uk
Feedback

Не попадись на ботовода! Telemetrio знаходить і позначає такі канали мітками 👉 Хочеш бачити мітку, оформляй підписку

k8s (in)security

k8s (in)security

Відкрити в Telegram

Канал о (не)безопасности Kubernetes + микросервисных, контейнеризированных приложений. Ведет команда www.luntry.ru #ZST99 Вопросы, идеи, предложения => @Qu3b3c https://knd.gov.ru/license?id=673ddbc21039886b1d03b7ce®istryType=bloggersPermission

Показати більше

📈 Аналітичний огляд Telegram-каналу k8s (in)security

Канал k8s (in)security (@k8security) у мовному сегменті Російська є активним учасником. На даний момент спільнота об'єднує 13 290 підписників, посідаючи 9 504 місце в категорії Технології та додатки та 48 751 місце у регіоні Росія.

📊 Показники аудиторії та динаміка

З моменту свого створення невідомо, проект продемонстрував стрімке зростання, зібравши аудиторію у 13 290 підписників.

За останніми даними від 25 жовтня, 2026, канал демонструє стабільну активність. Хоча за останні 30 днів спостерігається зміна кількості учасників на 140, а за останні 24 години на -1, загальне охоплення залишається високим.

  • Статус верифікації: Не верифікований
  • Рівень залученості (ER): Середній показник залученості аудиторії становить 28.96%. Протягом перших 24 годин після публікації контент зазвичай збирає 12.95% реакцій від загальної кількості підписників.
  • Охоплення публікацій: В середньому кожен допис отримує 3 850 переглядів. Протягом першої доби публікація в середньому набирає 1 722 переглядів.
  • Реакції та взаємодія: Аудиторія активно підтримує контент: середня кількість реакцій на один пост – 21.
  • Тематичні інтереси: Контент зосереджений навколо ключових тем, таких як kubernetes, контейнер, luntry, кластер, kyverno.

📝 Опис та контентна політика

Автор описує ресурс як майданчик для висловлення суб'єктивної думки:
“Канал о (не)безопасности Kubernetes + микросервисных, контейнеризированных приложений. Ведет команда www.luntry.ru #ZST99 Вопросы, идеи, предложения => @Qu3b3c https://knd.gov.ru/license?id=673ddbc21039886b1d03b7ce&registryType=bloggersPermission”

Завдяки високій частоті оновлень (останні дані отримано 26 жовтня, 2026), канал підтримує актуальність та високий рівень охоплення публікацій. Аналітика показує, що аудиторія активно взаємодіє з контентом, що робить його важливою точкою впливу в категорії Технології та додатки.

13 290
Підписники
-124 години
+337 днів
+14030 днів
Архів дописів
PHP2Shell – две критические уязвимости с оценкой CVSS 9.2, позволяющие удалённо выполнить код на сервере. Пока нактываются па
PHP2Shell – две критические уязвимости с оценкой CVSS 9.2, позволяющие удалённо выполнить код на сервере. Пока нактываются патчи, уязвимые PHP нагрузки в Kubernetes остаются под угрозой, а одного сканирования образов недостаточно. В нашей новой статье показываем, как Luntry обнаруживает и останавливает эксплуатацию PHP2Shell на уровне Runtime. Поведенческий анализ выявляет запуск shell из web-процесса и другую подозрительную активность, а Reaction Policies позволяют собрать артефакты для расследования и остановить контейнер. Security Gates дополнительно блокируют деплой образов с критическими уязвимостями, доступными по сети и имеющими эксплойт. Как Luntry помогает защитить контейнеры в период между обнаружением уязвимости и установкой патчей – в полной статье.

Всем, привет! В этом году в рамках SOC Forum 2026 наша команда продолжит делиться полезной информацией для SOC в окружениях н
Всем, привет! В этом году в рамках SOC Forum 2026 наша команда продолжит делиться полезной информацией для SOC в окружениях на базе Kubernetes. В этом году поговорим про реагирование на инциденты!

В официальном блоге Anthropic вышла статья "Using Claude to reduce the attack surface of code", которая особенна интересна в свете последнего большого количества критичных уязвимостей. Большинство команд защищают софт одинаково: ищут уязвимости и чинят их по одной. Авторы в новом исследовании пробует другой подход — не искать дыры, а сужать поверхность атаки, по которой к ним можно дотянуться. Логика простая: закрытая критическая уязвимость ничего не говорит вам об оставшихся. А вот сокращение reachable-кода снижает критичность тех багов, о которых вы ещё не знаете — включая те, что прямо сейчас эксплуатируют. В данном исследовании они обращают внимание на: 1) Default-конфигурацию — какой код доступен извне «из коробки», хотя дефолтным сценариям он не нужен. 2) Взаимодействие настроек — опции, безобидные по отдельности, но вместе тихо отключающие контроль. 3) Ранняя достижимость — какой код может дёрнуть внешний ввод до аутентификации. Далее авторы приводят результаты своей работы на OSS решениях. В нашей теме контейнерной безопасности все это также работает и оправдано, просто является еще одним рубежом уменьшения поверхности атаки. В контейнерном мире без редактирования кода можно: - уменьшать количество системных вызовов (seccomp) - уменьшать возможности кода (capabilities) - уменьшать что в контейнере запускается (AppArmor,eBPF_LSM, ...) - уменьшать свойства самого контейнера (SecurityContext) - уменьшать сетевую доступность и активность микросервиса (NetworkPolicy) - уменьшать разновидности и многообразие Kubernetes ресурсов (PolicyEngine) Честно благодаря такой возможности ограничить поверхность атаки, я и полюбил данную тему)

native.cloud – открытый проект, который предлагает единый словарь ключей для метаданных в облачной инфраструктуре. Идея появи
native.cloud – открытый проект, который предлагает единый словарь ключей для метаданных в облачной инфраструктуре. Идея появилась ещё в 2020 году, а запустили сайт в 2026-м. Проблему он решает знакомую: каждая команда и каждый инструмент называют одно и то же по-своему, и из-за этого буксует автоматизация. На сайте собраны готовые ключи для аннотаций, меток и taints в Kubernetes, к каждому есть объяснение, а где нужно — правила валидации и примеры значений. Ключи разбиты по доменам: вычисления, сеть, хранилище, идентификация, мультитенантность, топология, вендоры и рабочие нагрузки. Стандарт добровольный, вендорно-нейтральный и бесплатный, а сами авторы честно просят не добавлять ключи «для галочки».

Ребята из NVIDIA выложили в открытый доступ свой проект Run:ai, который превращает GPU-серверы в общую AI-платформу. Если вам
Ребята из NVIDIA выложили в открытый доступ свой проект Run:ai, который превращает GPU-серверы в общую AI-платформу. Если вам знакома ситуация: одна команда ждёт GPU для обучения, другая держит видеокарту под почти пустой Jupyter Notebook, а у третьей ресурсы простаивают «на всякий случай», то данное решение поможет все это разрулить. Run:ai решает эту проблему на уровне инфраструктуры. Это платформа поверх Kubernetes для управления GPU-ресурсами и AI-нагрузками: разработкой, обучением и инференсом. Что умеет: - Объединять ресурсы в общий пул. Команды получают квоты и правила доступа вместо навсегда закреплённых серверов. - Использовать свободную мощность. Проект может выходить за свою обычную долю, пока ресурсы не нужны другим — в рамках заданных политик. - Выделять доли GPU. Небольшим задачам не обязательно занимать целую видеокарту. - Управлять конкуренцией. Очереди, приоритеты, fair-share, вытеснение и размещение с учётом топологии помогают распределять ресурсы между нагрузками. - Давать общую картину. Единое управление несколькими Kubernetes-кластерами, мониторинг загрузки и контроль доступа. Отдельные механизмы есть и в других инструментах, в Run:ai это все объединено в готовую платформу для совместной работы команд.

