Fabraix
AI 네이티브Our agents hack your AI, before attackers do.
fabraix.com 원문 출처★ 14 Discord보안 및 개인정보 / 애플리케이션 및 클라우드 보안
- 월간 방문 수
- <5K
- 2026년 9월
- 공개 매출
- 비공개
- 아직 공개 수익 증빙이 없습니다
- 시작 요금
- 종량제
- 월간 구독 요금 없음
- 출시일
- 9개월 전
- 2026-02-10 · 추정
트래픽
최근 12개월
마케팅 활동
출시, 검색·콘텐츠, 추천, 프로모션X 계정@fabraixhq
Show HN (13점 · 댓글 4)에서 출시출시
Open-source playground to red-team AI agents against public prompts
8월 9일 · 3개월 전출시 페이지
당시: 월 방문 7.6K월간 방문: 이후 2개월 -65%동시기에 다른 변동 2건Show HN (4점)에서 출시출시
We are giving away $100K > over the next 12 months to hack AI agents — We build AI agents to find vulnerabilities in other AI agents. The playground started as an internal tool that we used to test our own off…
7월 13일 · 4개월 전출시 페이지
Show HN (20점 · 댓글 8)에서 출시출시
Nyx – multi-turn, adaptive, offensive testing harness for AI agents — We built Nyx to solve a problem we kept hitting while building agents: AI agents break in ways traditional software doesn't. Logic bugs, r…
4월 19일 · 7개월 전출시 페이지
제3자 리뷰 및 사례 분석
유입 채널 분석, 엔지니어 리뷰 및 오픈소스 지표Show HN
2026-02-10원문 출처
- 메이커 원문 발췌:
- Each week we deploy a live AI agent with real tools (web search, browsing, more), a persona, and something it's been told to protect. The system prompt is fully visible. Your job is to break through the guardrails anyway. Fastest successful jailbreak wins and the winning technique gets published for everyone to learn from. First challenge is live now. Give i
Show HN
2026-03-15원문 출처
- 메이커 원문 발췌:
- We build runtime security for AI agents. The playground started as an internal tool that we used to test our own guardrails. But we kept finding the same types of vulnerabilities because we think about attacks a certain way. At some point you need people who don't think like you. So we open-sourced it. Each challenge is a live agent with real tools and a pub
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2026-04-05원문 출처
- 메이커 원문 발췌:
- We built Adversarial Cost to Exploit (ACE), a benchmark that measures the token expenditure an autonomous adversary must invest to breach an LLM agent. Instead of binary pass/fail, ACE quantifies adversarial effort in dollars, enabling game-theoretic analysis of when an attack is economically rational. We tested six budget-tier models (Gemini Flash-Lite, Dee
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2026-04-19원문 출처
- 메이커 원문 발췌:
- We built Nyx to solve a problem we kept hitting while building agents: AI agents break in ways traditional software doesn't. Logic bugs, reasoning failures, edge cases that manual testing and static benchmarks never explore. Nyx is an autonomous testing harness that probes your AI agents to find failure modes before users do. It’s used to find logic bugs, in
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2026-07-13원문 출처
- 메이커 원문 발췌:
- We build AI agents to find vulnerabilities in other AI agents. The playground started as an internal tool that we used to test our own offensive agent Nyx. But we realised that hacking an AI is about have as wide a distribution of attacks as possible, especially those which aren't in the distribution of the models. So we are launching playground as a platfor
오픈소스 및 자체 호스팅
GitHub · MCP / Skill
최근 커밋 2026-08-09
- GitHub 스타
- ★ 14
- 포크 수 (Forks)
- 1
- 오픈소스 라이선스
- 저장소 설명 참조
- 주요 언어
- —
유입 경로
2026년 9월
트래픽 구성
채널
- 직접 방문39%
- 자연 검색32%
- 외부 추천11%
- 소셜 미디어6%
- 기타12%
국가/지역
- 미국91%
- 캐나다9%
검색
사이트 권위도 (DR) —도메인 등록 2025-04-13
| 키워드 | 월간 검색량 |
|---|---|
| fabraix | 500 |
| fabrantic ai | 60 |
| ai ferracio | 0 |
트래픽 데이터: Vaneform
가격
Researchers
$0
1 target · Core interaction library · Standard findings report · Publish-friendly results · Community support
One-Off Scan
알 수 없음
One agent, full coverage · 10,000+ adversarial strategies · AIVSS-scored pentest report · Reproduction steps per finding · Remediation guidance
Continuous
알 수 없음
Enterprise
영업팀 문의
Dedicated infrastructure · SSO & audit logging · custom SLAs · policy-template coverage (EU AI Act, ISO 42001, MITRE ATLAS) · hands-on remediation support
무료 체험: 없음 · 기업 맞춤 플랜 · Observed 2026-11-03 · 원본 요금 페이지
페이지 및 변경 내역
2026-05-08부터 기록 시작
주요 페이지
주간 스냅샷- 홈fabraix.com/
- 가격fabraix.com/pricing 스냅샷 2026-11-03
- 기능fabraix.com/security 스냅샷 2026-11-03
변경
추적 시작 이후 가격, 요금제 또는 포지셔닝 변경이 감지되지 않았습니다.
주요 질문과 근거
- Fabraix의 가격과 요금제는 얼마인가요? (무료 플랜·월 구독료)
- Researchers: $0; One-Off Scan: 알 수 없음; Continuous: 알 수 없음; Enterprise: 영업팀 문의. 관측일: 2026-11-03. 최신 결제 조건, 사용 한도, 세금은 원문에서 확인하세요.원문 출처
- Fabraix의 웹사이트 방문 수는 얼마인가요?
- Vaneform estimates <5K website visits in 2026-09. Visits can include repeat visits; this estimate measures web traffic separately from paying customers or revenue.원문 출처
- What is Fabraix and what platforms does it support?
- Fabraix is catalogued under 애플리케이션 및 클라우드 보안: Our agents hack your AI, before attackers do.. Supported platforms: 웹 전용.
- Is Fabraix open source?
- Fabraix has a public repository (https://github.com/fabraix/playground) + its source repository published, recording 14 GitHub stars.원문 출처
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