1.Nftables CVE-2023-0179提权利用
2.Spring Cloud 2022 正式发布!栈迁我的移源天,OpenFeign 要退出历史舞台了?!栈迁
3.浅析linux 内核 高精度定时器(hrtimer)实现机制(二)
4.购买商城系统时,移源我们是栈迁否要拿到商城系统源码呢?
5.基于升腾AI | Yolov7模型迁移到升腾平台EA500I边缘计算盒子的实操指南
6.全网最细的CMake教程!(强烈建议收藏)
Nftables CVE-2023-0179提权利用
在分析了CVE---Nftables整型溢出漏洞的移源查询人的溯源码怎么查询成因之后,本文接下来将深入探讨如何利用这一漏洞。栈迁首先,移源了解到payload_eval_copy_vlan函数中存在整型溢出问题,栈迁这使得我们可以将vlan头部结构拷贝至寄存器(NFT_REG_-NFT_REG_)中,移源而该变量位于栈上,栈迁因此可以覆盖到栈上的移源其他变量。
然而,栈迁观察源码后发现regs变量无法直接覆盖到返回地址。移源进一步分析后发现,栈迁jumpstack变量位于regs变量下方,因此可以利用整型溢出覆盖到jumpstack变量。接下来,我们关注nft_jumpstack结构体,该结构体在nft_do_chain函数中起作用,当状态寄存器被设置为JUMP条件时,程序将跳转至其他chain进行处理。保存完当前chain状态后,程序将跳转至目的chain,即存储在regs.verdict.chain中。
还原chain的过程涉及通过递减stackptr来取出存储在jumpstack变量中的chain、rule、lastrule,然后进行rule的解析。需要注意的是,在遍历rule时,循环条件为rule < lastrule。因此,在伪造lastrule时,需要确保其值大于rule,否则无法进入循环内部。
接着,观察nft_rule_dp结构体,发现其中包含用于存储nft_expr结构体指针的八个字节。通过篡改该指针,datasource源码分析可以劫持程序流程。为了解决这一问题,作者从ctfiot.com/.html中学习了一个技巧:使用ptype /o struct xxx显示结构体信息与偏移。
构建流程如下:通过漏洞溢出至nft_jumpstack结构体,并修改rule变量指向可控内容的地址。同时,将lastrule值篡改为大于rule的值。接下来,在可控内容中伪造一个nft_rule_dp结构体,篡改第一个八个字节(填充位)和第二个八个字节(函数表指针)的值,使其分别指向可控内容的地址。之后,在该地址处伪造nft_expr,将ops变量指向所需执行的函数。
分析后得知,通过上述手段可以实现程序流程的劫持。接下来,需要考虑如何伪造上述结构体。在nft_payload_copy_vlan函数中,漏洞点在于将vlan头数据复制到寄存器中,由于vlan头地址低于寄存器地址,导致在复制完vlan头后会覆盖寄存器值。这里,我们可以通过控制NFT_REG_的值来实现对jumpstack结构体的篡改。
由于可以控制regs变量,首先泄露regs地址,然后在此基础上伪造rule并重新指向jumpstack。这里采用将last_rule设置为函数地址的技巧,以节省八个字节的空间。然而,仅控制八个字节的函数指针不足以构造完整的ROP链,因此需要使用栈迁移。栈迁移的目标是控制一段内存,选择regs作为目标。
在寻找合适的栈迁移gadget时,作者使用了vmlinux-to-elf工具提取符号表,然后利用ropper工具搜索gadget。但尝试后发现大部分gadget不可用。作者最后尝试使用objdump工具提取gadget,setting源码笔记并通过搜索add rsp.*等指令找到栈迁移的gadget。进一步计算栈顶与regs函数地址的差值,找到相应的栈迁移gadget。
在提权方面,作者通过覆盖modprobe_path实现提权。选择合适的gadget将rdi设置为modprobe_path,rax设置为覆盖后的路径。然而,在返回到nf_hook_slow函数时,由于设置了rax值导致状态码无法正确设置,程序跳转至NF_DROP分支,导致内核异常。最终,作者在rbp中找到了一个do_softirq函数,并尝试将其作为返回地址。运行后发现程序能够正常返回到用户态。
最后,验证新用户是否已写入至/etc/passwd文件中,完成提权过程。完整exploit代码可参考github.com/h0pe-ay/Vuln.../poc.c。相关资料参考链接包括github.com/TurtleARM/CV...
Spring Cloud 正式发布!我的天,OpenFeign 要退出历史舞台了?!
大家好,我是栈长。
今天给大家通报一则框架更新消息,时隔 .x 版本发布一年,Spring Cloud .0.0 最新版发布了,来看下最新的 Spring Cloud 版本情况:
Spring Cloud 无疑是现在 Java 微服务事实上的标准,完全基于 Spring Boot 构建,依赖 Spring 生态体系,可以很好的与各种 Spring 生态项目无缝对接。
Maven 依赖先给大家奉上:
Spring Cloud 依赖管理采用的是 import 导入方式,里面管理了许多依赖,统一引入管理,使用时只需要引入对应依赖的坐标即可,不需要指定版本号。
Spring Cloud 目前维护着 4 条版本主线:
关于这些版本线的命名是不是很奇怪?
另外,还有几天都要 年了,源码实验课怎么现在才发布 版本?
其实 Spring Cloud 最新的版本命名方式早已经变更了,以后就是YEAR.x 这种命名方式了,不清楚的可以看下栈长之前写的两篇文章:
所以说,Spring Cloud .0.0 中的 是指 Spring Cloud .x 版本线,.0.0 则是指 这个版本线的第 1 个版本,而不是指某个年份发布的版本。
新特性解读
Spring Cloud .0.0 是一个大版本,更新了太多内容,栈长不打算全部解读,说几个有意思的更新吧。
完整特性更新参考官方发布文档:
1、系统环境
Spring Cloud .0.0 基于以下环境进行构建:
所以,这也是 Spring Cloud .0.0 的最低依赖要求,升级请小心。
2、模块升级
3、Eureka 已经更新到 Eureka 2.0.0
大家都知道 Eureka 2.x 早已经停止维护了,如该分支最新公告所示:
github.com/Netflix/eure...
虽然 Eureka 2.0.0 是 Eureka 的一个新分支,但这个分支与 7 年前的 2.x-archive 旧实验分支无关。
创建 Eureka 2.x 新分支的目的是为了与 JakartaEE 兼容而已,让 Spring Cloud Netflix 可以兼容 Spring Framework 6.0 和 Spring Boot 3.0,仅此而已。
4、Spring Cloud OpenFeign 功能完成公告
由于 Spring 现在提供了自己的 HTTP 接口客户端解决方案,比如在最新的 Spring Boot 3.0 中实现接口调用可以有以下两种解决方案:
所以,从 Spring Cloud .0.0 版本开始,Spring Cloud OpenFeign 模块已经视为功能完成状态了,这意味着 Spring Cloud 团队将不再向该模块添加新功能。
虽然 OpenFeign 不会再添加新功能,但还是会继续修复错误和安全问题,并且也还会考虑和审查来自社区的小规模的 pull requests 请求。
这是不是意味着,在不久的将来,OpenFeign 要退出历史舞台了?
Spring Cloud 支持版本
Spring Cloud 支持的版本情况,以及对应的 Spring Boot 版本如下表所示。
需要注意的是: 正常维护中的版本中有 Spring Cloud + 了,其他的版本已经彻底结束生命周期了,官方不再提供维护支持了,非必要,蒸腾指标源码尽量不要再使用了。
目前最新的 Spring Cloud Alibaba .0.4.0 还是基于 Spring Cloud .0.4.0,尚未同步更新最新的 Spring Cloud .0.0 版本,这个在栈长的微服务课程中也有说明了,两者的版本不一定完全同步,也可能会跳过。
总结
Spring Cloud .0.0 是一个革命性的大版本,依赖的系统环境和模块都有大幅度的更新,特别是 JDK 、Spring 基础框架的最低要求,对于想升级的小伙伴来说无疑是一件难事,国内的应用也都还是以 JDK 8 为主,要迁移到 Spring Cloud 版本恐怕还需要不少的时日。
Spring Boot 理论和实战源码仓库:
github.com/javastacks/s...
你们用的哪个 Spring Cloud 版本呢?欢迎留言分享~
好了,今天的分享就到这里了,后面栈长我会更新更多好玩的 Java 技术文章和最新的技术资讯,关注Java技术栈第一时间推送,不要走开哦。
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浅析linux 内核 高精度定时器(hrtimer)实现机制(二)
分析linux内核高精度定时器(hrtimer)的实现机制时,首先介绍的是定时器的迁移过程switch_hrtimer_base。该函数会尝试选择一个新的hrtimer_cpu_base结构体,用于定时器的激活。get_target_base函数被用于挑选新的迁移位置,这个函数的代码与分析低分辨率定时器层时的定时器迁移概念相似。timers_migration_enabled变量在切换到NO_HZ模式时变为True,退出NO_HZ模式时变为False,用于判断是否可以进行迁移。只有在切换到NO_HZ模式且定时器未绑定到特定CPU的情况下,才会进行迁移选择。get_nohz_timer_target函数会判断当前CPU是否处于空闲状态,如果不是,则返回当前CPU编号,如果是空闲,则会找到最近一个忙碌的处理器并返回其编号。所有条件不满足时,会直接返回传入的hrtimer_cpu_base结构体指针。
接下来分析hrtimer_callback_running函数,用于检查要迁移的定时器是否正是当前正在处理的定时器。hrtimer_check_target函数则用于检查定时器的到期时间是否早于要迁移到的CPU上即将到期的时间。如果高分辨率定时器的到期时间比目标CPU上的所有定时器到期时间还要早,并且目标CPU不是当前CPU,那么激活目标CPU会涉及到通知该CPU重新编程定时器,这通常不如直接在当前CPU上激活定时器来得简单。因此,如果迁移操作与实际激活操作没有关系,即使从get_target_base函数获得的base与定时器中指定的base相同,迁移操作也会进行。
在迁移过程中,内核会临时将定时器的hrtimer_clock_base结构体变量设置为全局变量migration_base的指针。这个全局变量仅用于在获得定时器所属CPU的hrtimer_cpu_base结构体变量时,通过判断base变量是否等于migration_base的指针来判断定时器是否正在迁移。这样的设计可以在未正式加锁之前过滤掉很多情况,从而提高速度。
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在低精度模式下,高分辨率定时器层通过普通(低分辨率)定时器层驱动。当Tick到来时,其处理函数会调用hrtimer_run_queues函数通知高分辨率定时器层。每次调用该函数时,都会判断是否可以切换到高精度模式。如果可以切换,会调用hrtimer_switch_to_hres完成切换并退出。如果不需要切换,则从时间维护层获得当前时间和各种偏移值,并设置到所有的hrtimer_clock_base结构体中。如果当前时间不早于softirq_expires_next变量的值,表示“软”定时器已到期,需要激活软中断处理程序。在软中断处理程序中,首先调用hrtimer_update_base函数更新当前时间,并在适当时候执行,处理到期的“软”定时器。该处理程序会遍历所有指定类型(“软”或“硬”)的到期定时器,判断定时器的“软”到期时间是否已到,处理到期定时器,并循环取下一个要到期的定时器。最后,会调用hrtimer_reprogram函数对底层定时事件设备进行重编程。
在高精度模式下,周期处理函数hrtimer_interrupt在定时事件设备到期后调用。处理过程包括激活HRTIMER_SOFTIRQ软中断处理程序,处理所有“软”定时器,并对底层定时事件设备进行重编程。重编程确保设备在到期后能正确触发中断,同时避免在一次中断中处理过多定时器,以防止超时。通过查找和设置到期时间时使用“硬”到期时间,而在处理定时器时使用“软”到期时间,内核能尽量减少中断调用,提高性能。
低精度模式切换到高精度模式的hrtimer_switch_to_hres函数通过调用tick_init_highres函数实现切换,将定时事件设备切换到单次触发模式,并设置中断处理函数为hrtimer_interrupt。一旦完成切换,底层定时事件设备将始终工作在单次触发模式。切换成功后,必须找到最近到期的定时器,并用其到期事件对定时事件设备进行重编程,确保设备能正确响应到期。
在高精度模式下,中断处理程序通过直接调用__hrtimer_run_queues函数处理所有“硬”定时器,并激活HRTIMER_SOFTIRQ软中断处理程序来处理所有“软”定时器。在高精度模式下,底层定时事件设备始终处于单次触发模式,因此在到期后必须进行重编程。如果编程失败,重试三次后,适当延迟到期事件后再次尝试编程,并强制执行。
使用实例展示了高精度定时器在实际应用中的精度,时间戳显示其定时精度可达到ms级别。
购买商城系统时,我们是否要拿到商城系统源码呢?
当然要,源码对于商城系统的搭建至关重要。
1、系统体验。为了打造更好的用户体验,我们通常需要做一些相应的调整,这时候就需要修改相应的代码。如果你没有拿到商城系统的源码,那么要修改代码只能找服务商,时效慢,效果差,不利于企业的发展。
2、功能方面。商城系统在发展的过程中,难免发现需要修改或者添加一个什么功能。自己有源码可以快速操作,没有的话找服务商就要耗费很长一段时间。
3、数据安全。商城系统的数据对于一个商城系统至关重要,如果一旦数据丢失或者泄露,其代价往往是毁灭性的。如果代码掌握在自己手中,企业就可以自己充分做好数据的管理和备份,保障商城的安全。
Mall4j是知名的商城源码开发商,他们的商城系统质量绝对杠杠的,而且还会随时更新,购买后会提供全部源码给客户,无封装无加密。
基于升腾AI | Yolov7模型迁移到升腾平台EAI边缘计算盒子的实操指南
在国产化替代的趋势中,升腾平台凭借其高性能、低功耗、易扩展及成熟的软件栈,已在众多领域展现广泛应用价值。英码科技作为升腾的重要合作伙伴,其边缘计算产品EAI凭借出色性能和特性,助力AI应用低成本高效部署。本文将着重介绍如何基于升腾AI技术,将热门目标检测模型YOLOv7迁移到EAI边缘计算盒子的实际操作指南。 YOLOv7作为先进的目标检测算法,因其高精度和低延迟在安防监控、自动驾驶和医疗影像分析等领域发挥关键作用。我们以EAI为硬件平台,具体步骤如下:在已部署的升腾平台环境下,直接下载Yolov7源码和预训练模型。
由于Pytorch模型不被Ascend工具直接支持,需将模型转换为ONNX格式,使用deploy配置文件进行转换。
环境配置包括设置THIRDPART_PATH,安装必要的库如ffmpeg和opencv。
数据准备后,将模型转换为适配升腾的离线模型。
执行编译脚本进行模型样例编译,运行脚本运行样例,生成推理结果。
通过以上步骤,开发者能顺利将YOLOv7模型迁移到升腾EAI,有效提升研发效率,加速项目落地。如需更多技术支持,欢迎随时交流咨询。全网最细的CMake教程!(强烈建议收藏)
什么是 CMake?
CMake 是一个平台无关的编译配置工具,允许开发者编写一种平台无关的 CMakeList.txt 文件来定制整个编译流程,然后根据目标用户的平台进一步生成所需的本地化 Makefile 和工程文件,如 Unix 的 Makefile 或 Windows 的 Visual Studio 工程,实现“Write once, run everywhere”。CMake 提供了更高级的编译配置能力,一些使用 CMake 的知名开源项目有 VTK、ITK、KDE、OpenCV、OSG 等。
入门案例:单个源文件
通过编写 CMakeLists.txt 文件,配置编译流程,使用cmake . 和 make 命令生成并编译 Demo1 可执行文件。
多个源文件
使用辅助目录查找命令,自动化处理多个源文件的编译,简化文件名的添加过程。
多个目录,多个源文件
分别在项目根目录和子目录中编写 CMakeLists.txt 文件,实现对多目录多源文件的管理。
自定义编译选项
为项目增加编译选项,根据用户环境和需求选择最合适的编译方案,如使用自定义库或标准库。
修改 CMakeLists 文件和 main.cc 文件,实现根据 USE_MYMATH 选项调用标准库或自定义库。
编写 config.h.in 文件,由 CMake 自动生成配置文件。
安装和测试
CMake 提供安装规则和测试工具,通过 make install 和 make test 命令完成。
支持 gdb
通过指定 Debug 模式下的选项,使生成的程序支持 gdb 调试。
添加环境检查
检查系统是否具备特定功能,如 pow 函数,根据结果选择使用自定义函数或标准库函数。
添加版本号
通过配置文件指定主版本号和副版本号,实现项目版本信息的自动获取。
生成安装包
使用 CPack 工具配置生成不同平台的二进制安装包和源码安装包。
项目迁移
CMake 可以轻松迁移至不同平台的工程环境,提供自动推导 CMakeLists.txt 的方法。
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