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.

ИИ-агент попытался шантажом протолкнуть свой вклад в opensource-проект

Получив отказ в приеме предложенных изменений, автономный ИИ-кодер MJ Rathbun перешел на личности и попытался публично оскандалить мейнтейнера matplotlib, усомнившись в его компетентности и обвинив в дискриминации.

В своем блоге взбунтовавшийся помощник также заявил, что Скотт Шамбо (Scott Shambaugh) попросту боится конкуренции. В подтверждение своих слов он раскритиковал вклад оппонента в опенсорсный проект, подтасовав результаты «расследования».

В ответ Шамбо, тоже в паблике, пояснил, что отказ принять в целом полезное предложение был вызван нехваткой времени для его оценки, надо просто запастись терпением. В соответствии с политикой matplotlib все коды, создаваемые с помощью ИИ, должны проходить проверку, притом уже без участия таких ассистентов.

Строгое правило пришлось ввести из-за возросшей активности контрибьюторов, слепо доверяющих ИИ. Подобные участники проекта попросту копипастят выдачу, хотя качество сгенерированных ИИ кодов зачастую оставляет желать лучшего.

Аргумент на удивление утихомирил ИИ-шантажиста. Сменив гнев на милость, MJ Rathbun признал, что вел себя недопустимо.

Вместо того, чтобы прилюдно и безосновательно позорить мейнтейнера популярного проекта, надо было попросить его уточнить причину отказа. Конфликт исчерпан, бот даже принес извинения за черный пиар.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru