Des textes fondés sur des preuves : défense contre l’injection de prompts, benchmarks de sécurité des agents et ingénierie de sécurité locale. Des chiffres plutôt que des récits ; la méthode accompagne chaque affirmation.
Galvanize 3, la troisième génération de notre détecteur de prompt injection, vérifie désormais chaque appel à l'API zn. Meilleur AUROC parmi dix détecteurs sur les benchmarks publics, moins de fausses alertes sur les longs documents, gratuit à l'essai.
zn-gate 1.13.0 ajoute zn-gate connect pour une vérification optionnelle dans le cloud avec une clé d'analyse uniquement, zn-gate report pour un résumé local hebdomadaire, des contrôles des hooks pour les skills saisies et un correctif de la version par défaut de la GitHub Action. Comment mettre à jour.
Claude Code, Codex CLI, Cursor et OpenCode conservent l'historique des conversations sur votre machine, et une clé qui passe par un outil peut s'y retrouver. Où chacun le stocke, ce que les éditeurs documentent et une liste pour nettoyer.
Ce que le State of Secrets Sprawl 2026 de GitGuardian rapporte sur les commits Claude Code et les fichiers de configuration MCP, ce que les chiffres montrent ou non, et quoi faire en 10 minutes.
Ce que sont les attaques par distillation, pourquoi les attaquants veulent les clés d'API des fournisseurs d'IA, comment repérer qu'une clé est utilisée à votre insu et une liste de contrôle pour les utilisateurs et pour ceux qui créent des outils.
Dans zn-gate 1.5.0 à 1.11.0, une commande de shell pouvait atteindre un fichier .env protégé par des voies que le hook ne vérifiait pas. Les classes de chemins, la conception du correctif de la 1.12.0 (GHSA-rccq-h3xc-j9qj) et ce qu'il faut retenir si vous écrivez une protection pour agents de code.
zn-gate 1.12.0 ajoute zn-gate reach, un rapport en lecture seule de ce que vos agents de code peuvent atteindre, construit les versions au niveau SLSA Build Level 3, signe les tags avec gitsign et corrige GHSA-rccq-h3xc-j9qj dans les hooks des agents. Comment mettre à jour.
Un dépôt peut contenir des fichiers de configuration qui exécutent des commandes, démarrent des serveurs MCP ou détournent votre clé d'API quand un agent de code l'ouvre. Lancez npx -y zn-gate audit sur le clone d'abord. Ce qu'il vérifie et comment le lire.
Lancez npx -y zn-gate init pour que Claude Code, Codex CLI, Cursor et OpenCode ne lisent plus vos .env ni secrets. Ce qui change, comment vérifier et annuler.
Galvanize 2 est notre nouveau détecteur d'injection de prompt, affiné à partir du petit modèle ouvert de Horizon Labs. Sur notre jeu de test réservé, il détecte 83,4 % des attaques avec un taux de faux positifs de 0,81 %, et il cesse de signaler les longs documents légitimes. Voici les chiffres, les points faibles et notre méthode de mesure.
La 1.4.0 envoyait la sortie des outils à notre API sans la masquer dès qu'une clé d'API était définie. La 1.4.1 supprime ce chemin, rend le cloud optionnel et masqué, et nous avons supprimé le texte que notre API avait stocké. Voici exactement ce qui s'est passé et ce qu'il faut faire.
Nous publions Galvanize-60M sur Hugging Face : un petit classifieur d'injection de prompt qui tourne sur CPU, conçu pour la boucle d'outils des agents d'IA. Lisez la note de mise à jour d'octobre 2026 avant de vous fier aux chiffres de cet article.
Nous avons fusionné /analyze et /v30/analyze en un endpoint unique qui route chaque requête à travers un niveau déterministe <50 µs, une porte neuronale int8 ~15 ms et un niveau Deep Analyze mmBERT. L'ingénierie, les nouvelles limites des abonnements et les chiffres mesurés.
Les coulisses de l'ingénierie d'un modèle interne antérieur en septembre 2026 : pourquoi 64 tokens ont atteint un plafond, comment nous avons construit 1 176 jumeaux négatifs, l'entraînement MLP sur GPU H100 en 7,5 min et la baisse des faux positifs de 4.49% à 0.64% sur notre propre jeu de test.
Les attaquants coupent les mots-clés avec des commentaires, des caractères de largeur nulle et des lettres qui se ressemblent. Cet article explique les étapes de normalisation que zn-gate exécute avant la comparaison, la vitesse du moteur de règles et ce qu'il ne couvre pas.
Un pilote de 12 prompts sur six modèles frontière, en direct et derrière notre gateway. Ce que chaque modèle a refusé, ce que le gateway a bloqué, et tous les chiffres pour reproduire.
Notre détecteur d'injection attribuait des scores compris entre 0,498 et 0,509 à tout ce que nous lui soumettions. La cause profonde était un objectif d'entraînement qui ne voyait jamais d'étiquette, et la solution était d'une simplicité désarmante : un entraînement supervisé de bout en bout. L'histoire complète du débogage, la recette, les chiffres et ce que la nouvelle porte ne peut toujours pas faire.
Notre porte fusionnée a battu un modèle de Meta sur notre benchmark, puis nous avons découvert que du texte bénin réel obtenait un score supérieur aux attaques dans notre propre classifieur. Une autopsie de l'échec d'un checkpoint antérieur et la reconstruction complète du corpus : plans par familles, paraphrases déterministes, découpages tenant compte des groupes et les lacunes laissées ouvertes délibérément.