Pro

Protección de nivel productivo para todos tus agentes de IA.

PoisonZero Pro ofrece a los equipos monitorización en tiempo real y rollback automático de entradas de memoria envenenadas — en hasta 15 dispositivos, con instalación Cloud o Privada, ya desde el primer dispositivo.

Hasta 15 dispositivosInstalación Cloud o PrivadaLinux · macOS · Windows
De un vistazo

Todo lo que Pro te ofrece.

Qué incluye

Todo lo que necesitas para proteger agentes de IA en producción.

Un solo plan, sin límites ocultos — cobertura en tiempo real desde el primer dispositivo.

Monitorización en tiempo real y auto-rollback

El daemon vigila los Memory Files de tus agentes a medida que se producen los cambios y revierte las entradas envenenadas en milisegundos — antes de que puedan influir en el comportamiento del agente.

Registro de auditoría completo

Cada decisión queda registrada con marca de tiempo, puntuación de peligro y resultado — completamente trazable en el panel en console.poisonzero.com.

Multiplataforma

Linux, macOS y Windows — un único proceso de instalación, rutas adaptadas al SO, gestor de servicios nativo.

Panel y configuración Pro

Configura umbrales, rutas protegidas y perfiles por agente desde el panel de control. Sin archivos de configuración que editar a mano.

Cloud o Privado — tu elección

Gestiona en la nube o aloja en tu propia infraestructura — tú eliges libremente, ya incluido en el plan.

Calidad de detección

Entrenado específicamente contra el envenenamiento de memoria — y se nota.

El modelo de detección no es un clasificador estándar. Está afinado sobre un amplio corpus de ejemplos reales de ataque y benignos extraídos de nuestra canalización de análisis en la nube — un volante de inercia que mantiene afilado al modelo en el dispositivo y lo mejora con cada nuevo patrón de ataque.

Especializado, no genérico

Un modelo afinado para una sola tarea — detectar escrituras de memoria envenenadas — en lugar de un filtro de propósito general atornillado al problema. Ese enfoque es la razón por la que detecta lo que las barreras genéricas pasan por alto.

Un volante que aprende

Nuestra canalización en la nube etiqueta datos frescos de ataque y benignos; esos datos afilan el modelo en el dispositivo. A medida que los atacantes se adaptan, el detector mantiene el ritmo — sin que sus datos lo alimenten jamás.

Multilingüe por diseño

El atacante elige el idioma, así que el modelo se probó a fondo en muchos. Una inyección escrita en cualquiera de ellos se detecta igual. El idioma es superficie de ataque, no un punto ciego.

Sobre el mismo conjunto de pruebas detecta más de 3× los ataques que los principales modelos de protección estándar de serie — y señala con fiabilidad justo las clases de ataque ante las que esos detectores estándar son prácticamente ciegos (inyección sutil/indirecta, exfiltración de datos). El ajuste fino redujo las falsas alarmas en ~95 % frente al modelo base sin ajustar. En pruebas internas amplias y realistas detecta más del 94 % de los ataques con menos del 5 % de falsas alarmas. Ningún detector puede prometer detener todos los ataques en todas partes — pero estas son las cifras que medimos, y las elevamos continuamente.
Arquitectura de seguridad

El análisis se ejecuta acotado.

El componente que lee texto controlado por el atacante es el que más aislamos. El motor de inferencia se ejecuta en un sandbox de privilegios mínimos — incluso un fallo en su interior queda sin consecuencias: el motor puede caerse, el daemon mantiene el control y revierte en caso de duda.

Sandbox de privilegios mínimos

El motor escucha solo en localhost, lee únicamente el archivo del modelo, no lanza procesos y se ejecuta como un proceso aislado y sin privilegios. Un fallo en el motor no tiene a dónde ir.

Firmado y verificado

Cada artefacto está firmado, y el archivo del modelo está fijado por SHA-256 y se verifica antes de cada arranque — un modelo manipulado no llega a cargarse.

Daemon fail-closed

La respuesta del motor se trata como entrada no confiable. Si se cae, se cuelga o devuelve algo inesperado, el daemon revierte de forma conservadora — en lugar de dejar pasar un cambio.

# el motor arranca bajo demanda, en sandbox
[verify] SHA-256 del modelo fijado · ok
[sandbox] solo localhost · modelo de solo lectura · sin subproceso
[eval]  escritura de memoria · danger 0.97 → revert
[idle]  el motor termina · footprint de nuevo en unos MB
Especificaciones técnicas

Lo que exige a tus dispositivos.

El motor de detección on-device funciona con el hardware que tu equipo ya tiene — discreto, bajo demanda, sin GPU. Estas especificaciones corresponden a los dispositivos en modo Privado; los dispositivos en modo Cloud solo envían diffs redactados para puntuación y tienen una huella local menor.

PropiedadDetalle
Footprint (modo Privado) Algo más de 300 MB — y solo durante unos segundos en una comprobación de memoria. En reposo, apenas unos MB.
Hardware Solo CPU, hardware corriente. No requiere GPU.
Latencia de análisis Unos segundos por comprobación de memoria, iniciada bajo demanda.
Plataformas Linux · macOS · Windows
Idiomas Multilingüe — los ataques se detectan sea cual sea el idioma en que estén escritos. Probado a fondo.
Sin conexión (modo Privado) Funciona completamente sin conexión. El único tráfico saliente: una comprobación mensual opcional de licencia — solo credenciales y versión, nunca contenido.
Footprint de red (Privado) Una solicitud opcional al mes — solo credenciales y versión. Los dispositivos en modo Cloud también envían diffs redactados; ese egreso está documentado en el whitepaper.
Actualizaciones Artefactos firmados, verificados por SHA-256 antes de cada arranque.
Pensado para TI. La allowlist de egress completa está documentada — dos dominios propios del proveedor, puerto 443, solo saliente, sin listener entrante. ¿Filtra por IP en lugar de por dominio? Fijar IPs individuales no es recomendable — ambos hosts funcionan sobre anycast del proveedor, así que las direcciones cambian. Filtre por dominio, o use los rangos de IP publicados de los proveedores (documentados en el whitepaper). La regla de firewall se escribe una sola vez. Ver la allowlist en el whitepaper →

Protegido en menos de un minuto.

Crea una app en el panel, conecta tu dispositivo con un código de enrolamiento — y tus primeros Memory Files quedan protegidos.

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