VSCodium在macOS上的开发者ID未公证问题分析
VSCodium作为Visual Studio Code的开源替代版本,近期在macOS平台1.85.2版本中出现了开发者ID未公证的安全警告问题。本文将深入分析这一问题的技术背景、产生原因及解决方案。
问题现象
当用户在macOS系统上尝试运行VSCodium 1.85.2版本时,系统安全机制Gatekeeper会拒绝执行,并显示"Unnotarized Developer ID"(未公证的开发者ID)错误。具体表现为使用spctl命令验证时返回"rejected"状态,指出应用程序来源为"Developer ID Application: Peter Squicciarini"但未经公证。
技术背景
macOS Gatekeeper是苹果设计的一套安全机制,用于确保只有受信任的软件能在用户设备上运行。它通过以下层级评估应用程序:
- 代码签名验证
- 公证状态检查
- 开发者ID有效性
- 其他安全策略
当Gatekeeper评估应用程序时,它会按照上述顺序检查每个要求,第一个匹配的策略将决定应用程序是否被允许运行。"Unnotarized Developer ID"属于拒绝类型策略,意味着即使代码已签名但未公证,也会被禁止运行。
问题原因分析
VSCodium 1.85.2版本出现此问题的根本原因在于:
- 应用程序使用了有效的开发者ID签名(Peter Squicciarini的证书)
- 但该签名版本未提交苹果进行公证流程
- macOS系统(特别是较新版本)要求所有开发者ID签名的应用必须经过公证
解决方案与验证
对于开发者而言,解决此类问题需要以下步骤:
-
完整签名验证:使用codesign工具深度验证签名完整性
codesign -dv --verbose=4 /Applications/VSCodium.app -
检查公证状态:验证应用程序是否包含公证票据
spctl -a -v /Applications/VSCodium.app -
重新打包与公证:如果需要,开发者应:
- 确保所有资源正确签名
- 提交苹果公证服务
- 等待公证完成后再分发
对于终端用户,临时解决方案包括:
- 通过右键点击选择"打开"来绕过Gatekeeper限制
- 在系统设置中临时降低安全等级(不推荐)
- 等待开发者发布已公证的更新版本
开发者最佳实践
为避免此类问题,开发者应当:
-
确保完整的代码签名流程,包括:
- 所有二进制文件和资源文件签名
- 使用有效的开发者ID证书
- 正确设置签名参数
-
必须进行公证流程:
- 将应用程序提交苹果公证服务
- 等待公证完成后再分发
- 定期更新证书和公证状态
-
测试阶段验证:
- 在不同版本macOS上测试Gatekeeper行为
- 检查系统日志中相关错误信息
- 验证各种分发方式(直接下载、磁盘映像、安装包等)
总结
VSCodium在macOS上的未公证问题反映了苹果生态系统对安全要求的日益严格。作为开源项目,VSCodium需要适应这些变化以确保用户体验。开发者应当重视代码签名和公证流程,而用户则应理解这些安全限制的重要性,在确保安全的前提下合理使用应用程序。
随着macOS安全机制的不断演进,类似的公证要求可能会变得更加普遍,这既是挑战也是提升软件质量和安全性的机遇。
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。C030
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