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해킹, 침투 테스트 및 사이버 보안 도구를 당신의 보안 무기고에!

Kitploit은 해킹, 사이버 보안 및 침투 테스트 도구 디렉토리입니다. 최신 프로젝트 업데이트를 발견하여 취약점을 찾고, 시스템을 분석하고, 테스트를 자동화하고, 보안을 강화하세요.

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llm-guard — LLM 상호작용을 위한 보안 툴킷 | Kitploit
도구/GitHubGitHub/protectai/llm-guard
Defensive ToolsCode AnalysisPrivacySecret DetectionAI SecurityAdversarial AttackArchived
GitHubprotectai/llm-guard

llm-guard

LLM 상호작용을 위한 보안 툴킷

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3.2k4441개월 전Kitploit 검토 완료

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[!WARNING] 이 프로젝트는 보관(ARCHIVED)되었습니다.

이 프로젝트와 Hugging Face에 등록된 관련 모델은 더 이상 활발히 개발되거나 유지보수되지 않습니다.

LLM Guard - LLM 상호작용을 위한 보안 툴킷

Protect AI의 LLM Guard는 대규모 언어 모델(LLM)의 보안을 강화하기 위해 설계된 종합 도구입니다.

문서(Documentation) | 플레이그라운드(Playground) | 변경 로그(Changelog)

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LLM Guard란 무엇인가요?

LLM-Guard

정화(sanitization), 유해 언어 탐지, 데이터 유출 방지, 프롬프트 인젝션 공격에 대한 저항을 제공함으로써, LLM-Guard는 LLM과의 상호작용이 안전하고 보안적으로 유지되도록 보장합니다.

설치

패키지를 다운로드하여 LLM Guard와 함께하는 여정을 시작하세요:

root@kitploit:~
pip install llm-guard

시작하기

중요 참고 사항:

  • LLM Guard는 프로덕션 환경에서의 손쉬운 통합과 배포를 위해 설계되었습니다. 기본적으로 바로 사용할 수 있지만, 저희가 지속적으로 저장소를 개선하고 업데이트하고 있음을 알려드립니다.
  • 기본 기능에는 제한된 수의 라이브러리만 필요합니다. 더 고급 기능을 탐색하면 필요한 라이브러리가 자동으로 설치됩니다.
  • Python 버전 3.9 이상을 사용 중인지 확인하세요. 확인 방법: python --version.
  • 라이브러리 설치에 문제가 있나요? pip 업그레이드를 고려해 보세요: python -m pip install --upgrade pip.

예제:

  • ChatGPT와 LLM Guard로 시작하세요.
  • LLM Guard를 API로 배포하세요.

지원되는 스캐너

프롬프트 스캐너

  • Anonymize
  • BanCode
  • BanCompetitors
  • BanSubstrings
  • BanTopics
  • Code
  • Gibberish
  • InvisibleText
  • Language
  • PromptInjection
  • Regex
  • Secrets
  • Sentiment
  • TokenLimit
  • Toxicity

출력 스캐너

  • BanCode
  • BanCompetitors
  • BanSubstrings
  • BanTopics
  • Bias
  • Code
  • Deanonymize
  • JSON
  • Language
  • LanguageSame
  • MaliciousURLs
  • NoRefusal
  • ReadingTime
  • FactualConsistency
  • Gibberish
  • Regex
  • Relevance
  • Sensitive
  • Sentiment
  • Toxicity
  • URLReachability

커뮤니티, 기여, 문서 및 지원

LLM Guard는 오픈 소스 솔루션입니다. 저희는 투명한 개발 프로세스를 지향하며 모든 기여를 매우 환영합니다. 버그 수정, 새 기능 제안, 문서 개선, 또는 널리 알리는 일 등 어떤 형태로든 도움을 주신다면 커뮤니티의 일원으로 함께하게 되어 기쁩니다.

  • 이 페이지 상단에서 ⭐️ GitHub 스타 ⭐️를 눌러 저희의 활동을 응원해 주세요. 오픈 소스 프로젝트에게 큰 힘이 됩니다!
  • LLM Guard의 사용 및 커스터마이징 방법과 단계별 튜토리얼에 대한 자세한 정보는 문서를 읽어보세요.
  • 버그 신고, 기능 요청 또는 개선 제안은 GitHub Issue에 게시해 주세요.
  • 패키지에 기여하려면 기여 지침을 확인하고 PR을 열어 주세요.

피드백을 제공하고, 유지관리자 및 동료 사용자와 소통하고, 질문하고, 패키지 사용이나 기여에 대한 도움을 받거나, LLM 보안에 관한 논의에 참여하려면 Slack에 가입하세요!

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프로덕션 지원

프로덕션 환경에 LLM Guard를 배포할 때 맞춤형 지원을 제공해 드리고자 합니다.

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