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Notes d’ingénierie

Comment zn fonctionne en interne : des mesures reproductibles, la méthode et les défauts que nous avons corrigés en chemin.

Dernière note/Ingénierie/18 oct. 2026

Comment un agent de code pouvait-il lire votre fichier .env de façon indirecte, et comment zn-gate 1.12.0 a-t-il fermé ces chemins ?

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.

Lire la note 14 min de lecture · John Silver

Toutes les notes d’ingénierie

6 publiés

Ingénierie12 sept. 20269 min

De deux API à un Smart API Router : règles, une porte neuronale et Deep Analyze derrière un seul endpoint

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.

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Ingénierie6 sept. 202615 min

Comment nous avons réduit les faux positifs d'injection de prompts de 85% et quadruplé le contexte dans un modèle interne antérieur (septembre 2026)

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.

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Ingénierie6 sept. 20267 min

Comment zn-gate normalise une entrée obfusquée avant d'appliquer ses règles

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.

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Ingénierie25 août 202616 min

Dix-sept essais ratés et une sigmoïde plate : comment nous avons construit notre première porte neuronale

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.

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Ingénierie25 août 20267 min

Comment nous avons reconstruit notre jeu de données d'injection de prompt après qu'il nous a discrètement menti

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.

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