KI-Werkzeug

Guardana im Test

Guardana ist ein Tool für die Sicherheit von KI-Anwendungen, das Modellartefakte scannt, Live-Endpunkte prüft und Ausführungstraces bewertet, um Sicherheitsrisiken zu erkennen.

shipped 12. Aug. 2026free

Warum es wichtig ist

1Bietet 51 integrierte Prüfungen für statische und dynamische Bewertungen.

2Unterstützt die Definition benutzerdefinierter Regeln mit YAML oder Python.

3Lässt sich in CI-Pipelines integrieren, darunter GitHub Actions.

4Bietet Offline-Funktionen und erfordert weder ein Konto noch Telemetrie.

Über Guardana

Geschäftsmodell

Open Source

Plattformen

Web, CLI

Zielgruppe

AI development teams and security professionals

GitHubOpen Source

Spezifikationen

API-Dokumentation

Dokumentation ansehen →

GitHub

Repository ansehen →

API verfügbar

Ja, öffentliche API

overview

Was ist Guardana?

Guardana ist ein von Guardana entwickeltes Tool für die Sicherheit von KI-Anwendungen, mit dem KI-Entwicklungsteams und Sicherheitsexperten Sicherheitsrisiken in KI-Anwendungen erkennen können. Es scannt Modellartefakte, prüft Live-Endpunkte und bewertet Ausführungstraces, um umfassende Sicherheitsbewertungen bereitzustellen. Das Tool umfasst 51 integrierte Prüfungen für statische und dynamische Analysen und ermöglicht die Definition benutzerdefinierter Prüfungen, die auf spezifische Anwendungsanforderungen zugeschnitten sind. Guardana ist für die Integration in CI-Pipelines konzipiert und bietet Offline-Funktionen, ohne Benutzerkonten oder Telemetrie zu erfordern.

features

Wichtige Funktionen von Guardana

Guardana bietet einen umfassenden Funktionsumfang zum Schutz von KI-Anwendungen über ihren gesamten Lebenszyklus hinweg – von der Entwicklung bis zur Bereitstellung. Diese Funktionen ermöglichen umfassende Sicherheitsbewertungen und eine gezielte Identifizierung von Risiken.

Scannt Modellartefakte auf potenzielle Schwachstellen.
Prüft Live-Endpunkte, um Laufzeit-Sicherheitsrisiken zu bewerten.
Bewertet Ausführungstraces, um Sicherheitslücken während des Betriebs zu erkennen.
Umfasst 51 integrierte Prüfungen für statische und dynamische Sicherheitsbewertungen.
Ermöglicht die Definition benutzerdefinierter Regeln mit YAML oder Python für anwendungsspezifische Prüfungen.
Unterstützt die Integration in CI-Pipelines, darunter GitHub Actions, für automatisierte Sicherheitsprüfungen.
Bietet Offline-Funktionen und ermöglicht Sicherheitsbewertungen in eingeschränkten Umgebungen.
Funktioniert ohne Konto und erhebt keine Telemetriedaten.

use cases

Für wen eignet sich Guardana?

Guardana wurde vor allem für KI-Entwicklungsteams und Sicherheitsexperten entwickelt, die die Sicherheit und Integrität ihrer KI-Anwendungen gewährleisten müssen. Die Funktionen decken verschiedene Phasen der KI-Entwicklungs- und Bereitstellungspipeline ab.

KI-Entwicklungsteams, die Sicherheitsrisiken in ihren KI-Anwendungen erkennen und minimieren möchten.
Sicherheitsexperten, die für die Sicherheitsüberprüfung und Compliance von KI-Modellen verantwortlich sind.
Organisationen, die dynamische Sicherheitsbewertungen für aktive KI-Endpunkte benötigen.
Teams, die KI-Sicherheitsprüfungen direkt in ihre CI-Pipelines integrieren möchten.

how to use

So verwenden Sie Guardana

Guardana lässt sich zum Scannen von KI-Modellartefakten, zum Prüfen von Live-Endpunkten und zum Bewerten von Ausführungstraces verwenden. Die Integration in CI-Pipelines ermöglicht automatisierte Sicherheitsbewertungen.

1Installieren Sie Guardana über die CLI oder integrieren Sie es in eine webbasierte Umgebung.
2Konfigurieren Sie Guardana so, dass KI-Modellartefakte wie ONNX- oder TensorFlow-Modelle gescannt werden.
3Richten Sie Guardana so ein, dass Live-Endpunkte von KI-Anwendungen für dynamische Sicherheitsanalysen geprüft werden.
4Definieren Sie mit YAML oder Python benutzerdefinierte Sicherheitsprüfungen, die auf bestimmte Anwendungsanforderungen zugeschnitten sind.
5Integrieren Sie Guardana in CI-Pipelines, etwa GitHub Actions, um Sicherheitsbewertungen zu automatisieren.
6Überprüfen Sie die erstellten Sicherheitsbewertungen und Berichte, um Risiken zu erkennen und zu beheben.

pricing

Preise und Tarife von Guardana

Guardana ist ein kostenlos verfügbares Open-Source-Tool. Für die Kernfunktionen gibt es weder kostenpflichtige Tarife noch Abonnements.

Guardana: kostenlos (Open Source, voller Funktionsumfang)

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Pros

+Provides 51 built-in checks for comprehensive static and dynamic AI security assessments.
+Allows for custom rule definition using YAML or Python, enabling tailored security policies.
+Integrates directly into CI pipelines, such as GitHub Actions, for automated security checks.
+Offers offline capabilities, suitable for secure or air-gapped environments.
+Operates without requiring an account or collecting telemetry, enhancing privacy and ease of use.
+Available as a free, open-source tool, reducing cost barriers for adoption.

Cons

−Specific user reviews and reception data are not readily available.
−The tool's capabilities regarding specific AI model types (e.g., deep learning, classical ML) are not explicitly detailed.
−Multimodality support for AI applications is not specified.
−The primary use cases and target persona are broadly defined, lacking granular detail.
−No explicit API is mentioned for external integration beyond CI pipelines.

Ähnliche Tools

Guardana im Vergleich zu Wettbewerbern

Guardana ist Teil des KI-Sicherheitsbereichs und steht neben Tools mit spezialisierten oder umfassenderen Sicherheitsfunktionen. Der Fokus auf das Scannen von Modellartefakten, das Prüfen von Live-Endpunkten und das Bewerten von Ausführungstraces unterscheidet Guardana von anderen Lösungen.

Garak↗

Garak is an LLM vulnerability scanner that probes for a wide range of weaknesses like prompt injections, data leaks, and jailbreaks in chatbots and other LLMs.

While Guardana offers broad AI application security, Garak specializes in deep vulnerability scanning for Large Language Models, providing detailed reports on LLM-specific risks.

Adversarial Robustness Toolbox (ART)↗

ART is a Python library designed to help researchers and developers assess, defend, and verify ML model security against various adversarial threats like evasion and poisoning attacks.

ART is a programmatic library for building custom adversarial testing and defense mechanisms, offering deep control over model hardening, whereas Guardana provides a more automated, out-of-the-box scanning experience.

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