Дефолты — это не константа, а свойство конкретной версии. Меняются они между минорными релизами, а иногда и между патчами, так что любой ваш снимок «как оно настроено из коробки» имеет срок годности.

Показательный случай — CVE-2025-46599 в K3s. В ветке 1.32 конфигурацию kubelet перевели с устаревших CLI-флагов на структуру v1beta1.KubeletConfiguration с генерацией YAML drop-in. А у поля ReadOnlyPort в апстримной go-структуре стоит omitempty — и значение 0 просто выпало при маршалинге. kubelet подставил свой дефолт и поднял 10255: неаутентифицированный доступ к /pods со со спецификациями Pod’ов, включая потенциально чувствительные значения в env, аргументах запуска и других полях; в отдельных конфигурациях это могло приводить к раскрытию токенов и credentials. Разбор — в issue #12164, починили только в 1.32.4-rc1+k3s1, то есть проблема присутствовала в нескольких последовательных релизах ветки 1.32.

А теперь самое интересное. Всё это время CIS self-assessment guide в пункте 4.2.4 писал ровно обратное: «By default, K3s sets the --read-only-port to 0». И сама проверка сформулирована так: Expected Result: '--read-only-port' is equal to '0' OR '--read-only-port' is not present. После рефакторинга флага в командной строке kubelet не стало — то есть автоматический аудит по этому пункту честно рапортовал PASS, пока порт слушал. Один и тот же коммит и открыл дыру, и ослепил проверку.

Вывод простой и невесёлый: все всегда стоит перепроверять и подвергать сомнению =)

В Kubernetes постепенно появляются z-pages — специальные диагностические endpoint'ы (statusz, flagz, configz), которые помогают понять реальное состояние компонентов кластера. На практике именно configz наиболее полезен для аудита безопасности, так как показывает итоговую конфигурацию с учётом файлов конфигурации, а не только параметров командной строки.

Автор статьи Show us Zee Pages, Rory McCune показывает, почему полагаться только на flagz опасно. Если компонент использует конфигурационные файлы, информация может быть неполной или даже вводить в заблуждение. При этом доступ к configz неодинаков для разных компонентов Kubernetes, а для некоторых из них требуются дополнительные права и сетевой доступ.

Чтобы упростить анализ, автор разработал утилиту zeedumper, которая собирает данные из statusz, flagz и configz, а также пытается восстановить отсутствующие значения по умолчанию. Это может заметно облегчить аудит и проверку конфигурации Kubernetes-кластеров.

В известном решении по безопасности Tetragon закрыли «Unauthenticated Tetragon gRPC admin API accessible from hostNetwork pods» - CVE-2026-65960 (CVSS 8.8). Суть простая: агент поднимает свой административный gRPC API по TCP на localhost:54321 и без какой-либо аутентификации. Таким образом любой злоумышленник на Node или Pod с hostNetwork: true живёт в сетевом namespace узла — значит этот localhost и его тоже.

Что из такого пода может атакующий:
- добавлять, удалять и перенастраивать TracingPolicy
- менять debug-настройки
- в целом крутить поведение агента вплоть до container escape и повышения привилегий

Починили в v1.7.0 - уязвимы абсолютно все версии до этой!

Отдельно обратите внимание на механику: атакующему здесь не нужно ничего эксплуатировать в первую очередь — ему нужно выключить наблюдение. Снёс TracingPolicy — и дальше работает вслепую для SOC, который как раз на Tetragon и завязан. Средства защиты сами являются частью attack surface и требуют харденинга не меньше, чем прикладные нагрузки, а hostNetwork: true в очередной раз стоит читать как «почти привилегированный под» =)

User Namespaces — одна из самых значимых функций безопасности Kubernetes последних лет, но её работа гораздо сложнее, чем может показаться на первый взгляд. В статье User Namespaces in Kubernetes, Part III: The Implementation подробно разбирается, как kubelet, CRI и OCI Runtime совместно создают отдельные user namespace для каждого Pod и управляют UID/GID.

Автор также объясняет, как Kubernetes резервирует диапазоны идентификаторов, хранит их состояние и предотвращает конфликты между Pod'ами. Отдельное внимание уделено интеграции с idmapped mounts, благодаря которой User Namespaces работают с томами без изменения владельцев файлов.

Это отличный материал для тех, кто хочет разобраться не только в использовании User Namespaces, но и понять, какие изменения потребовались внутри Kubernetes для реализации этой функции и почему она так долго находилась в разработке.

🔝 Вспоминаем, как это было на БеКон 2026! 🔥

Конференция осталась позади, но самый сок теперь доступен онлайн. Все доклады, драйв, инсайты и презентации от топ-экспертов рынка (Luntry, Т-Банк, Альфа-Банк, Ozon, АСТРА и др.) уже ждут вас на сайте.

Пересматривайте лучшие моменты, скачивайте слайды и внедряйте лучшие практики в своих проектах.

👇 Забирайте материалы прямо сейчас:
📺 Записи докладов тут
📂 Презентации тут

Ставьте ❤️ и делитесь постом с коллегами, которым это будет полезно! 🚀

Работа с container registry у многих до сих пор сводится к docker pull / docker push, а значит к запущенному демону, docker.sock в раннере и лишним привилегиям там, где они совсем не нужны.

regclient — это Go-библиотека и три CLI для работы с OCI-совместимыми реестрами без container runtime и без привилегированного доступа к хосту:
- regctl — инспекция, копирование и ретегирование с сохранением digest, работа с OCI Artifacts, referrers и мультиплатформенными индексами, плюс regctl image mod (аннотации, timestamps, смена базового образа и алгоритма digest)
- regsync — зеркалирование по YAML-конфигу: по расписанию, разово или только отчётом об устаревших образах, с поддержкой OCI Layout для переноса через air-gap
- regbot — скриптование политик на Lua: обход репозиториев, удаление лишних тегов и манифестов, с оглядкой на rate limits

Самое интересное здесь — поддержка referrers и digest tags: именно в них живут подписи cosign и аттестации с SBOM. Если тянуть образы во внутренний реестр инструментом, который про них не знает, то образ доедет, а доказательства его происхождения — нет, и вся выстроенная supply chain security тихо превращается в тыкву. И да, regctl image mod с regbot одинаково удобны как для наведения порядка в реестре, так и для того, чтобы незаметно в нём что-то поправить — права на запись в registry стоит раздавать так же скупо, как и в кластер ;)

Очередная LPE уязвимость в Linux — SCTPhantom (CVE-2026-64564), связанная с use-after-free в реализации SCTP. Проблема появилась ещё в ядрах 2.6.25 и связана с некорректной обработкой ASCONF-сообщений, которая приводит к повторному использованию уже освобождённого sctp_transport.

Самое интересное здесь — возможность превратить уязвимость в container escape. Исследователям удалось построить цепочку эксплуатации, которая позволяет процессу из контейнера повысить привилегии через ядро и выйти за пределы контейнерной изоляции, получив контроль над хостом.

Для Kubernetes это особенно неприятный сценарий: контейнерная изоляция в конечном итоге опирается на ядро хоста, и kernel-level UAF способен превратить компрометацию контейнера в компрометацию всей ноды. Исправление уже отправлено upstream.

Недавно прошла конференция KubeCon + CloudNativeCon Japan 2026 (расписание со слайдами, видеозаписи) и мы выделили с нее следующие доклады связанные с безопасностью:

- Vulnerability Response for Large Open Source Projects
- Sandbox for Agentic Application With Cloud Native Stack
- Identities and Authentication for Your Agents With Keycloak
- User Namespaces in Production: Enabling Root in Containers With RWX
- Detecting Compromised CI With eBPF and Cilium Tetragon
- Kairos: Immutable OS and Lifecycle Management for Kubernetes Fleets
- Lima in 5 Minutes: From Containers To AI Sandboxing
- SBOMit: Making SBOMs Accurate With Attestations
- Scalable Security and Compliance in the Age of AI
- Runtime Security at Scale With EBPF: Hybrid Detection and Root Cause Analysis in CloudNative Systems
- Container Forensics for Kubernetes: Building an Evidence Pipeline With Open Source Tools
- AuthZEN in Practice: Standardizing Authorization for Cloud Native Platforms and Agents
- Behind the CNCF IAM Whitepaper: AuthN & AuthZ in Cloud Native Systems

В официальном блоге Kubernetes вышел пост с обзором основных изменений, которые войдут в Kubernetes 1.37. Если смотреть исключительно на security часть релиза, то есть несколько интересных нововведений.

Во-первых, статические Pod'ы больше не смогут ссылаться на Secrets и ConfigMaps — в Kubernetes исправили баг, который позволял им получать доступ к API-ресурсам. Также SELinuxMount включат по умолчанию для поддерживаемых CSI-драйверов, что ускоряет работу с томами, но может привести к проблемам у приложений, которые совместно используют один volume с разными SELinux-контекстами.

kubelet в user namespace переходит в Beta. Это позволяет запускать kubelet без root-привилегий на хосте, сохраняя root только внутри namespace, и тем самым уменьшает потенциальный impact от компрометации kubelet.

Когда говорят про sandbox в Linux, обычно вспоминают gVisor, Kata Containers или seccomp-профили. А есть куда более скромный инструмент, который при этом крутится на миллионах десктопов, — bubblewrap. Это тот самый движок песочницы, на котором работает Flatpak, и живёт он в организации containers рядом с Podman и Buildah.

Ключевая идея: это container tool для непривилегированного пользователя — никакого демона и root, всё на unprivileged user namespaces. Что даёт:
- mount namespace с пустым tmpfs в качестве /, куда руками пробрасываются только нужные куски ФС
- user/IPC/PID/network/UTS namespaces
- seccomp-фильтры
- монтирование ro и nodev по умолчанию
- PR_SET_NO_NEW_PRIVS, отрубающий эскалацию через setuid-бинари

Но самое интересное — то, что честно написано в README: сам по себе bubblewrap не даёт ничего, уровень защиты полностью определяется аргументами, которые ему передал вызывающий. Пробросили внутрь сокет D-Bus — и песочницы фактически нет. Ничего не напоминает? Ровно та же история, что и с SecurityContext в Kubernetes: примитивы ядра у всех одни и те же, а итоговая защищённость зависит от того, кто и как их сконфигурировал.

И показательный момент напоследок: оба CVE за всю историю проекта — и CVE-2020-5291, и свежий CVE-2026-41163 — про один и тот же setuid-режим, который нужен ровно там, где unprivileged user namespaces в ядре запрещены. В версии 0.11.2 завезли опцию сборки вообще без setuid и объявили, что дальше поддержку уберут совсем. Тренд читается однозначно: ставка делается на unprivileged user namespaces как на базовый примитив изоляции.

В статье «Does Kubernetes DRA Replace HAMi?» разбирается, станет ли Kubernetes DRA заменой для HAMi в работе с GPU. DRA предоставляет нативный механизм для описания, планирования и распределения специализированных устройств, включая возможность делить ресурсы GPU между Pod’ами.

Но DRA и HAMi решают разные задачи. DRA отвечает за управление и планирование ресурсов, а HAMi — за runtime enforcement, то есть фактическое ограничение GPU memory и compute внутри контейнера.

Поэтому DRA скорее дополняет HAMi, чем заменяет его. В будущем HAMi может использовать DRA как основу для планирования, сохраняя собственные возможности по виртуализации и ограничению GPU.

containerPort в манифесте — это документация, а не контроль. Kubernetes его не проверяет: контейнер может слушать порты, которых в YAML нет, и наоборот. Ровно на этом разрыве между декларацией и реальностью построена работа «Inside Job: Defending Kubernetes Clusters Against Network Misconfigurations».

Они прогнали 287 публичных Helm-чартов от Bitnami, Banzai Cloud, CNCF, Prometheus Community через связку статического анализа YAML и рантайм-наблюдения в живом кластере. Нашли 634 проблемы у 90% приложений:
- 241 — нет никаких NetworkPolicy
- 188 — порт открыт, но не задекларирован (привет, админские и debug-интерфейсы)
- 67 — порт задекларирован, но не открыт: приходит кто-то другой и занимает его
- 35 — контейнер слушает эфемерный порт, который меняется при каждом старте (и никакая политика по портам его не покроет)
- 52 — коллизии лейблов, когда чужой Pod попадает под селектор вашего Service, а трафик уезжает не туда

Список самых грязных чартов бьет по узнаваемости: kube-prometheus-stack, kube-prometheus, clickhouse, istio-operator, grafana-tempo, zookeeper, jaeger, metallb, node-exporter. То есть ровно то, что стоит у половины читателей канала, причем зачастую в системных неймспейсах. У всей десятки лидеров нет NetworkPolicy и есть незадекларированные порты, 9 из 10 сидят в hostNetwork (а на него, напомним, NetworkPolicy и не действует), 4 из 10 слушают эфемерные порты.

Отдельно они сравнили себя с 11 инструментами — Checkov, KubeLinter, kube-score, kubesec, kubeaudit, Kubescape, Trivy, NeuVector, StackRox и т.д. Статические не видят рассинхрон декларации и реальности в принципе, потому что смотрят только в YAML, а рантайм- и платформенные решения его просто не ищут. И самое неприятное: коллизии лейблов сами разработчики оценили как наиболее критичную находку — это готовый MITM внутри кластера.

На конференции Black Hat USA 2026 вышел доклад Beyond Seccomp: Breaking and Rebuilding Syscall Filtering for Microservices о том, где современные механизмы фильтрации syscall'ов дают слабину. Авторы выделяют три проблемы: stateless-фильтрация Seccomp не учитывает последовательность вызовов, eBPF-энфорсмент может реагировать слишком поздно, а загрузка политик через Kubernetes Operator создаёт окно между стартом контейнера и применением защиты.

Особенно интересно, что авторы не просто показывают атаки, а предлагают архитектуру следующего поколения: stateful-фильтрацию через eBPF, inline-блокировку через LSM-BPF и атомарную установку политик до запуска контейнера. В результате получается защита, которая учитывает контекст syscall'ов и не оставляет временных окон для обхода.

Слайды доклада уже доступны по ссылке. И да, этот доклад очень сильно пересекается с нашим секретным докладом с БеКон 2026 — но кто знает, тот знает.

О реальном использовании в своей инфраструктуре такого проекта как Firecracker на наших просторах мало кто говорит (да и мало кто использует). НО наши хорошие друзья, которые активно занимаются AI и fuzzing, в одном из своих постов рассказали как и зачем (механика snapshot/restore) в общем можно делать свои собственные для этой легковесной VMM.

А если у вас есть опыт использования Firecracker и Kata containers, то делитесь своим опытом в комментариях.

А если вы вообще не знаете что это такое, то рекомендуем ознакомиться с нашим докладом "Кубик Runtime в конструкторе Kubernetes для безопасности" ;)

В статье «Introducing Nirmata Runtime for Kyverno» Nirmata представила Runtime — расширение Kyverno, которое переносит enforcement политик с уровня Kubernetes admission непосредственно в Linux kernel. Для этого используются eBPF и BPF-LSM, что позволяет синхронно блокировать опасные действия: запуск процессов, доступ к файлам, сетевые соединения и определённые протоколы.

Особенно интересно применение для AI-агентов: Runtime позволяет ограничивать, какие бинарники они могут запускать, к каким endpoint'ам обращаться и какие файлы читать. Политики описываются на CEL, как и в Kyverno, а перед включением enforcement их можно протестировать в monitor mode.

Runtime доступен по ссылке — проект уже содержит примеры RuntimePolicy и может работать как самостоятельно, так и вместе с Kyverno для многоуровневого контроля.

Многие очень мало внимания уделяют labels и вообще думают, что с безопасностью они никак не связаны... И это большая ошибка.

Давайте рассмотрим метку "admission.gatekeeper.sh/ignore", которая поставленная на Namespace, выводит его из под наблюдения OPA Gatekeeper webhook. Тут атакующему понадобится операция:

kubectl label namespace <ns-name> admission.gatekeeper.sh/ignore=true

Для нее нужны права:

apiVersion: rbac.authorization.k8s.io/v1
kind: ClusterRole
metadata:
  name: namespace-labeler
rules:
- apiGroups: [""]
  resources: ["namespaces"]
  verbs: ["get", "patch", "update"]

Или если вы живете по GitOps, то сразу создать такой NS в репозитарии.

В Kyverno такой специальной label нет.

В комментариях можете привести другие критичные labels, которые вы знаете.

P.S. Кто живет на OPA Gatekeeper - а у вас есть политика на OPA Gatekeeper, которая проверяет эту метку OPA Gatekeeper ?)

Kubernetes NetworkPolicy не всегда гарантирует изоляцию между tenant’ами. В статье "Using the API server proxy to bypass network policies" показано, как API server proxy можно использовать для обхода сетевых политик и доступа к workload’ам другого namespace.

Атака основана на возможности изменять IP адрес Pod через его status. Злоумышленник подменяет IP своего Pod на адрес чужого workload и затем обращается к нему через API server proxy. RBAC при этом разрешает запрос, поскольку пользователь обращается к своему Pod, а NetworkPolicy пропускает трафик, поскольку источником фактически выступает API server.

В статье также есть видео с демонстрацией атаки и инструкция по воспроизведению.

Всем, привет!

Завтра 25 августа в 12:00 вместе с коллегами в живом диалоге поговорим про то как ИИ влияет на разных жизненных стадиях разработки ПО и его безопасности.

И как всегда будем рады ответить на любые вопросы!

Ссылка для регистрации.

Идея «сгенерируй мне least-privilege конфиг по тому, что реально делает приложение» стара как seccomp-профили, но каждый год обретает новое воплощение. Свежее — «KubeGuard: LLM-Assisted Kubernetes Hardening via Configuration Files and Runtime Logs Analysis» из Ben-Gurion University: манифесты плюс рантайм-телеметрия скармливаются LLM через цепочки промптов, на выходе рекомендации по Role, NetworkPolicy и Deployment. Источники ровно те, что у вас и так есть (ну или должны быть):
- Kubernetes audit logs — какие verbs реально дергали, отсюда RBAC
- Hubble (Cilium) — реальные потоки трафика, отсюда NetworkPolicy
- SPADE + CLARION — provenance по процессам в контейнерах, отсюда securityContext (штука research-grade, но в проде ее роль ровно так же закроют Tetragon, Falco или Tracee)

Два режима: Resource Creation (собрать с нуля) и Resource Refinement (ужать существующий overly permissive). Кода в открытом доступе нет, зато промпты авторы выложили в приложениях.

P.S. Не сторонники такого подхода. На наш взгляд при наличии этих данных к решению задачи можно спокойно подойти алгоритмически, а не с помощью вероятностных алгоритмов, которые могут галлюцинировать.