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.

Зарубежные нейросети тайком учили на сотнях песен Басты, Билана и Лазарева

Российские артисты незаметно отправились обучать нейросети, сотни их песен нашли в открытых зарубежных датасетах. И нет, разрешения у правообладателей, похоже, никто не спрашивал. Аналитики Национальной федерации музыкальной индустрии изучили базы Laion-Disco-12M и Sleeping-D 9M через проект AI Watchdog журнала The Atlantic.

В них хранятся миллионы композиций с YouTube, а во втором наборе — ещё и тексты с Genius, пишут «Ведомости».

Главным преподавателем для ИИ оказался Баста: в датасетах нашли 193 и 104 его трека. Следом идут Feduk — 150 и 91 композиция, Сергей Лазарев — 144 и 118, Дима Билан — 140 и 119, а также группа «Звери» — 135 и 41. В списке засветились Леонид Агутин, Егор Крид, Ваня Дмитриенко и другие исполнители. Туда же попали десятки видеороликов с участием российских артистов.

Само наличие песни в базе ещё не доказывает, что конкретная нейросеть действительно на ней училась. Но вероятность такого сценария The Atlantic оценивает как высокую.

Представители музыкальной индустрии утверждают, что ни зарубежные, ни российские разработчики ИИ за лицензиями к ним не обращались. Рассуждения, видимо, были такие: если контент лежит в открытом интернете, значит, его будто бы можно молча забрать в учебник для алгоритма. Иногда источником могут становиться и пиратские площадки.

Тем временем легальные сделки на мировом рынке уже появляются: Warner Music договорилась с Suno, а Universal Music Group — с Udio. Но пока это редкие исключения.

По оценке НИУ ВШЭ, совокупные потери авторов и правообладателей из-за генеративного контента за 2025-2030 годы могут достигнуть 1 трлн рублей. Российская музыкальная индустрия теперь требует прозрачного лицензирования.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru