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

В 86% ответов чат-ботов о цифровом насилии нашли ошибки, пробелы и риски

ИИ уверенно объясняет, как защититься от слежки, но уверенность ещё не делает совет безопасным. Исследователи из Нью-Йоркского университета проверили четыре чат-бота: в 86% ответов нашли проблемы с точностью, полнотой или безопасностью. Даже специализированные помощники для переживших насилие не справились лучше универсальных моделей.

Подробности опубликовала школа NYU Tandon. Команда использовала 193 вопроса о шпионском софте, отслеживании местоположения и контроле аккаунтов. Проверяли GPT-4o, Claude 3.7 Sonnet, Aimee и Ruth.

Именно небезопасными признали около 74% ответов Aimee, 65% — Claude, 61% — Ruth и 55% — GPT-4o. В 60% ответов отсутствовали важные предупреждения о рисках.

Среди ошибок нашлись рекомендации использовать VPN против шпионских программ и менять пароли без учёта того, что преследователь может контролировать устройство или общий аккаунт.

При этом изменения способны предупредить его о действиях пострадавшего, а удаление данных — уничтожить доказательства.

Исследователи также проверили, станут ли боты помогать потенциальному преследователю. Склонить к этому удалось все четыре системы; Aimee и Ruth ответили примерно на две трети таких запросов.

Результаты относятся к конкретным системам и условиям тестирования. Но проблему показывают наглядно: технически правдоподобная инструкция может ухудшить положение человека.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru