Lakera
Plateforme de sécurité dédiée aux applications LLM, spécialisée dans la détection des attaques et des prompt injections.
En 2024–2025, Lakera est adoptée par des équipes IA et sécurité souhaitant déployer des applications LLM exposées à des utilisateurs externes, tout en réduisant les risques liés aux comportements imprévus des modèles.
Comment utiliser Lakera ?
- Créer un compte Lakera.
- Configurer les règles de sécurité.
- Connecter l’API Lakera.
- Placer Lakera dans le pipeline LLM.
- Monitorer les alertes.
Analyse détaillée
Lakera se positionne comme une brique de sécurité indispensable pour les applications LLM exposées à des utilisateurs finaux. Sa spécialisation dans la détection des prompt injections répond à un besoin critique à mesure que les LLM passent en production.
Fonctionnalités & Cas d’usage
- Détection de prompt injection — Attaques directes et indirectes.
- Filtrage de requêtes — Protection en amont.
- Analyse de risques — Classification des menaces.
- API de sécurité — Intégration simple.
- Protection en production — Temps réel.
- Chatbots publics — Réduction des abus.
- Applications LLM exposées — Sécurité renforcée.
- Agents IA — Prévention des actions non désirées.
- SaaS IA — Protection des données sensibles.
Intégrations
- OpenAI
- Azure OpenAI
- LangChain
- LlamaIndex
Screenshots
Tarification
- Entreprise : Tarification selon volume et niveau de protection.
Avantages & Limites
👍 Avantages
- Spécialiste prompt injection
- Sécurité temps réel
- API simple à intégrer
👎 Limites
- Solution payante
- Valeur surtout pour apps exposées
Alternatives
- Guardrails AI
- Rebuff
- NeMo Guardrails
🔍 Outils similaires
Rebuff
Framework de sécurité permettant de détecter et bloquer les attaques de prompt injection sur les applications LLM.
Guardrails AI
Framework permettant de sécuriser, valider et contrôler les sorties des modèles de langage en production.
Langfuse
Plateforme d’observabilité dédiée aux applications LLM et aux agents IA.
Helicone
Plateforme d’observabilité permettant de monitorer les coûts, la latence et la qualité des appels LLM.
PromptLayer
Plateforme de gestion, versioning et analyse de prompts pour applications basées sur des modèles de langage.
LlamaIndex
Framework permettant de connecter des modèles de langage à des données privées via des pipelines RAG (Retrieval-Augmented Generation).