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.

Более трех четвертей россиян не отличают нейросетевой контент от реального

Согласно исследованию агентств Spektr и СКОТЧ, 77% участников не смогли отличить изображения, созданные нейросетями, от реальных фотографий. В опросе приняли участие около 1000 человек. Респондентам в случайном порядке показывали пять изображений, из которых четыре были сгенерированы ИИ, а одно — подлинное.

Результаты исследования приводит РБК. Корректно определить сгенерированные изображения смогли лишь 23% опрошенных.

При этом в более молодых возрастных группах показатели оказались выше. Среди респондентов до 30 лет правильный ответ дали 30%, в группе 31–44 года — 25%.

В числе признаков «настоящего» фото участники называли убедительные детали, реалистичные свет и тени, а также естественную улыбку человека в кадре. Например, изображение с улыбающимся мужчиной чаще других считали реальным участники в возрасте 45–60 лет — 28% из них выбрали именно этот вариант.

Примечательно, что доля тех, кто ошибается при определении ИИ-контента, растёт. Согласно результатам исследования MWS, опубликованным летом 2025 года, правильно распознать сгенерированные изображения смогли более трети респондентов.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru