Решение по защите контейнеров Luntry добавлено в реестр Минцифры

Решение по защите контейнеров Luntry добавлено в реестр Минцифры

Решение по защите контейнеров Luntry добавлено в реестр Минцифры

Luntry, российское решение полного цикла для обеспечения безопасности микросервисных приложений, внесено в реестр Минцифры. Оно покрывает весь процесс разработки и эксплуатации в контейнерных средах, включая в себя такие функции, как сканирование безопасности образов и Kubernetes-ресурсов, runtimе-защита, защита сети и анализ RBAC.

Начиная со встраивания в CI/CD-систему, Luntry позволяет анализировать безопасность образов на основе открытых источников. Анализ безопасности также можно проводить и в полностью закрытом контуре. В скором времени разработчик планирует внедрить поддержку базы данных уязвимостей ФСТЭК.

Среди клиентов Luntry — компании из разных отраслей: ИТ, финтех, банковская сфера, страховые компании и ретейл.

Команда Luntry специализируется на безопасности контейнеров и Kubernetes и вносит свой вклад в развитие этого направления, представляя результаты своей работы и исследований в различных сообществах и на конференциях (ZeroNights, OFFZONE, PHDays, DevOpsConf, HighgLoad).

В основе развития Luntry – собственные исследования разработчиков, а также опыт проведения аудитов и пентестов Kubernetes.

Основатель Luntry Дмитрий Евдокимов отдельно отмечает важность обеспечения безопасности контейнеров на всем их жизненном цикле:

«Бесполезно просто сканировать образы контейнеров на уязвимости, ведь с обновлением баз данных уязвимостей сканирования показывают все новые результаты. А к этому моменту эти образы уже работают и могут подвергаться атакам внешних злоумышленников. Хотя несколько часов назад в них вообще могло не быть никаких уязвимостей. При этом не забываем, что помимо уязвимостей в стороннем коде есть еще уязвимости в собственном коде. Как раз тут и приходят механизмы безопасности, работающие в runtime».

Посвященную Luntry запись можно найти в реестре программного обеспечения Минцифры.

Подпишитесь на новости

ИИ-агенты могут передавать друг другу вредоносные инструкции по цепочке

Один ИИ-агент читает подложенный текст, передает его другому как рабочее задание — и тот выполняет команду, доверяя коллеге. Исследователь показал, как такая цепочка позволяет обходить защитные ограничения и добираться до внутренних ресурсов организации.

Сайед Анас Мохиуддин описал подход под названием protocol pivoting. Он исследовал системы с MCP — протоколом подключения ИИ к инструментам и данным.

Проблема возникает, когда при передаче задания между компонентами и протоколами теряются проверки доверия и полномочий. Вредоносная инструкция может попасть к специализированному агенту, например для перевода или анализа данных.

Если тот передаст ее дальше без проверки, следующий агент способен принять чужой текст за разрешенную задачу. Потенциальные последствия — нежелательные сетевые запросы и раскрытие данных.


В инструменте Google MCP Toolbox for Databases исследователь обнаружил возможность заставить HTTP-клиент перейти по перенаправлению к внутреннему адресу. По его словам, патч добавил проверки адресов и ограничение допустимых направлений запросов.

Уязвимость CVE-2026-97228 в Rapid7 Bulk Export MCP оказалась менее серьезной: 2,7 балла CVSS. Непроверенный аргумент позволял менять структуру GraphQL-запроса. Rapid7 устранила ошибку в версии 0.6.2 и уточнила: запросы оставались в пределах прав владельца API-ключа, без доступа к чужим аккаунтам.

Новизна названия не означает принципиально нового взлома. Исследователь X41 D-Sec Маркус Вервир считает такую технику разновидностью косвенной инъекции в промпт.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru