OP-TEE项目中QEMUv8平台ftrace功能导致的核心数据异常问题分析
2025-07-09 10:07:10作者:邓越浪Henry
问题背景
在OP-TEE开源安全操作系统项目中,开发者在QEMUv8模拟器平台上启用ftrace功能时遇到了严重问题。当配置CFG_FTRACE_SUPPORT=y和CFG_SYSCALL_FTRACE=y选项,并为TA(Trusted Application)添加-pg编译标志后,系统在执行xtest regression_1006测试时会触发核心数据异常(core data abort)。
问题现象
系统运行过程中会出现两种类型的异常:
- 核心数据异常:表现为地址0x10处的转换错误(translation fault)
- 核心预取异常:表现为地址0xa4ef77b8处的读取权限错误(read permission fault)
异常发生时,调用栈显示大量重复的_mcount和ftrace_return调用,这表明ftrace的调用链记录功能可能出现了问题。值得注意的是,由于ftrace的插桩(instrumentation)机制,异常发生时的调用栈信息变得难以解读。
技术分析
ftrace机制简介
ftrace是OP-TEE中实现函数调用跟踪的机制,它通过以下方式工作:
- 编译器在函数入口处插入
_mcount调用 - 运行时记录函数调用关系
- 在函数返回时通过
ftrace_return记录返回信息
问题根源
经过深入分析,发现问题并非最初猜测的栈溢出(stack corruption),而是栈指针损坏(stack-pointer corruption)。具体表现为:
- 在加密操作过程中(特别是
crypto_aes_enc_block()到rijndael_ecb_encrypt()的调用链),栈指针被意外修改 - 异常发生时,
x30(链接寄存器)和elr(异常链接寄存器)包含看似随机的数据 - 这些随机数据模式与堆中的AES密钥位置匹配,暗示可能存在安全或非安全中断干扰
问题特殊性
该问题具有以下特点:
- 不是每次都会发生,而是在特定条件下触发
- 与中断处理可能存在关联
- 现有的栈保护机制(如canary)未能检测到这一问题
- 添加栈保护页后问题仍然存在,但表现形式有所变化
解决方案与建议
虽然问题尚未完全解决,但根据分析结果,建议从以下几个方向进行排查:
- ftrace实现检查:重点审查arm64架构下的
_mcount汇编实现和ftrace_return函数 - 栈指针保护:加强关键操作期间的栈指针保护机制
- 中断上下文分析:检查安全/非安全中断处理过程中对寄存器状态的保存/恢复
- 加密操作隔离:确保加密操作期间的执行环境隔离
经验总结
这个案例揭示了在安全关键系统中使用函数跟踪机制时可能面临的挑战:
- 插桩机制本身可能引入不稳定性
- 调试工具可能因为自身的instrumentation而失效
- 硬件模拟环境可能掩盖某些真实硬件上才会暴露的问题
- 安全系统中的加密操作需要特别考虑执行环境的完整性
对于OP-TEE开发者来说,这一问题提醒我们需要在功能开发与系统稳定性之间找到平衡,特别是在涉及底层硬件操作的场景下。同时,也凸显了全面测试覆盖的重要性,包括各种配置组合和边界条件。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
AutoGLM-Phone-9BAutoGLM-Phone-9B是基于AutoGLM构建的移动智能助手框架,依托多模态感知理解手机屏幕并执行自动化操作。Jinja00
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
GLM-4.6V-FP8GLM-4.6V-FP8是GLM-V系列开源模型,支持128K上下文窗口,融合原生多模态函数调用能力,实现从视觉感知到执行的闭环。具备文档理解、图文生成、前端重构等功能,适用于云集群与本地部署,在同类参数规模中视觉理解性能领先。Jinja00
HunyuanOCRHunyuanOCR 是基于混元原生多模态架构打造的领先端到端 OCR 专家级视觉语言模型。它采用仅 10 亿参数的轻量化设计,在业界多项基准测试中取得了当前最佳性能。该模型不仅精通复杂多语言文档解析,还在文本检测与识别、开放域信息抽取、视频字幕提取及图片翻译等实际应用场景中表现卓越。00
GLM-ASR-Nano-2512GLM-ASR-Nano-2512 是一款稳健的开源语音识别模型,参数规模为 15 亿。该模型专为应对真实场景的复杂性而设计,在保持紧凑体量的同时,多项基准测试表现优于 OpenAI Whisper V3。Python00
GLM-TTSGLM-TTS 是一款基于大语言模型的高质量文本转语音(TTS)合成系统,支持零样本语音克隆和流式推理。该系统采用两阶段架构,结合了用于语音 token 生成的大语言模型(LLM)和用于波形合成的流匹配(Flow Matching)模型。 通过引入多奖励强化学习框架,GLM-TTS 显著提升了合成语音的表现力,相比传统 TTS 系统实现了更自然的情感控制。Python00
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00
最新内容推荐
STM32到GD32项目移植完全指南:从兼容性到实战技巧 JDK 8u381 Windows x64 安装包:企业级Java开发环境的完美选择 开源电子设计自动化利器:KiCad EDA全方位使用指南 Python案例资源下载 - 从入门到精通的完整项目代码合集 Python开发者的macOS终极指南:VSCode安装配置全攻略 网页设计期末大作业资源包 - 一站式解决方案助力高效完成项目 昆仑通态MCGS与台达VFD-M变频器通讯程序详解:工业自动化控制完美解决方案 STDF-View解析查看软件:半导体测试数据分析的终极工具指南 MQTT 3.1.1协议中文版文档:物联网开发者的必备技术指南 Jetson TX2开发板官方资源完全指南:从入门到精通
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
9
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
9
1
🔥LeetCode solutions in any programming language | 多种编程语言实现 LeetCode、《剑指 Offer(第 2 版)》、《程序员面试金典(第 6 版)》题解
Java
64
19
暂无简介
Dart
670
155
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
660
308
Ascend Extension for PyTorch
Python
219
236
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
134
867
喝着茶写代码!最易用的自托管一站式代码托管平台,包含Git托管,代码审查,团队协作,软件包和CI/CD。
Go
23
0
本仓将收集和展示高质量的仓颉示例代码,欢迎大家投稿,让全世界看到您的妙趣设计,也让更多人通过您的编码理解和喜爱仓颉语言。
Cangjie
392
3.82 K
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
259
322