este Escáner de código Kereva LLM Es una innovadora herramienta de análisis estático adaptada a aplicaciones de Python que aprovecha los modelos de lenguaje grande (LLM).
Esta solución de vanguardia está diseñada para identificar riesgos de seguridad, ineficiencias y vulnerabilidades en la base de código sin ejecución.
Es especialmente útil para los desarrolladores que trabajan en proyectos impulsados por LLM, asegurando una implementación más segura y eficiente de la tecnología de IA.
Características clave
- Análisis de código estático: El escáner detecta problemas sin ejecutar código, lo que lo hace ideal para verificaciones de seguridad previas a la seguridad.
- Escáner profesional LLM: Identifica problemas específicos para aplicaciones LLM como desencadenantes de alucinación, potencial de sesgo, vulnerabilidades de inyección rápida y patrones de uso ineficientes.
- Soporte multiformato: Admite archivos de Python y cuadernos Jupyter (.IPYNB) y puede cumplir con diferentes flujos de trabajo de desarrollo.
- Informe flexible: Los resultados se pueden mostrar en la salida de consola legible por humanos o exportarse como JSON estructurado para integrarse en otras herramientas.
Instale el escáner Kereva:
- Clon el repositorio:
git clone - Navegue al directorio e instale las dependencias:
pip install -r requirements.txt
Puede escanear un solo archivo, un cuaderno Jupyter o un directorio completo utilizando comandos simples:
- Escanee el archivo:
python main.py path/to/file.py - Escanee el directorio:
python main.py path/to/directory - Generar un informe JSON:
python main.py --json --json-dir reports
Las opciones avanzadas incluyen escáneres disponibles (--list_scans), ejecute un escáner específico (--scans prompt.subjective_terms) y habilitar registros completos (--comprehensive --log-dir logs).
Kereva Scanner proporciona módulos especiales:
- Escáner de inmediato: Detectar problemas como el uso incorrecto de etiquetas XML y patrones de caché ineficientes.
- Escáner: Identifique las vulnerabilidades en el procesamiento de entrada de los usuarios y la Lanchain específica del riesgo.
- Escáner de salida: Resalte los riesgos de ejecución de código inseguro y verifique las restricciones de salida.
Esta herramienta es invaluable para los siguientes métodos.
- Auditorías de seguridad para evitar vulnerabilidades.
- Optimizar la garantía de calidad de los patrones de uso de LLM.
- Educación de los desarrolladores sobre las mejores prácticas de ingeniería oportuna.
- Integración de CI/CD con controles de seguridad automáticos en tuberías de implementación.
Con características potentes y formatos de informes flexibles, Escáner de código Kereva LLM Permitir que los desarrolladores creen aplicaciones de Python seguras, eficientes y confiables impulsadas por LLMS.
