Runtime Radar: на GitHub появился код инструмента для защиты контейнеров

Runtime Radar: на GitHub появился код инструмента для защиты контейнеров

Runtime Radar: на GitHub появился код инструмента для защиты контейнеров

Компания Positive Technologies опубликовала на GitHub собственный продукт с открытым исходным кодом для мониторинга безопасности и реагирования на инциденты в контейнерных средах. Инструмент под названием Runtime Radar помогает отслеживать активность в контейнерах и выявлять подозрительные процессы, сетевые соединения и изменения прав доступа.

Как отмечают в компании, идея проекта — сделать базовый контроль над контейнерной инфраструктурой доступным даже для небольших команд, которым не подходят сложные или дорогие коммерческие системы.

Контейнерные технологии вроде Kubernetes сегодня стали стандартом для развёртывания приложений. Но вместе с ростом их популярности увеличилось и число атак, направленных на среду выполнения — например, на этапе, когда приложение уже запущено.

По словам специалистов, именно этот уровень остаётся уязвимым: большинство инструментов безопасности по-прежнему сосредоточены на стадии разработки и сборки.

Runtime Radar построен на технологиях eBPF и Tetragon, что позволяет в реальном времени анализировать события внутри контейнеров. Система поддерживает централизованное управление несколькими кластерами и интеграцию с уже существующими средствами мониторинга через syslog, SMTP и webhook.

В Positive Technologies говорят, что открытие кода Runtime Radar — часть их инициативы по развитию open-source в области кибербезопасности. Проект уже вызвал интерес у специалистов по ИТ-мониторингу и команд SOC. В будущем разработчики планируют дополнять инструмент новыми функциями.

Подпишитесь на новости

Звук самолёта на видео помог найти место съёмки с точностью около 100 м

Если вы убрали геометку, спрятали вывески и уверены, что место съёмки никто не вычислит, самолёт за кадром может испортить конспирацию. Автор YouTube-канала colsto показал, как почти неразличимый авиационный шум позволяет определить местоположение камеры с точностью примерно до 100 метров.

Метод и результаты эксперимента он представил в видео.

В основе лежит эффект Доплера: при приближении самолёта частота звука повышается, при удалении — снижается. Даже если ухо ничего толком не замечает, на спектрограмме остаётся характерная кривая. Её можно сопоставить с открытыми данными ADS-B о положении, скорости и высоте самолётов.


В демонстрации автор использовал два пролёта с интервалом 920 секунд. Расчёты учитывали рельеф и задержку распространения звука: самолёт уже улетел дальше, а его гул только добрался до микрофона. Дополнительной подсказкой стали промежутки без авиационного шума, они помогли отсеять неподходящие места.


В отдельном тесте минутная запись с известным временем позволила поставить реальное место съёмки на первое место среди кандидатов при поиске по континентальной территории США. Код и инструменты автор не публикует.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru