Herramienta de IA

zn Review

zn es un proxy de seguridad de código abierto para agentes de IA, diseñado para proporcionar protección "sacrificial" contra inyecciones de "prompt" y asegurar la infraestructura de la Multi-Cloud Platform (MCP).

shipped 25 ago 2026researchfreemium

research

Por qué importa

1Ofrece un modelo de precios freemium con una prueba gratuita y planes de pago a partir de $19/mes.

2Proporciona protección "sacrificial" para cada llamada a herramienta del agente contra inyecciones de "prompt".

3Cuenta con un sistema de defensa multicapa que incluye políticas WASM, limpieza de PII y pistas de auditoría criptográficas.

4Incluye un sistema de análisis de "prompt" en tiempo real y admite pruebas de corpus de ataque realizadas por el usuario.

Sobre zn

Modelo de negocio

Subscription SaaS

Precio por uso

$0.002/call per api-call

Plataformas

Web, API

Público objetivo

Developers and organizations utilizing AI agents

Planes de precios

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

Ejemplos de costes

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

API Docs GitHubOpen Source

Especificaciones

Documentación API

Ver documentación →

GitHub

Ver repositorio →

API disponible

Sí, API pública

overview

¿Qué es zn?

zn es una herramienta de proxy de seguridad de código abierto desarrollada por NetSim Labs que permite a los desarrolladores de IA, ingenieros de seguridad e ingenieros de DevOps asegurar la infraestructura de la Multi-Cloud Platform (MCP) para agentes de IA. Proporciona protección "sacrificial" para cada llamada a herramienta del agente contra inyecciones de "prompt", aprovechando un sistema de defensa multicapa con políticas WASM, limpieza de PII y pistas de auditoría criptográficas. Los usuarios pueden realizar sus propias pruebas de corpus de ataque y acceder a un sistema de análisis de "prompt" en tiempo real para mejorar la seguridad y la fiabilidad de las operaciones de los agentes de IA.

features

Características Clave de zn

zn incorpora un conjunto completo de primitivas de seguridad y características diseñadas para proteger las implementaciones de agentes de IA. Su arquitectura enfatiza los principios de "zero-trust" y la detección de amenazas en tiempo real.

Protección "sacrificial" para cada llamada a herramienta del agente contra inyecciones de "prompt".
Sistema de defensa multicapa con políticas WebAssembly (WASM).
Limpieza de Información de Identificación Personal (PII) para el manejo de datos sensibles.
Pistas de auditoría criptográficas con una bóveda de evidencia que utiliza "hashing" SHA-256.
Detección y bloqueo de inyecciones de "prompt" en tiempo real.
Verificación de identidad del agente y control de acceso basado en roles (RBAC).
Criptografía Post-Cuántica (firmas híbridas Ed25519 + ML-DSA (Dilithium3)).
SIEM Exporter para la transmisión en tiempo real de registros a plataformas como Splunk, ElasticSearch y Datadog.
Motor de reglas determinista para la aplicación de políticas.
Núcleo de código abierto disponible en GitHub (github.com/tljohnsilver/zn).

use cases

¿Quién debería usar zn?

zn está diseñado principalmente para profesionales técnicos y organizaciones que implementan y gestionan agentes de IA en entornos que requieren seguridad y cumplimiento robustos.

Desarrolladores de IA: Para integrar una capa de seguridad "zero-trust" en sus aplicaciones de agentes de IA y asegurar llamadas a la API.
Ingenieros de Seguridad: Para implementar detección de inyecciones de "prompt" en tiempo real, limpieza de PII y pistas de auditoría criptográficas para implementaciones de agentes de IA.
Ingenieros de DevOps: Para asegurar la infraestructura de la Multi-Cloud Platform (MCP) para agentes de IA y gestionar la identidad del agente con RBAC.
Organizaciones que implementan agentes de IA: Para lograr el cumplimiento y la monitorización a través de pistas de auditoría exportables a SIEM y protegerse contra amenazas avanzadas de ciberseguridad.

how to use

Cómo usar zn

Para utilizar zn, los usuarios suelen integrar su proxy de seguridad en su flujo de trabajo de implementación de agentes de IA, configurando políticas para la defensa contra inyecciones de "prompt" y el manejo de datos. La plataforma ofrece acceso basado en la web y una API para control programático.

1Acceda a la plataforma zn a través de la interfaz web en usezn.com o integre a través de su API.
2Configure políticas WASM para definir reglas de seguridad para las llamadas a herramientas de agentes de IA.
3Implemente la limpieza de PII para redactar automáticamente los datos sensibles procesados por los agentes.
4Utilice el sistema de análisis de "prompt" en tiempo real para monitorear y detectar posibles intentos de inyección.
5Realice pruebas de corpus de ataque para evaluar la efectividad del sistema de defensa multicapa.
6Exporte pistas de auditoría criptográficas a sistemas SIEM (por ejemplo, Splunk, ElasticSearch, Datadog) para el cumplimiento y la monitorización.

pricing

Precios y Planes de zn

zn opera con un modelo freemium, ofreciendo una prueba gratuita y varios niveles de suscripción, junto con precios basados en el uso para llamadas a la API. También hay paquetes únicos disponibles para volúmenes de llamadas específicos.

Prueba Gratuita: Gratis por 48 horas.
Hobby: $19/mes (facturación mensual).
Starter: $49/mes (facturación mensual).
Growth: $149/mes (facturación mensual).
Enterprise: Precios personalizados (facturación mensual).
Starter pack: $9 (pago único) por 5,000 llamadas a la API.
Pro pack: $40 (pago único) por 25,000 llamadas a la API.
Scale pack: $140 (pago único) por un mayor volumen de llamadas a la API.
Precios por Uso: $0.002 por llamada a la API.

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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.

Políticas

Página de precios

Ver precios→

Herramientas similares

zn vs Competidores

zn se diferencia en el panorama de la seguridad de la IA al centrarse en un proxy de seguridad "zero-trust" y de código abierto específicamente para implementaciones de agentes de IA, enfatizando la protección "sacrificial" a nivel de llamada a herramienta.

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.

Más en Stork