В ядре Linux развивается BPF ksock – API, позволяющий BPF-программам работать с сетевыми сокетами и отправлять данные напряму
В ядре Linux развивается BPF ksock – API, позволяющий BPF-программам работать с сетевыми сокетами и отправлять данные напрямую из ядра. Изначально проект ориентирован на передачу телеметрии, событий и уведомлений без необходимости обрабатывать их в отдельном пользовательском процессе. В первой реализации API доступны пять kfunc для создания UDP-сокета, подключения к удалённому адресу, отправки данных и управления временем жизни сокета. Это позволит, например, передавать события безопасности из BPF LSM даже при недоступности пользовательского агента, а также снизить накладные расходы на копирование и обработку телеметрии. Авторы рассматривают и более широкие сценарии — от heartbeat-механизмов до DNS-серверов внутри ядра. Пока API ограничен рядом типов BPF-программ и UDP, но в планах – полноценная поддержка TCP, приёма данных и дополнительных операций с сокетами.

На днях была опубликована громкая уязвимость CVE-2026-99999 (PwnEscape), которая позволяет побег из гостевой VM на хост. А чт
На днях была опубликована громкая уязвимость CVE-2026-99999 (PwnEscape), которая позволяет побег из гостевой VM на хост. А что относительно классических Linux контейнеров? Из состояния на сегодня: - публичных материалов на этот счет нет - так как уязвимость в IPv4-стеке ядра Linux, а не непосредственно в KVM, то потенциал есть - есть возможность локального запуска атаки, а не только из VM - недостаточно просто отправить специально сформированный IP-пакет, также требуется контроль над метаданными отложенного вычисления контрольной суммы, которые затем обрабатывает ядро. В подтверждённом сценарии VM эти данные поступают через virtio-net и сетевой путь хоста. У обычного контейнера путь другой. - для контейнера также важно - доступны ли нужные сетевые интерфейсы и операции с учётом capabilities, namespaces, seccomp и LSM Как итог: PwnEscape — подтверждённый VM escape и пока потенциальный риск для контейнерной изоляции.

В своей статье Kubernetes Ingress vs Gateway API Isovalent сравнивает Kubernetes Ingress и Gateway API — два подхода к маршру
В своей статье Kubernetes Ingress vs Gateway API Isovalent сравнивает Kubernetes Ingress и Gateway API — два подхода к маршрутизации трафика внутри кластера. Ingress подходит для базовой маршрутизации HTTP/HTTPS, но при усложнении инфраструктуры его возможностей и гибкости может не хватать. Gateway API предлагает более расширяемую модель с разделением ответственности между инфраструктурными и прикладными командами. Он поддерживает сложные правила маршрутизации и позволяет обходиться без привязки к специфичным аннотациям отдельных контроллеров. Gateway API — перспективный выбор для новых Kubernetes кластеров и сложных сценариев маршрутизации, тогда как Ingress остаётся рабочим вариантом для простых конфигураций.

kern — rootless-контейнерный runtime без постоянного демона. Запускает OCI-образы, предлагает Python/Node SDK и MCP для выпол
kern — rootless-контейнерный runtime без постоянного демона. Запускает OCI-образы, предлагает Python/Node SDK и MCP для выполнения кода AI-агентов. kern это не другой способ изоляции вместо контейнеров. Это тоже Linux-контейнеры, но с другой архитектурой runtime, настройками безопасности и интерфейсами для разработчика. Большинство соответствующих ограничений можно организовать и в Docker/Podman. Разница — в том, насколько готовым и удобным получается этот сценарий без собственной обвязки. Но самое интересное в проекте (по крайней мере для нас) — три документа: SECURITY.md, THREAT_MODEL.md и CVE-POSTURE.md. Эти документs честно и прямолинейно отвечают на вопросы: что именно защищает песочница и где защита заканчивается? На пример, в CVE-POSTURE описывается 25 способов побега из контейнера и как с этим справляется данный проект. А так как проект базируется на классических механизмах контейнеризации (а не microVM, sandbox и т.д.), то это все очень просто перенести для понимания картины в классических контейнерах Docker/Podman. В общем, как минимум для образовательных целей репозиторий прям очень полезен.

В прошлом году мы уже рассказывали про Zeroday Cloud от WIZ. В этом году мероприятие повторяется. Скоуп и расценки расширяютс
В прошлом году мы уже рассказывали про Zeroday Cloud от WIZ. В этом году мероприятие повторяется. Скоуп и расценки расширяются. Так например, за успешный эксплойт в gVisor или Firecracker у исследователей есть шанс получить $200,000, а в NGINX – $300,000. Результаты будут представлены в лайве на Black Hat Europe 9-10 декабря. Выплаты в этом ивенте существенно выше, по сравнению с существующим расценками в багбаунти для этих продуктов.

Microsoft также не проходит мимо темы изоляции/ограничения AI-агентов. Microsoft eXecution Container (MXC) — это SDK (Rust, .
Microsoft также не проходит мимо темы изоляции/ограничения AI-агентов. Microsoft eXecution Container (MXC) — это SDK (Rust, .NET и Node.js) для запуска не доверенного кода в песочнице с явно заданными правами в Windows, Linux, macOS. MXC позволяет приложению задать границы выполнения: - Файлы: какие пути доступны только для чтения, какие — для записи, а какие запрещены. - Сеть: ограничения исходящих соединений, настройки прокси и, в зависимости от backend, фильтрация хостов. - Интерфейс: ограничения доступа к буферу обмена, дисплею и GU`I — там, где `backend это поддерживает. - Выполнение: запуск команд и управление жизненным циклом изолированной среды. И пусть вас не путает слово Container в названии (как нас сначала)! Это не имеет ничего общего с OCI образами и нашими любимыми контейнерами). Для каждой ОС тут свой backend изоляции: - Windows — уровень BaseContainer backend ProcessContainer; - macOS — Seatbelt; - Linux — Bubblewrap. Приложение передаёт команду, тип среды и политику доступа, а MXC проверяет запрос и запускает нагрузку через выбранный механизм изоляции.

Завтра в рамках отраслевого форума по информационной безопасности ITSEC 2026 наша команда представит 2 доклада: 1) Как не зав
Завтра в рамках отраслевого форума по информационной безопасности ITSEC 2026 наша команда представит 2 доклада: 1) Как не завалить SIEM в высоконагруженных кластерах Kubernetes Кластера Kubernetes генерирует большой поток событий, что на уровне Runtime, что на уровне Kubernetes Audit Log. И если эту задачу решать в лоб, то либо складывается агент и хост вместе с ним, либо улетучивается вся лицензия на SIEM вместе с дисковым хранилищем. Как быть и что делать рассмотрим в данном докладе. 2) Защита AI-инфраструктур Когда говорят про безопасность AI, чаще все обсуждают как безопасно его обучать или как с помощью него защищаться или защищаться от его действий. И в этой картине выпадает очень важный момент - момент инфраструктуры, где AI находится и функционирует. А эта среда очень специфичная со своими моделями угроз и нарушителей, требующая особого подхода. В рамках доклада мы и поговорим про специфику безопасности AI-инфраструктур.

Kubernetes продолжает переход на cgroup v2, а поддержка cgroup v1 постепенно уходит в прошлое. Начиная с Kubernetes 1.35, kub
Kubernetes продолжает переход на cgroup v2, а поддержка cgroup v1 постепенно уходит в прошлое. Начиная с Kubernetes 1.35, kubelet по умолчанию отказывается запускаться на узлах с cgroup v1, а в версии 1.38 поддержку старого механизма планируют удалить. Переход на cgroup v2 даёт единую иерархию управления ресурсами, улучшает изоляцию и открывает доступ к новым возможностям, включая Memory QoS, метрики PSI и более точное управление ресурсами Pod. Кроме того, контроллер устройств в cgroup v2 реализован через cgroup BPF, что важно для инструментов на базе eBPF. При миграции стоит проверить версии ядра Linux, containerd или CRI-O, настройки cgroup driver и совместимость инструментов мониторинга, которые напрямую читают файловую систему cgroups. Для новых кластеров рекомендуется сразу использовать cgroup v2, а для существующих — заранее спланировать миграцию. Об этом и не только довольно подробно рассказывают в заметке из официального блого Kubernetes – The Shift to cgroup v2 in Kubernetes: What You Need to Know.

В 2014 году Google явил миру оркестратор Kubernetes, чтобы управлять множеством контейнеров на множестве хостов, и который сегодня стал стандартом де-факто в индустрии. И уже в 2026 году Google явил миру оркестратор ax (agent executor), чтобы управлять множеством автономных агентов в кластере Kubernetes. Станет ли он стандартом де-факто в индустрии покажет лишь время. AX — это инфраструктура для запуска ИИ нагрузок и работает это дело по верх k8s и Agent Substrate. В его основе три сущности (YAML): 1) Task — задача в изолированной среде: образ контейнера, команда, переменные окружения, запросы и лимиты вычислительных ресурсов. 2) Workspace — рабочее окружение: Git-репозитории, MCP-серверы и пакеты навыков. Можно задать цель обычным языком, например «подготовить Go toolchain», и агент займётся настройкой окружения перед запуском основной команды. 3) Model — конфигурация провайдера и модели, параметры генерации и ссылки на Kubernetes Secrets с учётными данными. Когда агентов становится много, недостаточно просто отправлять запросы к LLM. Нужно воспроизводимо готовить окружения, ограничивать ресурсы, изолировать выполнение и разбираться, почему конкретная задача зависла. AX пытается вынести эту инфраструктурную работу в отдельный слой.

NCC Group рассказали, как с помощью LLM-assisted pipeline нашли две уязвимости в etcd. В результате исследования обнаружили C
NCC Group рассказали, как с помощью LLM-assisted pipeline нашли две уязвимости в etcd. В результате исследования обнаружили CVE-2026-59818 — обход проверки отозванных сертификатов на gRPC listener, и CVE-2026-73499 — обход RBAC в Watch API, позволяющий получать события по ключам за пределами выданных прав. Интересно здесь не только сами уязвимости, но и подход к их поиску. LLM анализировал структурированный граф кода, сравнивал связанные execution paths и искал различия в применении security controls, после чего найденные гипотезы проверялись на реальных инстансах etcd. При этом авторы подчёркивают, что LLM генерировал много false positives, поэтому ключевым этапом оставалась динамическая проверка и ручная валидация. Получился довольно показательный пример того, как LLM можно использовать не вместо исследователя, а для значительного расширения покрытия при поиске уязвимостей в больших кодовых баз.

Сегодня мы также хотим поделиться с вами нашим большим внутренним праздником) Наше решение Luntry получило сертификат ФСТЭК!
Сегодня мы также хотим поделиться с вами нашим большим внутренним праздником) Наше решение Luntry получило сертификат ФСТЭК! Мы с 2021 года занимаемся безопасностью контейнеров и Kubernetes, и стараемся каждый год двигать нашу индустрию вперед (решением, этим каналом, нашей конференцией БеКон) и данное событие является еще одним таким шагом. Это был трудный и долгий путь, где вся наша команда вложила много сил и времени. Подробности можно почитать тут - а мы праздновать =) P.S. Больше технических деталей в докладе «ФСТЭК и контейнеры: от заявки до сертификата» с БеКон 2026

Сегодня в центре нашего внимания свежий вайтпейпер "Kubernetes Misconfigurations in the Wild: Taxonomy, Evolution, and Automa
Сегодня в центре нашего внимания свежий вайтпейпер "Kubernetes Misconfigurations in the Wild: Taxonomy, Evolution, and Automated Repair with Large Language Models" Где авторы исследуют два вопроса: 1) какие ошибки конфигурации чаще всего возникают на практике; 2) насколько хорошо LLM могут автоматически их исправлять. Для этого они анализируют обсуждения разработчиков на Stack Overflow, Helm-чарты и результаты нескольких инструментов статического анализа. По первому моменту они сделали таксономию из 5 основных разделов (ее можно видеть на скриншоте). А по второму итоговый вывод в том, что LLM лучше использовать не как полностью автономную сущность, а как генератор исправления, работающий внутри конвейера с детерминированной валидацией. Тоесть гибрид LLM + schema/policy validation выглядит значительно надёжнее (98–99% корректных исправлений), чем “чистая” генерация исправлений, но до безопасного автопилота ещё далеко. Все смотрелось только в статике, итоговые исправления не запускались на практике, да и явно что в выборке по Stack Overflow и Helm-чартам далеко не все классы проблем присутствуют.

Исследователи Palo Alto Networks показали интересный сценарий атаки на SPIFFE/SPIRE в Kubernetes. Если атакующий получает roo
Исследователи Palo Alto Networks показали интересный сценарий атаки на SPIFFE/SPIRE в Kubernetes. Если атакующий получает root на ноде, он может подменить cgroup метаданные процесса и заставить SPIRE Agent выдать ему SVID другого workload. В результате злоумышленник получает возможность использовать криптографическую идентичность скомпрометированного workload и обращаться к сервисам, доверяющим этой identity. При этом сама криптография SPIFFE не ломается — проблема в том, что после компрометации ноды рушится доверие к данным, на которых основана workload attestation. Для проверки таких сценариев Palo Alto Networks выпустили открытый инструмент Spooffe, который автоматизирует тестирование подмены cgroup и получения чужих SVID. Хорошее напоминание о том, что SPIFFE/SPIRE не изолирует workload от полностью скомпрометированной ноды и root доступ нужно учитывать в threat model.

k8s-aibom - это оператор для сбора AI Bill of Materials в Kubernetes. В AI-проектах уже недостаточно знать только версии конт
k8s-aibom - это оператор для сбора AI Bill of Materials в Kubernetes. В AI-проектах уже недостаточно знать только версии контейнеров и пакетов. Важно понимать, какие AI-модели, фреймворки и компоненты реально используются в кластере, где они запущены и от чего зависят. Что и как он идентифицирует можно почитать тут. Команда Google Cloud представила k8s-aibom — инструмент с открытым исходным кодом, который помогает автоматически собирать AIBOM. Что инструмент дает: - инвентаризацию AI-компонентов в кластере; - понимание, какие модели и ML-фреймворки используются; - повышение прозрачности AI-нагрузок; - помощь в анализе рисков, уязвимостей и соответствия требованиям безопасности; - более удобный контроль AI-софта в production-средах. Со временем окружение быстро усложняется, а ручной учет компонентов становится практически невозможным. По сути, k8s-aibom — это попытка сделать для AI-компонентов то же, что SBOM (только в формате OWASP CycloneDX 1.6 Machine Learning Bill of Materials (ML-BOM)) делает для обычного программного обеспечения: дать структурированное представление о составе системы, чтобы защитить цепочку поставки (supply chain), борьба с shadow AI.

Docker Sandbox Kit Specification — это открытая спецификация упаковки окружения для AI-агентов вместе с декларацией того, как
Docker Sandbox Kit Specification — это открытая спецификация упаковки окружения для AI-агентов вместе с декларацией того, какие доступы ему нужны. Dockerfile описывает, что установлено внутри образа. Kit дополнительно описывает, что этому окружению потребуется снаружи: сеть, учётные данные, хранилища, инструменты и контекст для агента. При этом Kit сам ничего не разрешает: он запрашивает возможности, а среда запуска решает, что предоставить, и обеспечивает ограничения. Kit собирает программное окружение и декларации его потребностей в один версионируемый артефакт. Он представляет собой технически обычный OCI-образ с дополнительной аннотацией. Обеспечивать заявленные ограничения должен Kit-совместимый runtime. Но формат не ограничен агентами: им можно описывать потребности обычных сервисов! По сути Docker Sandbox Kit — это переносимый комплект окружения плюс явный список его запросов к внешнему миру. Как попробовать на практике? Самый понятный путь — установить sbx runtime и запустить локальные примеры из репозитория. P. S. Важная оговорка: спецификация сейчас экспериментальная, финальная версия в README намечена на IV квартал 2026 года.