На рынок вышло российское решение Luntry для облачной безопасности

На рынок вышло российское решение Luntry для облачной безопасности

На рынок вышло российское решение Luntry для облачной безопасности

«Лантри» (`Luntry`) –– российское решение для безопасности и наблюдения за происходящим в Kubernetes (включая OpenShift и Managed Kubernetes) на уровне контейнеров, образов, K8s-ресурсов, сервисов, их взаимосвязи и эволюции.

За последнее время было обнаружено большое количество серьезных уязвимостей в облачных решениях и тех, которые обеспечивают их работу: CVE-2022-0811, CVE-2022-21701, CVE-2022-24348, CVE-2022-0492, CVE-2022-0847, CVE-2022-0185.

Компании активно переходят в Kubernetes, что требует непрерывного контроля происходящего в облаках и выстраивания процессов DevSecOps.

Luntry позволяет:

  • сделать Kubernetes понятным на всех уровнях: от контейнеров до микросервисов;
  • поддерживать высокий уровень безопасности в быстроменяющейся среде;
  • планировать меры безопасности при помощи визуализации компонентов и их взаимосвязей;
  • быстро реагировать на сбои и инциденты в системе;
  • использовать API для создания ресурсов и политик безопасности.

Что предоставляет Luntry для обеспечения надежной и безопасной работы Kubernetes?

  • Управление уязвимостями образов (на базе Kubernetes operators) 
  • Policy Engine (Kyverno или OPA Gatekeeper) 
  • Runtime Security (обнаружение на базе eBPF сенсора)
  • Предотвращение (AppArmor политики)
  • Контроль взаимоотношений между K8s-ресурсами
  • Ведение истории изменений для troubleshooting и root cause analysis
  • Визуализация и защита сети (на базе NetworkPolicy или авторизационных политик ServiceMesh)
  • Анализ RBAC (по субъектам, правам и ролям) 
  • Интеграция с SIEM (выгрузка в syslog в CEF формате)

Luntry – это решение для всех участников непрерывного процесса разработки и жизненного цикла приложений (DevSecOps) и их эффективного взаимодействия.

Бесплатный пилот и развертывание за 10 мин. Напишите разработчикам.

Подпишитесь на новости

Роскомнадзор встроил машинное обучение в систему фильтрации трафика

Роскомнадзор внедрил механизм фильтрации интернет-трафика на основе машинного обучения и потратил на него 2,27 млрд рублей. Это следует из паспорта ведомственной программы цифровой трансформации на 2026-2028 годы. В документе указано, что РКН использует отечественную модель, развернутую на собственной инфраструктуре.

Ее название не раскрывается, большая языковая модель в системе не применяется.

С паспортом программы ознакомился Forbes. Механизм встроен в автоматизированную систему обеспечения безопасности российского сегмента интернета (АСБИ).

Через нее Роскомнадзор управляет ТСПУ, оборудованием для фильтрации трафика на сетях операторов связи. На установку новых и модернизацию действующих ТСПУ в 2026 году заложено 3,99 млрд рублей основного финансирования и еще 6,2 млрд рублей дополнительного.

О планах использовать ИИ для фильтрации стало известно в январе. В мае ведомство собиралось взять для этого модель Astra AI от «Группы Астра».

VPN в описании механизма прямо не упоминается. Дмитрий Кутейников из RKS Global считает, что модель может оценивать вероятность использования VPN по внешним признакам, например по размеру и ритму пакетов или длительности сессии, без чтения содержимого. По его словам, под ошибочную блокировку могут попасть корпоративные VPN и облачные сервисы.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru