ihre Cloud-Sicherheitsmaßnahmen stärken, Daten schützen und verschiedenen regulatorischen Standards entsprechen möchten.

LeakSignal ist eine fortschrittliche Lösung, die Echtzeit-Governance und -Sicherheit für Ihre Daten bietet, egal ob sie im Ruhezustand oder während der Übertragung sind. Mit KI-Technologie bietet LeakSignal umfassende Datenflussklassifizierung, Durchsetzung von Richtlinien und Überwachungsfunktionen. Es hilft, sensible Daten in Ihren Netzwerken, Cloud-Umgebungen und Endpunkten zu inspizieren, zu klassifizieren und zu sichern. Durch die einfache Integration in bestehende Infrastruktur wird Compliance und Sicherheit gewährleistet, ohne die Datenzugänglichkeit zu beeinträchtigen. Das robuste Dashboard und das Alarmsystem bieten detaillierte Einblicke und eine Echtzeitreaktion auf potenzielle Datenleckagen oder -ausnutzungen.

OpenDerisk bietet eine modulare, erweiterbare Plattform zur Bewertung und Minderung von Risiken in KI-Systemen. Es umfasst Metriken zur Fairness-Bewertung, Erkennung von Privatsphärendatenverlust, Tests im Bereich adversarialer Robustheit, Bias-Überwachung und Überprüfung der Ausgabequalität. Nutzer können vorkonfigurierte Sonden anpassen oder eigene Module entwickeln, um spezifische Risiko-Gebiete anzugehen. Die Ergebnisse werden in interaktive Berichte zusammengefasst, die Schwachstellen hervorheben und Abhilfeschritte vorschlagen. OpenDerisk läuft als CLI und Python SDK und ermöglicht nahtlose Integration in Entwicklungsprozesse, Continuous-Integration-Pipelines und automatisierte Qualitätsprüfungen, um sichere und zuverlässige KI-Einsätze zu gewährleisten.