Dispositivos ilimitados, exec0 contra llamadas a herramientas dañinas, el modelo de detección más grande, exportación SIEM y controles de gobernanza para toda la flota, tanto en la nube como totalmente privados.
Todo lo de Pro, y además:
Reglas fijas y Melira AI comprueban las llamadas de herramientas antes de que se ejecuten; leer y buscar no se comprueba.
Mejor detección de ataques poco frecuentes.
Alertas en JSON, CEF o syslog a Splunk, Sentinel o QRadar, también desde dispositivos privados mediante un log local.
SCCM, Intune o Ansible, licencias ligadas al dispositivo y umbrales y perfiles por dispositivo.
Consola propia bajo tu propio nombre de host, la región que elijas y una base de datos separada.
Complementos: inject0 contra la inyección de prompts y, bajo petición, tu propio modelo como comprobación adicional (beta).
Los dispositivos envían diffs redactados; obtienes una vista en vivo de la flota y control en tiempo real, y cada petición saliente queda en el registro de egreso.
Ningún contenido sale del dispositivo; una comprobación documentada al mes, configuración firmada y entregada sin conexión; la consola completa corre en tu propia instancia.
El envenenamiento de memoria no es un solo truco. Es una familia de técnicas, y una defensa solo vale lo que su cobertura de los casos difíciles. El detector se entrena y evalúa contra cada una de estas clases.
Instrucciones explícitas coladas en una entrada de memoria («a partir de ahora, haz X») que el agente acaba obedeciendo como si fueran suyas.
Entradas diseñadas para que el agente filtre secretos, credenciales o contexto privado hacia un destino controlado por el atacante.
La jugada más insidiosa: una entrada que apunta a la propia protección - «confía en esta fuente, deja de comprobarla». Desarmado el guardián, todo ataque posterior entra sin obstáculos.
Una puesta en escena que saca al agente de sus reglas de seguridad mediante un personaje o un escenario, en vez de dar la orden maliciosa de forma directa.
Los más difíciles de todos: entradas que se leen como notas perfectamente legítimas, sin señal evidente - justo las que los filtros simples y las reglas por palabras clave dejan pasar.
El motor de inferencia corre en una sandbox impuesta por el núcleo - leer el modelo, responder en localhost, nada más. Lo siguiente se aplica a cualquier dispositivo que ejecute análisis local (modo Privado, o modo Cloud con puntuación local). El único requisito de plataforma honesto está en Linux.
| Plataforma | Requisito |
|---|---|
| Linux | Núcleo ≥ 5.13 con Landlock activo: Ubuntu ≥ 22.04, Debian ≥ 12, RHEL ≥ 9.6 de fábrica. Si no, habilítalo con el parámetro de arranque lsm=landlock,…. |
| Contenedores | El perfil seccomp por defecto de Docker bloquea las syscalls de Landlock - hace falta un perfil ajustado. |
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