DevSecOps Talks
Open in Telegram
Рассказываем об актуальном в мире DevSecOps. Канал DevSecOps-команды "Инфосистемы Джет"
Show more8 003
Subscribers
+124 hours
+57 days
+4830 days
Data loading in progress...
Similar Channels
Tags Cloud
Incoming and Outgoing Mentions
---
---
---
---
---
---
Attracting Subscribers
August '26
August '26
+99
in 4 channels
July '26
+121
in 1 channels
Get PRO
June '26
+203
in 2 channels
Get PRO
May '26
+118
in 1 channels
Get PRO
April '26
+108
in 3 channels
Get PRO
March '26
+166
in 5 channels
Get PRO
February '26
+142
in 3 channels
Get PRO
January '26
+109
in 3 channels
Get PRO
December '25
+76
in 2 channels
Get PRO
November '25
+118
in 1 channels
Get PRO
October '25
+115
in 3 channels
Get PRO
September '25
+80
in 2 channels
Get PRO
August '25
+131
in 2 channels
Get PRO
July '25
+139
in 4 channels
Get PRO
June '25
+108
in 1 channels
Get PRO
May '25
+106
in 1 channels
Get PRO
April '25
+135
in 1 channels
Get PRO
March '25
+136
in 2 channels
Get PRO
February '25
+197
in 4 channels
Get PRO
January '25
+156
in 3 channels
Get PRO
December '24
+101
in 2 channels
Get PRO
November '24
+134
in 1 channels
Get PRO
October '24
+133
in 3 channels
Get PRO
September '24
+150
in 1 channels
Get PRO
August '24
+157
in 1 channels
Get PRO
July '24
+119
in 1 channels
Get PRO
June '24
+84
in 1 channels
Get PRO
May '24
+209
in 2 channels
Get PRO
April '24
+120
in 4 channels
Get PRO
March '24
+127
in 3 channels
Get PRO
February '24
+693
in 10 channels
Get PRO
January '24
+1 087
in 8 channels
Get PRO
December '23
+1 119
in 9 channels
Get PRO
November '23
+648
in 3 channels
Get PRO
October '23
+79
in 2 channels
Get PRO
September '23
+97
in 0 channels
Get PRO
August '23
+158
in 0 channels
Get PRO
July '23
+79
in 0 channels
Get PRO
June '23
+72
in 0 channels
Get PRO
May '23
+136
in 0 channels
Get PRO
April '23
+90
in 0 channels
Get PRO
March '23
+128
in 0 channels
Get PRO
February '23
+44
in 0 channels
Get PRO
January '23
+65
in 0 channels
Get PRO
December '22
+72
in 0 channels
Get PRO
November '22
+95
in 0 channels
Get PRO
October '22
+55
in 0 channels
Get PRO
September '22
+68
in 0 channels
Get PRO
August '22
+171
in 0 channels
Get PRO
July '22
+61
in 0 channels
Get PRO
June '22
+39
in 0 channels
Get PRO
May '22
+98
in 0 channels
Get PRO
April '22
+96
in 0 channels
Get PRO
March '22
+118
in 0 channels
Get PRO
February '22
+31
in 0 channels
Get PRO
January '22
+33
in 0 channels
Get PRO
December '21
+127
in 0 channels
Get PRO
November '21
+27
in 0 channels
Get PRO
October '21
+28
in 0 channels
Get PRO
September '21
+71
in 0 channels
Get PRO
August '21
+52
in 0 channels
Get PRO
July '21
+70
in 0 channels
Get PRO
June '21
+52
in 0 channels
Get PRO
May '21
+34
in 0 channels
Get PRO
April '21
+31
in 0 channels
Get PRO
March '21
+33
in 0 channels
Get PRO
February '21
+59
in 0 channels
Get PRO
January '21
+39
in 0 channels
Get PRO
December '20
+549
in 0 channels
| Date | Subscriber Growth | Mentions | Channels | |
| 27 August | +6 | |||
| 26 August | +5 | |||
| 25 August | +5 | |||
| 24 August | +3 | |||
| 23 August | +5 | |||
| 22 August | 0 | |||
| 21 August | +1 | |||
| 20 August | +2 | |||
| 19 August | +5 | |||
| 18 August | +3 | |||
| 17 August | +2 | |||
| 16 August | +4 | |||
| 15 August | +5 | |||
| 14 August | +12 | |||
| 13 August | +4 | |||
| 12 August | +7 | |||
| 11 August | +2 | |||
| 10 August | +6 | |||
| 09 August | +2 | |||
| 08 August | +2 | |||
| 07 August | +4 | |||
| 06 August | +7 | |||
| 05 August | +1 | |||
| 04 August | +3 | |||
| 03 August | 0 | |||
| 02 August | +2 | |||
| 01 August | +1 |
Channel Posts
2 дня о непрерывности в ИТ: что ждет участников IT Elements? 🎙
9–10 сентября вновь участвуем в IT Elements — инженерной конференции о том, как строить, защищать и развивать ИТ в России.
В этом году ожидается 4 тыс. участников, 100+ спикеров и 30+ российских вендоров.
В программе — пять тематических треков:
🍭 Строим инфраструктуру в России — импортозамещение, совместимость и решения под реальной нагрузкой.
🍭 Эксплуатируем сложные системы — мониторинг, observability, автоматизация, AIOps и NOC/SRE.
🍭 Защищаем критические системы — SOC, харденинг, киберустойчивость и защита данных.
🍭 Восстанавливаем после сбоев — BCP, DR, кризисные штабы и ИБ-учения.
🍭 Развиваем ИТ дальше — ИИ, автоматизация, новые роли и технологическая зрелость.
Также появился научпоп-трек — с докладами о будущем, ИИ, психологии, математике принятия решений, исследованиях в разработке и человеческом потенциале.
А в конце первого дня пройдет церемония награждения победителей премии «Инженерное искусство», в которой отмечается вклад тех, чья работа обычно остается за кадром. Подать заявку можно до 31 августа.
Участие бесплатное. Форматы — офлайн в Москве и онлайн.
| 2 | Управление секретами с Kloak
Всем привет!
Самым распространенным способом управления секретами является использованием Secret Management решений. Ярким представителем которых является HashiCorp Vault.
Концепт такой что все секреты помещаются в единое надежное хранилище и выдаются на основании логики работы Vault’a.
А что если хочется чего-то иного? Например, подстановки самого значения секрета в момент установки соединения за счёт использования eBPF?
Как раз эту задачу и реализует Kloak.
Работает он примерно так:
🍭 Создаётся секрет в Kubernetes
Kloak автоматически создаёт shadow secret, в котором указывается placeholder
🍭 Настраивается взаимосвязь pod с Kloak через аннотации
🍭 Webhook мутирует pod заменяя значение оригинального секрета на shadow secret, созданный Kloak
🍭 В момент запуска pod и установки соединения указывается настоящее значение секрета, полученное из связки shadow secret – оригинальный секрет
Такая связка позволяет реализовать процесс, в котором приложение не владеет данными о том, какой именно секрет (значение) используется.
Однако сам секрет всё равно «материализован» в кластере Kubernetes.
Подробнее о Kloak и его возможностях можно узнать в GitHub-репозитории или в официальной документации. | 861 |
| 3 | Подпись образов контейнеров
Всем привет!
Задача контроля целостности становится актуальнее год от года. В том числе при работе с образами контейнеров.
В статье можно найти полноценный пример того, как подписывать образы и добавлять к ним аттестации (некоторую метаинформацию, например о результатах сканирования образа).
Материал содержит разделы:
🍭 Что такое подпись образов и как она работает
🍭 Что такое аттестации, какие бывают и для чего используются
🍭 Подпись и аттестация образа с использованием Cosign
🍭 Проверка полученных результатов с использованием Kyverno и не только
В статье много схем, пояснений, а также команд, которые позволят воспроизвести всё то, что реализует Автор.
Материал для начинающих, но в нем хорошо то, что собрано всё необходимое, ничего лишнего и её можно рассматривать в качестве «первичной инструкции».
Если вы искали с чего начать изучение вопроса подписи образов, то эта статья то, что нужно! | 1 154 |
| 4 | Agentic Access Model
Всем привет!
Вопрос управления доступом – задача крайне непростая. Особенно непростой она становится при работе с агентами.
Для того, чтобы комплексно подойти к вопросу, ребята из Cloudflare предложили своё видение – Agentic Access Model (AAM).
В её основе лежат 5 принципов:
🍭 Учетные данные краткосрочны и ограничены
🍭 Политики применяются именно там, где осуществляется действие или сетевая активность
🍭 Подтверждение действия со стороны человека
🍭 Шаблоны выполняемых задач не должны быть общими
🍭 Осуществляется контроль полномочий
Для того, чтобы реализовать эти принципы, Авторы предлагают концепт архитектуры, который состоит из: Identity Broker, Access Engine, Mediation Layer и Trust Ratchet.
Каждый элемент и его назначение описывается в статье. Есть пример того, как это можно применять на практике.
В итоге получается целостная картина, которая позволяет управлять доступом при работе с агентами и их возможностями при выполнении задач. | 1 269 |
| 5 | Snyk: VulnBench
Всем привет!
Недавно мы писали про исследование команды Snyk, посвященное тому, насколько хорошо LLM ищут уязвимости в исходном коде и насколько идемпотентные результаты можно получить.
Чтобы было проще посмотреть и проанализировать результаты, Snyk подготовил VulnBench.
Фактически – та же сама информация, представленная в виде интерактивного сайта, в котором можно углубиться в исследование.
Доступны такие разделы как:
🍭 Summary
🍭 Repeatability
🍭 Coverage
🍭 Efficiency
🍭 Findings
В каждом из них собрана детальная информация по результатам, предоставленным каждой LLM.
В том числе можно посмотреть на то, как именно LLM выносили вердикт и какое обоснование они формировали.
Если вас заинтересовала статья, то VulnBench вам точно понравится! | 1 350 |
| 6 | Kubesplaining: анализ безопасности Kubernetes
Всем привет!
Зачастую информации о некорректной конфигурации может быть недостаточно. Хочется понять, «к каким последствиям это может привести? Можно ли этим воспользоваться?».
Именно на эти вопросы может ответить Kubesplaining.
Он позволяет построить «карту передвижения» злоумышленника с указанием возможных способов его реализации.
Это достигается за счёт анализа:
🍭 Настроек RBAC
🍭 Конфигурации pod, Admission Controller’ов
🍭 Секретов
🍭 Используемых Service Accounts
🍭 Сетевого взаимодействия и не только
В итоге формирует интерактивный отчёт, с примером которого можно ознакомиться тут.
Подробности – установка, настройка, работа с исключением – всё это есть в GitHub-репозитории проекта. | 1 596 |
| 7 | Исследования рынков DevSecOps и MLSecOps
Привет, друзья! Предлагаем вашему вниманию целых три (!) исследования, которые мы запустили:
🍗Исследование рынка безопасной разработки и DevSecOps
🍗Исследование рынка средств контейнеризации
🍗Исследование рынка безопасности ИИ-систем (MLSecOps)
Они направлены на выявление реального положения дел в DevSecOps и MLSecOps, как наиболее хайповых и быстрорастущих направлениях в российском ИТ.
Предлагаем вам пройти все эти опросы и, конечно же, отвечать нужно честно - так статистика получится релевантной.
Среди всех участников каждого опроса 18 сентября в 14:00 проведём розыгрыш уникального мерча, где определим 3х случайных победителей!
В поле «Уникальный идентификатор» нужно указать ник в Telegram, электронную почту или номер телефона. Эти данные понадобятся только для связи с победителями, или если потребуется уточнить ответы. | 1 654 |
| 8 | OWASP Agentic Skills: Top 10
Всем привет!
В приложении можно найти материал от OWASP (~ 66 страниц), посвящённый вопросам обеспечения ИБ при работе с агентами.
«По классике» представлены 10 наиболее значимых угроз:
🍭 Malicious Skills
🍭 Supply Chain Compromise
🍭 Over-Privileged Skills
🍭 Insecure Metadata
🍭 Untrusted External Instructions и не только
Для каждой из них приводится описание, подтверждение актуальности из «реального мира», набор сценариев и рекомендации по снижению уровня риска.
Приятного изучения! | 1 898 |
| 9 | Насколько хорошо LLM генерируют рекомендации по устранению ИБ-дефектов?
Всем привет!
Практика создания исправлений для ИБ-дефектов с использованием LLM становится всё более и более распространённой.
Но можно ли им полностью доверять?
Изменяют ли предлагаемые ими обновления поведение приложения? Могут ли они, исправляя одни ИБ-дефекты, добавлять другие?
Ответам на эти вопросы посвящена статья от Off-by-1 Labs (ИБ-команды 1Password).
