Ubuntu-Rockchip 项目实现全盘加密的技术探索
2025-06-26 01:55:17作者:庞眉杨Will
背景介绍
在嵌入式Linux系统中实现全盘加密一直是一个具有挑战性的任务,特别是在基于Rockchip处理器的Orange Pi等开发板上。Ubuntu-Rockchip项目作为一个针对Rockchip平台优化的Ubuntu系统,用户对其全盘加密功能的需求日益增长。本文将深入探讨在该项目环境下实现LUKS全盘加密的技术方案。
技术挑战分析
在Rockchip平台上实现全盘加密面临几个关键挑战:
- 引导加载程序限制:U-Boot需要能够识别加密分区并加载内核
- 设备树处理:DTB/DTBO文件需要在加密环境外可访问
- 系统更新机制:内核更新后需要确保加密配置不被破坏
现有解决方案
根据社区讨论,目前有两种主要实现方式:
方案一:非加密/boot分区
这是较为成熟的方案,需要:
- 将/boot分区保持为未加密的ext4格式
- 将设备树文件(DTB/DTBO)存放在/boot分区
- 修改u-boot配置指向正确的设备树路径
关键配置文件修改包括:
/etc/default/u-boot中明确指定DTB路径/etc/fstab正确配置加密根分区/etc/kernel/cmdline设置正确的挂载参数
方案二:定制u-boot-update脚本
社区用户Aelliari分享了一种需要修改系统脚本的方案:
- 修改
/usr/sbin/u-boot-update脚本,移除对DTB文件存在的检查 - 因为加密环境下路径解析会发生变化
- 需要额外维护一个systemd服务来同步DTB更新
具体实施步骤
对于希望手动配置的用户,以下是基本操作流程:
-
分区准备:
- 创建单独的/boot分区(建议至少512MB)
- 剩余空间创建为加密的根分区
-
系统安装:
- 先安装基础系统到未加密状态
- 然后迁移根文件系统到加密分区
-
关键配置修改:
# /etc/default/u-boot示例配置 U_BOOT_FDT="/DTB/rk3588-orangepi-5-plus.dtb" U_BOOT_FDT_OVERLAYS="DTB/rk3588-pwm14-m2.dtbo" -
u-boot-update脚本修改:
- if [ -e "${U_BOOT_FDT}" ] && [ -n "${U_BOOT_FDT}" ] && [ "/" = $(echo "${U_BOOT_FDT}" | head -c1) ] + if [ -n "${U_BOOT_FDT}" ] && [ "/" = $(echo "${U_BOOT_FDT}" | head -c1) ] -
DTB同步服务: 建议创建一个systemd服务,在系统启动后检查并更新/boot分区中的DTB文件
替代方案建议
对于不想深入修改系统配置的用户,可以考虑以下简化方案:
- 保持小容量根分区:使用未加密的小容量ext4根分区
- 添加加密数据分区:将用户数据存储在单独的加密btrfs分区
- 符号链接整合:将/home等目录链接到加密分区
这种方案避免了复杂的引导修改,同时保证了用户数据的安全。
未来展望
随着Rockchip平台的发展,全盘加密支持有望变得更加完善。可能的改进方向包括:
- U-Boot原生支持加密分区检测
- 官方提供预配置的加密镜像
- 更智能的DTB文件处理机制
目前,用户可以通过上述方案在Ubuntu-Rockchip项目上实现基本可用的全盘加密功能,但需要一定的Linux系统管理经验。对于生产环境,建议充分测试后再部署。
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
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
25
9
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
414
3.19 K
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
Ascend Extension for PyTorch
Python
229
259
暂无简介
Dart
680
160
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++
689
326
🔥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
65
19
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
265
326
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.21 K
660
旨在打造算法先进、性能卓越、高效敏捷、安全可靠的密码套件,通过轻量级、可剪裁的软件技术架构满足各行业不同场景的多样化要求,让密码技术应用更简单,同时探索后量子等先进算法创新实践,构建密码前沿技术底座!
C
1.03 K
493