OpenEnclave v0.19.10发布:新增Ubuntu 22.04支持
OpenEnclave是一个开源的SDK,用于构建可信执行环境(TEE)应用程序。它提供了一个统一的编程模型,使开发者能够在不同的硬件TEE平台上(如Intel SGX)开发和部署安全应用程序。OpenEnclave通过抽象底层硬件的复杂性,让开发者可以专注于业务逻辑的实现。
本次发布的v0.19.10版本主要增加了对Ubuntu 22.04操作系统的支持,这是该项目首次在该平台上提供官方支持。对于使用Ubuntu 22.04的开发者和企业来说,这意味着他们现在可以在最新的LTS版本上开发和部署基于OpenEnclave的安全应用程序。
主要更新内容
Ubuntu 22.04支持
v0.19.10版本最重要的更新是增加了对Ubuntu 22.04(Jammy Jellyfish)的官方支持。开发团队已经完成了在该平台上的测试和验证工作,并提供了相应的.deb安装包。需要注意的是,这是该项目首次在Ubuntu 22.04上发布,开发团队鼓励用户积极测试并反馈遇到的问题,以便在接下来的几周内进行修复。
兼容性说明
该版本在多个平台上进行了测试,包括:
- Ubuntu 20.04:使用DCAP 1.22.100.3-focal1、PSW 2.25.100.3-focal1和SGXDriver 1.41
- Ubuntu 22.04:使用DCAP 1.22.100.3-jammy1、PSW 2.25.100.3-jammy1和SGXDriver 1.41
- Windows Server 2022:使用DCAP 1.22.100.3和PSW 2.25.100.3
软件包分发变更
值得注意的是,从本版本开始,OpenEnclave的软件包将不再通过packages.microsoft.com或nuget.org分发。用户需要直接从项目的GitHub发布页面获取最新的软件包。这一变更可能会影响现有的自动化部署流程,需要用户相应地调整他们的获取方式。
技术意义
OpenEnclave v0.19.10的发布标志着该项目对现代Linux发行版支持的扩展。Ubuntu 22.04作为最新的LTS版本,提供了更长的支持周期和更新的系统组件,这对于需要长期稳定运行的安全关键型应用程序尤为重要。
对于开发者而言,这意味着:
- 可以在最新的开发环境中使用OpenEnclave SDK
- 能够利用Ubuntu 22.04中的新特性和安全增强
- 为应用程序提供了更长的支持周期,减少了系统升级的压力
使用建议
对于计划在生产环境中使用该版本的用户,建议:
- 先在测试环境中充分验证应用程序的功能和性能
- 关注可能出现的兼容性问题,特别是在Ubuntu 22.04平台上
- 准备好回滚方案,以防遇到未预见的问题
- 及时向开发团队反馈遇到的问题,帮助改进后续版本
随着可信计算技术的普及,OpenEnclave这样的统一SDK变得越来越重要。v0.19.10版本的发布进一步扩展了该项目的适用范围,为更多开发者提供了构建安全应用程序的工具。
kernelopenEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。C0100
baihu-dataset异构数据集“白虎”正式开源——首批开放10w+条真实机器人动作数据,构建具身智能标准化训练基座。00
mindquantumMindQuantum is a general software library supporting the development of applications for quantum computation.Python059
PaddleOCR-VLPaddleOCR-VL 是一款顶尖且资源高效的文档解析专用模型。其核心组件为 PaddleOCR-VL-0.9B,这是一款精简却功能强大的视觉语言模型(VLM)。该模型融合了 NaViT 风格的动态分辨率视觉编码器与 ERNIE-4.5-0.3B 语言模型,可实现精准的元素识别。Python00
GLM-4.7GLM-4.7上线并开源。新版本面向Coding场景强化了编码能力、长程任务规划与工具协同,并在多项主流公开基准测试中取得开源模型中的领先表现。 目前,GLM-4.7已通过BigModel.cn提供API,并在z.ai全栈开发模式中上线Skills模块,支持多模态任务的统一规划与协作。Jinja00
AgentCPM-Explore没有万亿参数的算力堆砌,没有百万级数据的暴力灌入,清华大学自然语言处理实验室、中国人民大学、面壁智能与 OpenBMB 开源社区联合研发的 AgentCPM-Explore 智能体模型基于仅 4B 参数的模型,在深度探索类任务上取得同尺寸模型 SOTA、越级赶上甚至超越 8B 级 SOTA 模型、比肩部分 30B 级以上和闭源大模型的效果,真正让大模型的长程任务处理能力有望部署于端侧。Jinja00