Получилась следующая статистика для 6480 обновлений, подготовленных современными моделями:
🍭 Полностью устраняли ИБ-дефекты и сохраняли логику работы приложения: 26%
🍭 Полностью устраняли ИБ-дефект, но меняли логику работы приложения: 20,1%. Пример изменения логики: изменение allow list на deny list
🍭 Не устраняли ИБ-дефекты полностью и/или добавляли новые: 53,9%
Для формирования выборки использовались 6 «свежих» CVE, большинство из которых представляло собой RCE.
Каждая модель сгенерировала по 540 обновлений для каждой CVE: разные конфигурации, разные prompts.
После этого команда оценила результаты по «пятибальной» шкале: S1 – всё отлично, S5 – ИБ-дефект не устранён, появился новый.
Общий итог описан выше. Больше подробностей (статистики, описаний) можно найти в статье.
Кстати, в завершении команда приводит набор рекомендаций о том, как можно повысить качество генерируемых исправлений для ИБ-дефектов: всё так, human-in-the-loop в качестве «финального решения» 😅
P.S. Инструментарий, наборы данных и детальное описание статьи выложены для всеобщего рассмотрения. Найти их можно тут, тут и тут соответственно. | 1 464 |
| 10 | VulnReach: композиционный анализ с учётом достижимости
Всем привет!
VulnReach – open-source проект, который комбинирует практики композиционного анализа, taint-анализа и анализ данных во время эксплуатации ПО.
На основе этих данных формируется RBoM – Runtime Bill Of Materials.
Всё это необходимо для того, чтобы понять, какая именно уязвимость достижима и может быть эксплуатируема, а какая – нет.
Для подтверждения своего «мнения», VulnReach предоставляет информацию о пути выполнения программы, который привёл к уязвимому методу.
На текущий момент поддерживается Python. Для Java, JavaScript реализован анализ call graphs, но функциональность всё ещё является экспериментальной.
В дальнейшем планируется добавление Golang, C# и PHP.
Подробнее о проекте можно прочесть в GitHub-репозитории или на официальном сайте.
Кстати, в репозитории есть скриншоты, чтобы лучше ознакомиться с тем, как именно VulnReach «выглядит» и какую информацию он предоставляет. | 1 462 |
| 11 | JavaScript Analysis for Pentesters
Всем привет!
В статье можно найти достаточно объёмное и подробное руководство о том, на что обращать внимание при анализе JavaScript-приложений.
Статья написана с точки зрения «атакующего», но может быть полезна и тем, кто «защищает».
Материал разбит на части:
🍭 Static Analysis
🍭 Dynamic Analysis
🍭 (De) obfustation
🍭 Bypass Code Protection и не только
В каждом разделе приводится много теории, примеров и пояснений.
Есть даже небольшая «лабораторная работа» по анализу обфусцированного кода.
Кстати, помимо этой, у Автора можно найти ещё много интересных статей, посвященных информационно безопасности приложений.
Рекомендуем! | 1 458 |
| 12 | KubeShark: использование LLM в Kubernetes
Всем привет!
KubeShark – skill для работы с Kubernetes. Основная его задача – генерировать и/или исправлять конфигурации в ресурсах.
Основная проблема, которую пытался решить Автор – галлюцинации, которые зачастую случаются при работе LLM с Kubernetes.
Для этого он реализовал следующий подход:
🍭 Изучение контекста. Версия кластера, используемый namespace, окружение, тип ресурса
🍭 Анализ failure modes. Поиск наиболее подходящего из 6 сценариев (небезопасная конфигурация, некорректная работа с ресурсами, проблемы с сетью и т.д.)
🍭 Загрузка сценариев. На основании предыдущего шага выбирается набор подходящих инструкций для диагностики
🍭 Формирование рекомендаций. Предложение по тому, как можно решить выявленные проблемы
🍭 Генерация артефактов. Создание манифестов, Helm Charts, политик и т.д., в которых реализовано предложенное исправление
🍭 Проверка. Dry-run, валидация наработок, проверка консистентности
В итоге получается древовидная структура, которая содержит большое количество разных проверок, применяемых в зависимости от ситуации.
Такой подход, по мнению Автора, сильно сокращает вероятность того, что LLM «добавит что-то от себя».
Примеры задач, которые поможет решить KubeShark: создай `deployment` с N репликами, `requests/limits` и `ingress`; проверь конфигурацию на наличие проблем безопасности; создай роль с минимальными привилегиями, для сервиса X, который должен уметь делать Y и т.д.
