PyRIT

github.com/microsoft/PyRIT ist PyRIT (Python Risk Identification Tool), ein quelloffenes Framework von Microsoft, mit dem Sicherheitsfachleute und Entwickler Risiken in generativen KI-Systemen durch Red-Teaming gezielt aufspüren können.

🛡️ Datenschutz: Open-Source-Projekt von Microsoft (USA) unter MIT-Lizenz; es gibt keinen gehosteten Dienst, das Framework wird selbst betrieben. Daten verlassen die eigene Umgebung nur, wenn Zielmodelle über externe APIs angesprochen werden; Zertifizierungen oder ein DPA sind für das Projekt nicht öffentlich dokumentiert, daher sollte bei Tests gegen externe Modell-Anbieter vorab ein AVV/DPA des jeweiligen Anbieters geprüft werden. Sicherheitslücken werden über das Microsoft Security Response Center gemeldet.

Das Tool richtet sich an Red-Teams, Sicherheitsforschende und KI-Entwickler, die generative KI-Systeme vor dem Einsatz systematisch auf Risiken prüfen wollen.

Tool-Details & Features

💰 Preise: Open Source und kostenlos; Kosten entstehen nur durch die Nutzung der getesteten Modelle und APIs.

⚙️ Technik: Python-Framework mit Paketierung über pyproject.toml; das Repository wurde laut Hinweis von Azure/PyRIT nach microsoft/PyRIT verschoben, das alte Repository ist archiviert, die Entwicklung läuft im neuen weiter.

👥 Zielgruppe: Red-Teams, Sicherheitsforschende, KI-Entwickler und Verantwortliche für Responsible AI.

🔗 Integrationen: Dokumentation unter microsoft.github.io/PyRIT, Community per Discord; konkrete Zielmodell-Anbindungen sind auf der geprüften Repository-Seite nicht im Detail aufgeführt.

📊 Funktionen: Angriffs-Orchestratoren, Bewertungsfunktionen (Scoring), Konverter für Eingaben, Speicherkomponenten für Testverläufe, Risikobewertung generativer KI.

Vor- & Nachteile

✅ Vorteile: Kostenlos, quelloffen und von Microsoft gepflegt; modularer Aufbau aus Orchestratoren, Scoring und Konvertern.

❌ Nachteile: Erfordert Programmierkenntnisse in Python; Repository-Umzug von Azure zu Microsoft kann bei älteren Anleitungen und Links zu Verwirrung führen.

Für wen geeignet?

Perfekt für Sicherheitsteams und Entwickler, die generative KI-Systeme kostenlos und programmatisch per Red-Teaming auf Risiken testen wollen.