Outil d'IA

zn Review

zn est un proxy de sécurité open-source pour les agents IA, conçu pour offrir une protection sacrificielle contre les injections de prompt et sécuriser l'infrastructure Multi-Cloud Platform (MCP).

shipped 25 août 2026researchfreemium

research

Pourquoi c'est important

1Propose un modèle de tarification freemium avec un essai gratuit et des niveaux payants à partir de 19 $/mois.

2Offre une protection sacrificielle pour chaque appel d'outil d'agent contre les injections de prompt.

3Dispose d'un système de défense multicouche incluant des politiques WASM, le nettoyage des PII et des pistes d'audit cryptographiques.

4Comprend un système d'analyse de prompt en temps réel et prend en charge les tests de corpus d'attaques menés par l'utilisateur.

À propos de zn

Modèle économique

Subscription SaaS

Tarification à l’usage

$0.002/call per api-call

Plateformes

Web, API

Public cible

Developers and organizations utilizing AI agents

Formules tarifaires

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

Exemples de coûts

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

API Docs GitHubOpen Source

Spécifications

Documentation API

Voir la documentation →

GitHub

Voir le dépôt →

API disponible

Oui, API publique

overview

Qu'est-ce que zn ?

zn est un outil de proxy de sécurité open-source développé par NetSim Labs qui permet aux développeurs IA, aux ingénieurs en sécurité et aux ingénieurs DevOps de sécuriser l'infrastructure Multi-Cloud Platform (MCP) pour les agents IA. Il offre une protection sacrificielle pour chaque appel d'outil d'agent contre les injections de prompt, en tirant parti d'un système de défense multicouche avec des politiques WASM, le nettoyage des PII et des pistes d'audit cryptographiques. Les utilisateurs peuvent effectuer leurs propres tests de corpus d'attaques et accéder à un système d'analyse de prompt en temps réel pour améliorer la sécurité et la fiabilité des opérations des agents IA.

features

Fonctionnalités clés de zn

zn intègre une suite complète de primitives et de fonctionnalités de sécurité conçues pour protéger les déploiements d'agents IA. Son architecture met l'accent sur les principes de zéro confiance et la détection des menaces en temps réel.

Protection sacrificielle pour chaque appel d'outil d'agent contre les injections de prompt.
Système de défense multicouche avec des politiques WebAssembly (WASM).
Nettoyage des informations personnellement identifiables (PII) pour la gestion des données sensibles.
Pistes d'audit cryptographiques avec un coffre-fort de preuves utilisant le hachage SHA-256.
Détection et blocage des injections de prompt en temps réel.
Vérification de l'identité de l'agent et contrôle d'accès basé sur les rôles (RBAC).
Cryptographie post-quantique (signatures hybrides Ed25519 + ML-DSA (Dilithium3)).
Exportateur SIEM pour la diffusion en temps réel des journaux vers des plateformes comme Splunk, ElasticSearch et Datadog.
Moteur de règles déterministe pour l'application des politiques.
Noyau open-source disponible sur GitHub (github.com/tljohnsilver/zn).

use cases

Qui devrait utiliser zn ?

zn est principalement conçu pour les professionnels techniques et les organisations qui déploient et gèrent des agents IA dans des environnements nécessitant une sécurité et une conformité robustes.

Développeurs IA : Pour intégrer une couche de sécurité zéro confiance dans leurs applications d'agents IA et garantir des appels API sécurisés.
Ingénieurs en sécurité : Pour implémenter la détection des injections de prompt en temps réel, le nettoyage des PII et les pistes d'audit cryptographiques pour les déploiements d'agents IA.
Ingénieurs DevOps : Pour sécuriser l'infrastructure Multi-Cloud Platform (MCP) pour les agents IA et gérer l'identité des agents avec RBAC.
Organisations déployant des agents IA : Pour atteindre la conformité et la surveillance grâce aux pistes d'audit exportables vers SIEM et se protéger contre les menaces de cybersécurité avancées.

how to use

Comment utiliser zn

Pour utiliser zn, les utilisateurs intègrent généralement son proxy de sécurité dans leur flux de travail de déploiement d'agents IA, en configurant des politiques pour la défense contre les injections de prompt et la gestion des données. La plateforme offre à la fois un accès basé sur le Web et une API pour le contrôle programmatique.

1Accédez à la plateforme zn via l'interface web sur usezn.com ou intégrez-la via son API.
2Configurez les politiques WASM pour définir les règles de sécurité pour les appels d'outils des agents IA.
3Implémentez le nettoyage des PII pour masquer automatiquement les données sensibles traitées par les agents.
4Utilisez le système d'analyse de prompt en temps réel pour surveiller et détecter les tentatives d'injection potentielles.
5Effectuez des tests de corpus d'attaques pour évaluer l'efficacité du système de défense multicouche.
6Exportez les pistes d'audit cryptographiques vers les systèmes SIEM (par exemple, Splunk, ElasticSearch, Datadog) pour la conformité et la surveillance.

pricing

Tarification et plans de zn

zn fonctionne sur un modèle freemium, offrant un essai gratuit et divers niveaux d'abonnement, ainsi qu'une tarification basée sur l'utilisation pour les appels API. Des packs uniques sont également disponibles pour des volumes d'appels spécifiques.

Essai gratuit : Gratuit pendant 48 heures.
Hobby : 19 $/mois (facturation mensuelle).
Starter : 49 $/mois (facturation mensuelle).
Growth : 149 $/mois (facturation mensuelle).
Enterprise : Tarification personnalisée (facturation mensuelle).
Pack Starter : 9 $ (paiement unique) pour 5 000 appels API.
Pack Pro : 40 $ (paiement unique) pour 25 000 appels API.
Pack Scale : 140 $ (paiement unique) pour un volume plus élevé d'appels API.
Tarification à l'usage : 0,002 $ par appel 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.

Politiques

Page des tarifs

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zn vs Concurrents

zn se différencie dans le paysage de la sécurité IA en se concentrant sur un proxy de sécurité open-source zéro confiance spécifiquement pour les déploiements d'agents IA, en mettant l'accent sur la protection sacrificielle au niveau de l'appel d'outil.

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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