DevSecOps Talks
8.04K subscribers
97 photos
2 videos
113 files
1.4K links
Рассказываем об актуальном в мире DevSecOps. Канал DevSecOps-команды "Инфосистемы Джет"
Download Telegram
MCP Configuration Poisoning

Всем привет!

Ёмкая статья от Checkmarx, посвященная тому, как можно выполнять произвольный код на рабочей станции жертвы через воздействие на конфигурационные MCP-файлы.

Эти файлы содержат информацию о возможных для использования MCP-серверах: наименование, выполняемая команда, аргументы, переменные окружения и т.д.

Сама атака состоит в том, чтобы подменить «выполняемую команду» на ту, что нужна атакующему и с большой вероятностью она выполнится.

Из плохого – запуск в большинстве случаев может произойти автоматически, без запроса подтверждения пользователем. В некоторых сценариях даже Human-In-The-Loop (HITL) можно обойти.

Из хорошего – реализовать это может быть не так просто, т.к. потребует некоторого доступа к данным проекта.

В качестве примера реализации Автор приводит Snyk, snyk-agent-scan которых как раз мог «реализовать» MCP Configuration Poisoning(кстати, Snyk сперва не согласился с тем, что это недостаток ☺️).

Подобное трудно найти с использованием сканеров. «Ограничивать» команды тоже не всегда представляется возможным.

Поэтому в качестве рекомендации Автор предлагает использование «песочниц», мониторинг и контроль выполняемых программ и подтверждение действий пользователем.
Contextual Security Analysis Guide 2026.pdf
386.6 KB
Contextual Security Analysis

Всем привет!

В приложении можно найти небольшой документ (~ 18 страниц) от DryRun Security, в котором представлена их модель контекстного анализа безопасности ПО.

Начинается всё с небольшого вступления, описывающего проблематику и «слепые» зоны детерминированных подходов, а также нюансы, связанные с генерацией кода.

Чтобы это преодолеть, по мнению команды DryRun, необходимо получать контекст, который позволит понять, что важно, а что - нет.

Но что такое этот самый «контекст»? Именно это и раскрывается в статье, а именно – SLIDE.

Он содержит параметры:
🍭 Surface. Как поверхность атаки меняется от commit к commit
🍭 Language. Какие языки программирования, framework’и, зависимости и т.д. участвуют в изменении
🍭 Intent. Информация об Авторе изменения, частоте изменений, ИБ-компетенциям
🍭 Detection. Данные о сканировании, получаемые из SAST, DAST, SCA и т.д.
🍭 Environment. Данные, с которыми работает ПО, наличие регуляторных требований и т.д.

Для каждого параметра кратко описывается почему он важен для расстановки приоритетов, а также где (потенциально) эти данные можно получить.

В итоге имеем набор данных, который позволяет понять, насколько то или иное изменение критично и стоит ли обращать на него внимание.

Несколько примеров использования предлагаемого подхода можно найти непосредственно в материале.
1👍1
Насколько хорошо ИИ анализирует код, написанный им же?

Всем привет!

Автор статьи работает в Greptile, которая занимается разработкой агента для AI Code Review.

В процессе работы ему стало интересно, влияет ли используемая модель на то, сколько недостатков находится?

Или, если проще, насколько хороши модели в анализе кода, который написан ими же?

Для этого он подготовил данные и методологию:
🍭 Собрал данные из 500 PR, которые были написаны с использованием Claude Code и Codex
🍭 «Авторство» модели определялось через данные, получаемые из commit, названий PR и/или веток
🍭 Подготовил перечень дефектов, которые были в этих 500 PR
🍭 Запустил Codex и Claude Code в /review 3 раза
🍭 «Почистил» результаты от комментариев, которые относились к «стилистике» и не являлись дефектами

Что получилось? Оказалось, что модели лучше ищут ошибки в коде, который написан другими моделями.

Разрыв не очень большой, но всё же присутствует.

Ещё одним интересным наблюдением оказалось то, что модель скорее всего допустит ошибку при разработке, которую она скорее всего пропустит в review.

Помимо этого, в статье есть ещё много интересного. Включая дефекты, которые находились при «рассуждениях», но пропадали из «финального вердикта».
4🤡1
DSO2026_DD.pdf
4.1 MB
State of DevSecOps 2026

Всем привет!

В приложении можно скачать отчёт от Datadog (~23 страницы), посвященный состоянию DevSecOps.

Для подготовки отчёта команда проанализировала результаты, генерируемые Datadog Code Security’s Software Composition Analysis.

В итоге получилось следующее:
🍭 87% организаций «обладают» хотя бы одной эксплуатируемой уязвимостью
🍭 Обновления библиотек занимают длительное время (медиана – «отставание» на 278 дней от самой новой major-версии)
🍭 Только 18% критичных уязвимостей остаются такими после уточнения базовой CVSS-оценки
🍭 32% организаций использовали публичные Docker образы через день после выхода новой версии
🍭 Аналогичное характерно и для JS и Python – 55%

Ничего революционного, ещё одно подтверждение того, что атаки на цепочку поставок сейчас занимают крайне объёмное место и важно уметь с ними работать.

В завершении отчёта можно найти набор общих рекомендаций о том, как можно повысить уровень защищенности при работе с open-source компонентами, цепочкой поставки и т.д.
3
Конфигурация сети в Linux: практика

Всем привет!

По ссылке доступна лабораторная работа от Iximiuz Labs(Ivan Velichko), в которой придётся поработать с настройкой сети Linux-хостов.

Условия простые: есть 2 сервера в одной сети. На одном – Ubuntu, на втором Rocky Linux. Надо проанализировать их конфигурацию и ответить на вопросы.

Примеры вопросов:
🍭 Какие названия у основных сетевых интерфейсов
🍭 IPv4/MAC-адреса рабочих станций
🍭 IPv4 адрес шлюза по умолчанию
🍭 Через какой интерфейс пакеты отправляются на указанный адрес и т.д.

Да, задания достаточно базовые, но! Это те знания, которые точно пригодятся, ведь без понимания работы сетей – никуда. И если вы начинаете с этим работать, то лабораторные – то, что надо.

Для запуска не требуется ничего устанавливать, всё доступно непосредственно на сайте в интерактивной «площадке».

P.S. Помимо этой лабораторной, на labs.iximiuz.com можно найти ещё очень много всего интересного – рекомендуем!
4
WIZ_CC_CS.pdf
6.2 MB
Claude Code: Security Best Practices

Всем привет!

Небольшой пятничный пост!

В приложении можно найти документ (~ 7 страниц), подготовленный Wiz и посвященный вопросам безопасности при работе с Claude Code.

Cheat Sheet содержит разделы:
🍭 Prompt Hygiene and Data Handling. Что (не) надо писать в prompt
🍭 Secure Code Generation. Рекомендации о том, как получить более безопасный код при его генерации
🍭 Supply Chain Attacks. Проверки на slopsquatting, работа с lockfile
🍭 Access Control. Ограничение возможностей агента, его полномочий и доступа к чувствительным данным

Каждый раздел содержит Action Item, в котором даются вполне конкретные советы и примеры того, как можно и нужно делать.

В завершение приводится небольшой перечень лучших практик по работе с агентами, MCP, встраиванию проверок в CI.

Ёмко, лаконично и по делу ☺️
5👍2💩1
Patch The Planet

Всем привет!

В интернете можно найти много статей, в которых описано, что «классический» подход к управлению уязвимостями перестаёт работать.

В том числе это связано с развитием ИИ.
Уязвимостей находят больше, быстрее, формирование exploit’ов сократилось с месяцев/недель до часов.

Чтобы хоть как-то изменить/улучшить ситуацию OpenAI объединили усилия с Trail of Bits и реализовали инициативу Patch The Planet.

Её суть в том, чтобы, используя передовые AI модели и экспертный опыт людей, находить уязвимости и создавать обновления в ПО для их устранения.

Т.е. maintainer’ы не просто получают «У вас уязвимость, вот так воспроизвести», а полноценные рекомендации по устранению. Команда Patch The Planet активно работает с проектами и помогает тем, кто их разрабатывает.

В статье можно прочесть о том, как это примерно работает, какие проекты уже вошли в инициативу, какие ИБ-практики применяются.

А если вам хочется посмотреть на результаты, то рекомендуем обратить внимание на Patch The Planet Dashboard, в котором всё наглядно видно.
KubeBuddy: анализ ресурсов Kubernetes

Всем привет!

KubeBuddy – CLI-утилита, которая анализирует общее состояние кластера как со стороны ИТ, так и со стороны ИБ.

Реализованы проверки для:
🍭 Статусов узлов, потребления ресурсов, состояния pod
🍭 Идентификации pod с ошибками, перезапусками
🍭 Выявления небезопасных привилегий в RBAC
🍭 Хранилищ, сервисов, сетевых политик и не только

В результате работы KubeBuddy генерирует отчёт в одном из форматов на выбор: HTML, Text, CSV.

А если вы используете Headlamp, то у KubeBuddy есть плагин, который позволяет отображать результаты его работы непосредственно в UI.

Больше информации о возможностях утилиты, способах отображения информации, запуске, настройке и проверках можно найти в GitHub-репозитории проекта или в официальной документации.
k8s_fin_svc.pdf
12.6 MB
Kubernetes Architecture in Financial Services

Всем привет!

В приложении можно найти электронную книгу (~ 169 страниц) от Авторов небезызвестного ресурса LearnKube.

Она посвящена нюансам, с которыми можно столкнуться при работе с Kubernetes в компаниях финансового сектора (да и не только, просто примеры из «того мира»).

Книга состоит из 7 глав:
🍭 Where Does the Tenant Boundary Belong?
🍭 One Delivery Path, Many Applications
🍭 Make Policy Enforceable and Exceptions Visible
🍭 Trust Across Service Boundaries
🍭 Healthy Components, Failing Requests
🍭 Reconstruct the Service's Dependencies
🍭 Replace the Runtime, Preserve the Service

Каждая глава описывает некоторую проблематику (например, как именно управлять разграничением доступа, управлением ресурсами и т.д.) и возможные пути решения.

Самое интересное – что это не просто синтетические данные или теоретические размышления на тему, а реальные проблемы реальных компаний финансового сектора.
🔥2
DevSecOps Talks
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…
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
🔄Поздравляем победителей розыгрыша!

Спасибо всем, кто принял участие в наших исследованиях DevSecOps, средств контейнеризации и MLSecOps. Среди участников мы случайным образом выбрали по три победителя:

S.kovalenko@e****b.ru
@Otopy
Dmitry S
@AlixThunder
@Realmagnum
@rlukashenko
I.piga***zin@gmail.com
+79*****4549
@tempa042

⚡️Поздравляем!
В ближайшие дни свяжемся с победителями и расскажем, как получить призы.
А всем участникам спасибо за ответы — благодаря вам мы сможем увидеть реальную картину рынка и понять, куда движутся DevSecOps и MLSecOps.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
2🔥1🥰1
Pluto AI: анализ безопасности кода

Всем привет!

Сегодня хотим рассказать про ещё один сканер безопасности, использующий возможности AI – Pluto AI.

Он был разработан в качестве курсовой работы группой энтузиастов.

Процесс работы с ним достаточно простой:
🍭 Загрузка исходного кода напрямую или через ссылку на репозиторий
🍭 Анализ с использованием AI
🍭 Классификация сработок: критичность, CWE и т.д.
🍭 Вычисление уровня риска от 0 до 100
🍭 Генерация отчёта для предоставления всем заинтересованным

Его «AI-движок» позволяет находить 12 типов ИБ-дефектов: SQLi, XSS, использование жёстко закодированных паролей и т.д.

В качестве основной модели используется Gemini 1.5.

Помимо этого, Pluto AI генерирует рекомендации по устранению ИБ-дефектов и может «общаться» с пользователем через встроенный чат.

Вряд ли стоит ожидать от него чего-то сверхъестественного, но для ознакомления и изучения «внутренностей» может подойти.
2