近12个月，微软、Palo Alto、蚂蚁、Radware公开了五件提示词注入防御专利，OWASP将其列为LLM头号风险。专利分为输入过滤与行为防御两类，均作为独立中间层实现。小团队缺乏低成本验收测试，可使用garak生成变体攻击并输出风险报告，或构建内容过滤中间件，成本控制在五千元内，4周内可完成MVP。

2026年，LLM安全工具生态发生剧烈变动。评估了六个主要开源工具（Garak、PyRIT、Promptfoo、LLM Guard、NeMo Guardrails、Microsoft Presidio），涵盖攻击类型、兼容性和成熟度等维度。Garak和Presidio被认为是最稳的组合，适合不同规模的团队。生态逐渐向商业整合发展，开源工具面临维护风险。

大型语言模型（LLMs）在现代工作流程中扮演着重要角色，但其广泛应用也带来了安全挑战，如越狱攻击和间接提示注入攻击。为评估LLM的安全性，NVIDIA推出了开源工具Garak，以检测模型脆弱性并确保安全部署。

langchaingo 是一个用于 Go 语言的 LLM 应用构建工具，支持与 OpenAI 集成。garak 用于检测 LLM 漏洞，评估模型安全性。Eliza 是一个多平台对话代理。whisper-turbo 是快速的跨平台 Whisper 实现，支持 GPU 加速。openai-cookbook 提供 OpenAI API 的示例和指南。