ネイティブ n8n ワークフローノード
Privent はワークフローキャンバス内でネイティブの n8n ノードとして動作するため、セキュリティチェックはエージェントの外側ではなくステップ間で行われます。製品は、プロキシや書き換えを必要としないドロップイン追加として位置づけられています。
Priventは、エージェント型AI向けの実行時セキュリティレイヤーです。n8nワークフローで機密データを外部モデル送信前にマスクし、リスク判断の監査ログも保持。ChatGPT、Claude、GeminiのAI監視にも対応。
Privent は、特に n8n ワークフローに焦点を当てた、エージェント型 AI 向けの実行時セキュリティレイヤーです。ワークフロー内にネイティブノードとして組み込まれるため、敏感なデータは外部モデルに届く前に、信頼された送信先で検出・マスク・復元できます。
この製品は、n8n のエージェントフローを流れるデータを保護する Agent Security と、組織全体の AI 利用を監視する AI Monitoring という 2 つの関連ワークフローを中心に構成されています。サイトによると、Privent は Privent Cloud、専用環境、または完全なオンプレミス / プライベートクラウドで実行でき、フルスタックと ML 推論を顧客ネットワーク内に維持するデプロイも含まれます。
Privent はワークフローキャンバス内でネイティブの n8n ノードとして動作するため、セキュリティチェックはエージェントの外側ではなくステップ間で行われます。製品は、プロキシや書き換えを必要としないドロップイン追加として位置づけられています。
ACARS エンジンは、エンティティの機密度、意味的リスク、文脈の増幅、宛先リスク、行動速度、ポリシー上書きなどのシグナルを使って、エージェントセッション全体の文脈でデータをスコアリングします。
APE エンジンは、リスクレベルに応じて機密データのマスク、置換、ルーティングができます。対応する応答には、トークン化と再挿入、意味的置換、ノイズ挿入、組織 ID の分離、構造分解、リスク条件付きルーティングが含まれます。
Privent の n8n パッケージには、Session、Tokenize、Detokenize、Handoff、Audit Event ノードに加え、認証情報タイプが含まれます。ドキュメントでは、トークン化が EMAIL、SSN、CREDIT_CARD、IBAN、AWS_KEY、JWT、API_KEY などの種類を扱うと説明されています。
この製品は、Privent Cloud、専用環境、完全なオンプレミス / プライベートクラウド展開など、複数のデプロイモードをサポートします。ドキュメントには、セルフホスト型 n8n セットアップと、クラウドベースの監視拡張機能の展開についても記載されています。
監視ドキュメントでは、Privent を MDM 経由でブラウザ環境に展開でき、検出イベントをダッシュボードでリアルタイムに表示できるとされています。サイトでは、ChatGPT、Claude、Gemini を組織全体で利用するための AI 監視についても言及されています。
インテーク、トリアージ、スケジューリング、または同様のエージェントフローを n8n で構築しているチームは、プロンプトが外部 LLM に届く前に機密フィールドをマスクできます。ワークフローは継続しながら、モデルにはトークン化または置換されたデータが渡されます。
従業員による ChatGPT、Claude、Gemini の利用状況を追跡したい組織は、監視拡張機能を展開して検出イベントをダッシュボードに送れます。ドキュメントでは、Google Workspace や Intune などの MDM ツールを使って展開を管理できるとされています。
セキュリティおよびコンプライアンスチームは、監査ログを使って検出、判断、タイムスタンプ、リスクカテゴリ、ポリシースナップショットを確認できます。ソースでは、生のプロンプトテキストは保存されず、監査証跡はレビュー用にエクスポート可能とされています。
患者データやその他の規制対象データを扱うチームは、マスキングと信頼された送信先の制御を使って、AI 呼び出し前の露出を抑え、許可された保存先でのみ値を復元できます。サイトでは特に PHI と HIPAA 指向のワークフローが言及されています。
複数のエージェントを調整するチームは、ハンドオフを追跡し、データがエージェントや保存先の間で移動するタイミングを確認できます。統合ノートでは、ハンドオフイベントと信頼スコアの変化が Trust Map に表示されるとされています。
Priventはネイティブの n8n コミュニティノードとしてインストールします。ドキュメントでは、パッケージのインストール、Privent API 認証情報の追加、そしてワークフロー内に Session、Tokenize、Detokenize ノードを配置して、データが外部モデルに届く前に変換できるようにする手順が説明されています。
いいえ。n8n の統合ページでは、Privent はワークフローに対して監査専用であり、トラフィックのプロキシ、サイドカーの使用、オーケストレーションの変更は不要で、Privent が機密データを監視・変換している間もワークフローは継続すると説明されています。
Privent のドキュメントでは、生のプロンプトやエージェントのペイロードテキストはスコアリング中にのみメモリ上で処理され、ディスクに書き込まれたりモデル学習に使用されたりすることはないと記載されています。保存されるデータは、スコア、判断、タイムスタンプ、ワークフロー識別子などの監査・ポリシーメタデータに限定されます。
製品サイトでは、現在は n8n をサポートしており、LangGraph、CrewAI、MCP、SDK の統合はドキュメント上で近日対応予定として記載されています。
はい。サイトでは、Privent はクラウド、専用環境、または完全なオンプレミス / プライベートクラウドにデプロイでき、ML 推論をネットワーク内に保持する完全オンプレミス構成も含まれると説明されています。
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