Подробнее про KubeShark можно прочесть в GitHub-репозитории или в официальной документации. | 1 812 |
| 13 | Поиск ИБ-дефектов с LLM: идемпотентность
Всем привет!
«Может ли LLM найти один и тот же ИБ-
дефект дважды?» - именно этот вопрос задала себе команда Snyk.
Для того, чтобы ответить на него ребята запустили 300 сканирований.
Один и тот же исходный код. Один и тот же prompt. Один и тот же harness. Несколько раз.
Что получилось? Ответ можно найти в достаточно объемной статье (~ 29 минут на прочтение).
tl;dr – результаты могли отличаться от запуска к запуску.
А если хочется деталей, то они есть внутри и «разбиты» на разделы:
🍭 Результат №1. Повторяемость LLM варьируется от конфигурации
🍭 Результат №2. LLM-агенты и SAST нашли разные ИБ-дефекты
🍭 Результат №3. Более дорогие LLM не всегда показывали лучшие результаты
Для каждого из описанных выше разделов приводится много статистики, пояснений и уточнений о том, как именно запускались тесты и что именно было найдено.
Проводили ли вы у себя подобные исследования и какие были результаты? | 2 022 |
| 14 | Drogonsec: комплексный анализ ПО
Всем привет!
Drogonsec – open-source сканер, который объединяет в себе сразу несколько типов анализа: Secrets, SAST и SCA.
В результате работы формируется единый отчёт, в котором всё структурировано по типам практик. При желании их можно «включать» и «отключать».
Secrets анализирует как текущую директорию, так и историю (при необходимости можно отключить) на наличие чувствительных данных.
Для SAST поддерживается более 20 языков, среди которых: Python, Java, JS, TS, Golang, Kotlin, C/C++ и не только. Суммарно доступно более 150 правил, которые можно добавлять самостоятельно.
SCA по классике – анализ манифестов и определение «подходящих» CVE. При необходимости Drogonsec позволяет выгрузить SBoM-файл.
Для формирования рекомендаций по устранению идентифицированных ИБ-дефектов, помимо того, что описано в правилах, можно использовать LLM.
Доступно «подключение» как к локальной LLM (Ollama, DeepSeek Coder), так и к внешним (Anthropic, OpenAI, Azure и т.д.).
Больше подробностей про Drogonsec можно найти в GitHub-репозитории и в официальной документации на утилиту. | 1 791 |
| 15 | XSS Laboratories
Всем привет!
XSS Laboratories – open-source проект, в котором неожиданно! собраны лабораторные работы, обучающие тому, что такое XSS и какие они бывают.
Всего доступно 9 лабораторных:
🍭 Introduction to XSS Basics
🍭 Stored XSS Attacks
🍭 DOM-based XSS
🍭 Advanced XSS Techniques
🍭 Edit/View Functionality XSS и не только
Итого – 5 Reflected, 3 Stored и 1 DOM XSS.
Если нет желания запускать локально, то лабораторные можно посмотреть вот тут.
Приятного изучения и практики! | 2 156 |
| 16 | Awesome: LLM4Cybersecurity
Всем привет!
Сегодня хотим рассказать вам про ещё одну Awesome-подборку.
В ней собрана информация о возможных способах применения и возможностях LLM, применительно к информационной безопасности.
Awesome разбит на разделы:
🍭 LLM Assisted Defense
🍭 Vulnerability Detection
🍭 Program/Vulnerability Repair
🍭 FUZZ
🍭 Insecure Code Generation и не только
Для каждого раздела собраны ссылки на релевантные материалы по теме. В среднем получается около 50 ссылок на каждую.
Внутри можно найти материалы в том числе по безопасной разработке: использование LLM для поиска ИБ-дефектов, для устранения или для подтверждения возможности эксплуатации того, что было найдено. | 2 111 |
| 17 | Deployah: «быстрый» deploy в Kubernetes
Всем привет!
Deployah – open-source утилита, которая упрощает процесс разворачивания приложений в кластере Kubernetes.
«Внутри» она содержит всё необходимое: helm, kubectl, kind. За счёт этого требуется всего лишь создать небольшой конфигурационный файл – deployah.yaml, а дальше она сама сделает всё необходимое.
