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

SECURITM подключила внешние ИИ к данным об ИБ через MCP

Чтобы выяснить, какие высокие риски остались без задач, теперь можно спросить привычного ИИ. SECURITM запустила MCP-сервер: он позволяет внешнему ассистенту обращаться к данным платформы об активах, рисках, задачах и метриках без ручного переноса сведений в чат.

Как сообщает разработчик, это первый MCP-сервер среди российских SGRC/SOAR-систем. MCP — открытый протокол подключения ИИ к внешним инструментам и источникам данных.

Сценарий простой: пользователь спрашивает, какие критически важные активы остались без владельца, кто просрочил задачи или как изменились показатели за месяц. Ассистент находит сведения в SECURITM и собирает таблицу, сводку для руководства или проект плана работ.

Потом запрос можно уточнить — например, сгруппировать просрочки по ответственным. Подключение рассчитано на клиентов с поддержкой MCP. Среди вариантов разработчик называет GigaChat, решения Яндекса, Claude, ChatGPT, Cursor и локальные модели с соответствующей интеграцией. Настройка зависит от выбранного инструмента.

Сервер работает только на чтение: ИИ не сможет переписать риски или закрыть неудобные задачи, чтобы отчёт выглядел бодрее. Для подключения используется отдельный MCP-токен, доступ можно ограничить по IP-адресам.

Функция дополняет встроенного ИИ-ассистента: теперь работать с данными можно и из внешнего ИИ. Она доступна в платных версиях SECURITM — облачной и для установки в инфраструктуре заказчика.

Но порядок в реестрах нейросеть не создаст одним красноречием. Качество ответа зависит от исходных данных и модели, а выводы требуют проверки.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru