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zn Bewertung

zn ist ein Open-Source-Sicherheitsproxy für KI-Agenten, der entwickelt wurde, um opferbereiten Schutz vor Prompt Injections zu bieten und die Multi-Cloud Platform (MCP)-Infrastruktur zu sichern.

shipped 25. Aug. 2026researchfreemium

research

Warum es wichtig ist

1Bietet ein Freemium-Preismodell mit einer kostenlosen Testphase und kostenpflichtigen Stufen ab 19 $/Monat.

2Bietet opferbereiten Schutz für jeden Agenten-Tool-Aufruf gegen Prompt Injections.

3Verfügt über ein mehrschichtiges Verteidigungssystem, einschließlich WASM-Richtlinien, PII-Bereinigung und kryptografischen Audit-Trails.

4Enthält ein Echtzeit-Prompt-Analysesystem und unterstützt vom Benutzer durchgeführte Angriffs-Korpus-Tests.

Über zn

Geschäftsmodell

Subscription SaaS

Nutzungsbasierter Preis

$0.002/call per api-call

Plattformen

Web, API

Zielgruppe

Developers and organizations utilizing AI agents

Preispläne

Free Trial

Free

• 48-hour free run
• No card required

Hobby

$19/mo

• 10,000 calls/mo
• $0.002/call overage

Starter

$49/mo

• 75,000 calls/mo

Growth

$149/mo

• 350,000 calls/mo

Enterprise

Custom / monthly

• Unlimited calls/mo

Starter pack

$9 / one-time

• 5,000 calls

Pro pack

$40 / one-time

• 25,000 calls

Scale pack

$140 / one-time

• 100,000 calls

Kostenbeispiele

• 5,000 calls for $9
• 25,000 calls for $40

API Docs GitHubOpen Source

Spezifikationen

API-Dokumentation

Dokumentation ansehen →

GitHub

Repository ansehen →

API verfügbar

Ja, öffentliche API

overview

Was ist zn?

zn ist ein Open-Source-Sicherheitsproxy-Tool, das von NetSim Labs entwickelt wurde und es KI-Entwicklern, Sicherheitsingenieuren und DevOps-Ingenieuren ermöglicht, die Multi-Cloud Platform (MCP)-Infrastruktur für KI-Agenten zu sichern. Es bietet opferbereiten Schutz für jeden Agenten-Tool-Aufruf gegen Prompt Injections, indem es ein mehrschichtiges Verteidigungssystem mit WASM-Richtlinien, PII-Bereinigung und kryptografischen Audit-Trails nutzt. Benutzer können ihre eigenen Angriffs-Korpus-Tests durchführen und auf ein Echtzeit-Prompt-Analysesystem zugreifen, um die Sicherheit und Vertrauenswürdigkeit von KI-Agenten-Operationen zu verbessern.

features

Hauptmerkmale von zn

zn umfasst eine umfassende Suite von Sicherheitsprimitiven und Funktionen, die zum Schutz von KI-Agenten-Bereitstellungen entwickelt wurden. Seine Architektur betont Zero-Trust-Prinzipien und Echtzeit-Bedrohungserkennung.

Opferbereiter Schutz für jeden Agenten-Tool-Aufruf gegen Prompt Injections.
Mehrschichtiges Verteidigungssystem mit WebAssembly (WASM)-Richtlinien.
Bereinigung von persönlich identifizierbaren Informationen (PII) für den Umgang mit sensiblen Daten.
Kryptografische Audit-Trails mit einem Beweisspeicher, der SHA-256-Hashing verwendet.
Echtzeit-Erkennung und -Blockierung von Prompt Injections.
Agenten-Identitätsprüfung und rollenbasierte Zugriffskontrolle (RBAC).
Post-Quanten-Kryptographie (Ed25519 + ML-DSA (Dilithium3) Hybrid-Signaturen).
SIEM Exporter für das Echtzeit-Streaming von Protokollen an Plattformen wie Splunk, ElasticSearch und Datadog.
Deterministische Regel-Engine zur Durchsetzung von Richtlinien.
Open-Source-Kern auf GitHub verfügbar (github.com/tljohnsilver/zn).

use cases

Wer sollte zn verwenden?

zn wurde primär für technische Fachkräfte und Organisationen entwickelt, die KI-Agenten in Umgebungen bereitstellen und verwalten, die robuste Sicherheit und Compliance erfordern.

KI-Entwickler: Zur Integration einer Zero-Trust-Sicherheitsebene in ihre KI-Agenten-Anwendungen und zur Sicherstellung sicherer API-Aufrufe.
Sicherheitsingenieure: Zur Implementierung von Echtzeit-Prompt-Injection-Erkennung, PII-Bereinigung und kryptografischen Audit-Trails für KI-Agenten-Bereitstellungen.
DevOps-Ingenieure: Zur Sicherung der Multi-Cloud Platform (MCP)-Infrastruktur für KI-Agenten und zur Verwaltung der Agenten-Identität mit RBAC.
Organisationen, die KI-Agenten bereitstellen: Zur Erreichung von Compliance und Überwachung durch SIEM-exportierbare Audit-Trails und zum Schutz vor fortgeschrittenen Cyber-Bedrohungen.

how to use

Wie man zn verwendet

Um zn zu nutzen, integrieren Benutzer typischerweise seinen Sicherheitsproxy in ihren KI-Agenten-Bereitstellungs-Workflow und konfigurieren Richtlinien für die Prompt-Injection-Verteidigung und Datenverarbeitung. Die Plattform bietet sowohl webbasierten Zugriff als auch eine API für die programmatische Steuerung.

1Greifen Sie über die Weboberfläche unter usezn.com auf die zn-Plattform zu oder integrieren Sie sie über ihre API.
2Konfigurieren Sie WASM-Richtlinien, um Sicherheitsregeln für KI-Agenten-Tool-Aufrufe zu definieren.
3Implementieren Sie PII-Bereinigung, um sensible Daten, die von Agenten verarbeitet werden, automatisch zu redigieren.
4Nutzen Sie das Echtzeit-Prompt-Analysesystem, um potenzielle Injection-Versuche zu überwachen und zu erkennen.
5Führen Sie Angriffs-Korpus-Tests durch, um die Wirksamkeit des mehrschichtigen Verteidigungssystems zu bewerten.
6Exportieren Sie kryptografische Audit-Trails an SIEM-Systeme (z.B. Splunk, ElasticSearch, Datadog) zur Compliance und Überwachung.

pricing

zn Preise & Pläne

zn basiert auf einem Freemium-Modell und bietet eine kostenlose Testphase und verschiedene Abonnementstufen sowie nutzungsbasierte Preise für API-Aufrufe. Einmalige Pakete sind auch für bestimmte Anrufvolumen verfügbar.

Kostenlose Testphase: Kostenlos für 48 Stunden.
Hobby: 19 $/Monat (monatliche Abrechnung).
Starter: 49 $/Monat (monatliche Abrechnung).
Growth: 149 $/Monat (monatliche Abrechnung).
Enterprise: Benutzerdefinierte Preise (monatliche Abrechnung).
Starter-Paket: 9 $ (einmalig) für 5.000 API-Aufrufe.
Pro-Paket: 40 $ (einmalig) für 25.000 API-Aufrufe.
Scale-Paket: 140 $ (einmalig) für ein höheres Volumen an API-Aufrufen.
Nutzungspreis: 0,002 $ pro API-Aufruf.

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Pros

+Provides sacrificial protection specifically for agent tool calls, a targeted defense mechanism.
+Incorporates a multi-layer defense system including WASM policies and PII scrubbing for comprehensive security.
+Offers cryptographic audit trails with SHA-256 hashing and SIEM export for compliance and monitoring.
+Features real-time prompt analysis and allows users to conduct their own attack corpus tests.
+Open-source core available on GitHub, fostering transparency and community contributions.
+Supports Post-Quantum cryptography (Ed25519 + ML-DSA (Dilithium3) hybrid signatures).

Cons

−The 'sacrificial protection' mechanism may introduce overhead or complexity in agent architectures.
−Specific user reviews and reception for the open-source ZN security layer are not widely available.
−The provided URL (usezn.com) is a forwarding email domain, which could initially cause confusion for users seeking product information.
−Requires integration into existing AI agent deployments, which may involve development effort.
−While open-source, commercial offerings or support from NetSim Labs may incur additional costs.

Richtlinien

Preisseite

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Ähnliche Tools

zn vs. Wettbewerber

zn unterscheidet sich in der KI-Sicherheitslandschaft durch seinen Fokus auf einen Zero-Trust, Open-Source-Sicherheitsproxy speziell für KI-Agenten-Bereitstellungen, wobei der opferbereite Schutz auf der Ebene des Tool-Aufrufs betont wird.

LLM Guard↗

LLM Guard is an open-source toolkit for sanitizing and redacting LLM prompts and responses, offering a variety of scanners for different types of threats.

While LLM Guard provides a comprehensive set of scanners for prompt and response sanitization, it requires more manual integration and configuration compared to Zn30's potentially more integrated 'sacrificial protection' for agent tool calls. It's a toolkit you build with, rather than a plug-and-play service.

Guardrails AIOn Stork

Guardrails AI is an open-source library that allows developers to define and enforce constraints on LLM outputs, including validation, correction, and re-prompting.

Guardrails AI focuses on ensuring the quality and safety of LLM outputs through validation and re-prompting, which can indirectly help with injection defense by controlling responses. Zn30 specifically targets proactive protection against prompt injections at the agent tool call level, whereas Guardrails AI is more about post-processing and enforcing output structure and safety.

Rebuff↗

Rebuff offers an API and SDK to detect and prevent prompt injection attacks using a combination of heuristics, LLM-based detection, and a honeypot defense.

Rebuff provides a dedicated API for prompt injection detection, similar in purpose to Zn30's defense system. However, Zn30 emphasizes 'sacrificial protection for every agent tool call' and real-time analysis, which might imply a more deeply integrated or agent-specific defense mechanism than Rebuff's API-centric approach.

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