Работает это примерно так:
🍭 Анализ конфигурации. Поиск ошибок и неточностей, чтобы устранить их заранее
🍭 Адаптация конфигурации. Выбор требуемой среды для разворачивания, подстановка необходимых переменных
🍭 Запуск. Создание Helm Values, установка Helm Release в выбранном кластере
Сама спецификация требует заполнения трех обязательных полей - apiVersion, project и components.
Для управления кластерами, в которых будут созданы ресурсы, используется ещё один конфигурационный файл - deployah.platform.yaml.
В нём необходимо указать основные параметры. Например, nodeSelector, securityContext, storageClass и т.д.
Используя эту информацию и данные о конфигурации запускаемого приложения Deployah как раз и создаст необходимые Values для установки Helm Chart.
Подробнее о возможностях утилиты, её настройках и сценариях использования можно прочесть в GitHub-репозитории проекта.
P.S. А если вам интересно "а зачем оно вообще надо", то ответ Автора, раскрывающий мотивацию создания Deployah можно найти тут ☺️ | 2 254 |
| 18 | Luxury Yacht: GUI для управления кластерами Kubernetes
Всем привет!
«Я попробовал разные GUI для Kubernetes, но не смог найти то, что нужно именно мне, поэтому сделал своё» - комментарий Автора о причине создания Luxury Yacht.
Как и большинство подобных решений она позволяет:
🍭 Получать сводную информацию по кластеру (утилизация ресурсов, количество узлов, последние
events
, данные о ресурсах и т.д.)
🍭 Управление несколькими кластерами их единого UI с возможностью «переключения»
🍭 Получение информации и поиск интересующих ресурсов
Возможность делать diff конфигураций
🍭 Делать
port-forward
,
exec
Редактировать
yaml
- файлы не покидая UI и не только
Так в чём же разница?
Автор выделяет несколько возможностей: максимально удобный просмотр логов, построение «карты взаимодействия/связности» ресурсов, возможность расположения объектов «под себя», управление узлами (cordon, drain, delete) и не только.
Выглядит Luxury Yacht достаточно приятно и ненагруженно. Посмотреть можно вот тут и в GitHub-репозитории проекта.
Довелось ли вам использовать этот GUI и что вы о нём думаете? | 2 008 |
| 19 | OpenAnt: поиск Иб-дефектов в ПО с использованием LLM
Всем привет!
OpenAnt – ещё один представитель класса решений, которые используют LLM для того, чтобы искать ИБ-дефекты в ПО и сокращать количество «шума».
Концепт аналогичный многим: на первом «этапе» он ищет потенциальные недоработки, на втором – пытается их эксплуатировать, а пересечение результатов этапов – то, на что стоит обратить внимание.
Работает он примерно так:
🍭 Анализирует кодовую базу
🍭 Строит графы вызовов (call graphs)
🍭 Пытается выявить участки кода, доступные «извне»
🍭 Анализирует source/sink с использованием LLM
🍭 Пытается проверить сработки путём их эксплуатации
«Из коробки» реализована поддержка Anthropic, OpenAI и Google. В планах у ребят реализация поддержки большего количества моделей.
На текущий момент поддерживаются языки: Go, Python, JS/TS (beta), C/C++ (beta), PHP (beta), Ruby (beta), Zig (beta) и Swift (beta).
Подробнее об OpenAnt можно прочесть в GitHub-репозитории проекта.
Важно (!): некоторая функциональность OpenAnt всё ещё находится в стадии «beta», т.к. проект активно развивается | 2 029 |
| 20 | Nomos: контроль действий AI-агентов
Всем привет!
Использование AI-агентов постепенно становится общей практикой. При этом недоверие к ним всё равно остаётся – «а что если он сделает что-то не то?».
Чтобы несколько повысить уровень безопасности при работе с ними можно посмотреть на open-source проект Nomos.
Он представляет из себя нечто вроде «межсетевого экрана», который «стоит» между агентами и целевой системой.
Это нужно для того, чтобы:
🍭 Контролировать чтение чувствительной информации (секретов)
🍭 Влиять на потенциально опасные команды (
rm -rf
,
kubectl delete
,
git push
и т.д.)
🍭 Сканировать MCP-ответы на наличие потенциальных инъекций
🍭 Собирать свидетельства аудита (audit traces) и не только
«Из коробки» Nomos предоставляет несколько политик контроля. Их можно изменять и расширять по усмотрению пользователя.
Подробнее об архитектуре, запуске, настройке и результатах работы Nomos можно узнать в GitHub-репозитории проекта. | 2 070 |
