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用 AI 打造安全的 LLM 應用

本頁整理 4 款適合「用 AI 打造安全的 LLM 應用」的 AI 工具，全繁體中文介紹與定價說明。每日更新。

快速建議：接了大型語言模型的應用，等於多開一個「用一句話就能攻擊」的入口。prompt injection 連年高居 LLM 應用風險第一名，而且它是架構層的原生缺陷，沒有一勞永逸的解法。務實的做法是分層防禦，並把最有效的力氣花在權限設計上——模型的嘴可以被騙，手上沒鑰匙就開不了門。這個任務帶開發者把四層防線架起來。

用 AI 打造安全的 LLM 應用的流程

  1. 畫出不可信輸入的流向

    先搞清楚使用者輸入、上傳文件、網頁搜尋結果會出現在提示詞的哪個位置，全部當成不可信輸入處理。系統提示詞裡不要放任何秘密——放了就當作已經洩漏。這一步是成本最低的起手式。

  2. 上線前跑紅隊測試

    用站上的 prompt injection 測試提示詞範本產出攻擊案例，再用 promptfoo 建成自動化測試集：直接注入、間接注入、越權操作各來一輪。每次改提示詞都重跑，當成 LLM 版的單元測試。

  3. 加輸入與輸出兩道過濾

    輸入層用 Lakera Guard 這類服務偵測注入攻擊；輸出層用 Guardrails AI 定義回覆的結構與禁區，擋住外洩系統提示詞或吐出個資的回應。兩道濾網一起上，攔截率才夠。

  4. 權限最小化＋供應鏈掃描

    這是投報率最高的一層：agent 能呼叫的每個工具都問一次『真的需要寫入權限嗎』，資料庫帳號設唯讀、金額操作加人工確認。同時把 Semgrep、Snyk、Socket 放進 CI 掃程式碼與依賴套件，因為攻擊方也在用 AI 找你的洞。

推薦工具

  1. 1
    Promptfoo

    開源的 LLM 評測與紅隊測試工具,用宣告式設定就能比較 GPT、Claude、Gemini 的表現,還能對 AI 應用做越獄、prompt 注入等弱點掃描,評測直接在本機跑。

    看介紹
  2. 2
    Lakera

    Lakera是一款資料管理工具，幫助用戶整合、管理和分析資料，提供快速取得所需資訊和洞察的功能。

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  3. 3
    Guardrails AI

    為LLM應用打造安全的輸入輸出防護網

    看介紹
  4. 4
    Semgrep

    快速的靜態程式碼安全掃描（含 AI）。

    看介紹

關於用 AI 打造安全的 LLM 應用的常見問題

用 AI 打造安全的 LLM 應用最推薦用哪個 AI 工具？

依本站整理，Promptfoo 是用 AI 打造安全的 LLM 應用目前最多人選擇的工具之一；本頁共整理 4 款，可依定價類型與功能需求挑選。

這些用 AI 打造安全的 LLM 應用的工具有免費的嗎？

多數 AI 工具提供免費版或試用額度，各工具介紹頁都標示官方定價類型，建議先用免費額度驗證是否合用再付費。

新手要怎麼開始用 AI 打造安全的 LLM 應用？

可先照本頁整理的 4 個步驟操作，再從推薦清單挑一款工具實際試用，不合用再換下一款。

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