SecGPT enveloppe les appels LLM avec des contrôles de sécurité en couches et des tests automatisés. Les développeurs définissent des profils de sécurité en YAML, intègrent la bibliothèque dans leurs pipelines Python et utilisent des modules pour la détection d’injections de prompt, la prévention des fuite de données, la simulation de menaces adverses et la surveillance de conformité. SecGPT génère des rapports détaillés sur les violations, supporte les alertes via webhooks et s’intègre parfaitement avec des outils comme LangChain et LlamaIndex pour garantir des déploiements AI sûrs et conformes.

OpenBuckets propose une plateforme en ligne innovante qui aide les utilisateurs à trouver facilement des buckets ouverts dans leur stockage cloud grâce à un outil de recherche facile à utiliser. En utilisant des algorithmes alimentés par l’IA, elle identifie rapidement les buckets de stockage mal configurés ou accessibles au public qui pourraient potentiellement exposer des données sensibles. Cela fait d’OpenBuckets un outil essentiel pour les organisations cherchant à renforcer leur défense de sécurité cloud, protéger les données et se conformer à diverses normes réglementaires.

LeakSignal est une solution avancée qui fournit une gouvernance et une protection en temps réel de vos données, qu'elles soient au repos ou en transit. En utilisant la technologie IA, LeakSignal propose une classification complète des flux de données, l'application de politiques et des capacités de surveillance. Il aide à inspecter, classifier et sécuriser les données sensibles au sein de vos réseaux, environnements cloud et points de terminaison. En s'intégrant facilement à l'infrastructure existante, il garantit la conformité et la sécurité sans compromettre l'accessibilité des données. Son tableau de bord robuste et son système d'alerte fournissent des informations détaillées et une réponse en temps réel aux potentielles fuites de données ou exploitations.

OpenDerisk offre une plateforme modulaire et extensible pour évaluer et atténuer les risques dans les systèmes d'IA. Elle inclut des métriques d'évaluation de l'équité, la détection de fuites de confidentialité, des tests de robustesse contre les attaques adversariales, la surveillance des biais et des contrôles de la qualité des sorties. Les utilisateurs peuvent configurer des sondes préconstruites ou développer des modules personnalisés pour cibler des domaines de risque spécifiques. Les résultats sont agrégés dans des rapports interactifs qui mettent en évidence les vulnérabilités et suggèrent des mesures correctives. OpenDerisk fonctionne en CLI et SDK Python, permettant une intégration transparente dans les flux de travail de développement, les pipelines d'intégration continue et les portes de qualité automatisées pour garantir des déploiements d'IA sûrs et fiables.