Opensnitch在Fedora Silverblue上的内核配置文件路径问题解析
2025-05-20 23:36:39作者:牧宁李
问题背景
Opensnitch是一款基于Linux系统的应用程序安全工具,它依赖于内核模块来监控网络连接。在Fedora Silverblue系统上,用户报告了Opensnitch无法正常启动的问题,具体表现为opensnitchd -check-requirements命令执行时报错"ERR /proc/config.gz not found"。
问题根源分析
在传统Linux发行版中,内核配置文件通常位于/proc/config.gz路径下。然而,Fedora Silverblue作为一个不可变的操作系统,采用了不同的文件系统布局。经过调查发现:
- Silverblue将内核配置文件存储在
/usr/lib/modules/$KERNEL/config路径下 - Opensnitch默认只检查
/proc/config.gz路径 - 这种路径差异导致Opensnitch无法找到所需的内核配置文件
技术解决方案
针对这一问题,Opensnitch开发团队已经实现了以下改进:
-
扩展了内核配置文件的搜索路径,现在会同时检查以下位置:
- 传统的
/proc/config.gz - Fedora Silverblue使用的
/usr/lib/modules/$KERNEL/config
- 传统的
-
改进后的检查逻辑能够自动适应不同发行版的文件系统布局
用户影响
这一改进对用户意味着:
- Fedora Silverblue用户现在可以正常使用Opensnitch
- 系统检查不再会因为找不到配置文件而失败
- 提升了工具在不同Linux发行版间的兼容性
技术实现细节
在底层实现上,Opensnitch现在会:
- 首先尝试读取
/proc/config.gz(传统路径) - 如果失败,则构建内核版本特定的路径
/usr/lib/modules/$KERNEL/config - 尝试从备选路径加载配置文件
- 如果两个路径都不可用,才会报告错误
结论
这一改进展示了开源软件如何通过社区反馈不断优化跨发行版兼容性。对于使用不可变系统如Fedora Silverblue的用户,现在可以无障碍地使用Opensnitch来监控和管理网络连接。这也为其他系统工具开发者提供了处理类似路径差异问题的参考方案。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-ThinkingERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Thinking 是 ERNIE-4.5-VL-28B-A3B 架构的重大升级,通过中期大规模视觉-语言推理数据训练,显著提升了模型的表征能力和模态对齐,实现了多模态推理能力的突破性飞跃Python00
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
MiniMax-M2MiniMax-M2是MiniMaxAI开源的高效MoE模型,2300亿总参数中仅激活100亿,却在编码和智能体任务上表现卓越。它支持多文件编辑、终端操作和复杂工具链调用Python00
HunyuanVideo-1.5暂无简介00
MiniCPM-V-4_5MiniCPM-V 4.5 是 MiniCPM-V 系列中最新且功能最强的模型。该模型基于 Qwen3-8B 和 SigLIP2-400M 构建,总参数量为 80 亿。与之前的 MiniCPM-V 和 MiniCPM-o 模型相比,它在性能上有显著提升,并引入了新的实用功能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
GOT-OCR-2.0-hf阶跃星辰StepFun推出的GOT-OCR-2.0-hf是一款强大的多语言OCR开源模型,支持从普通文档到复杂场景的文字识别。它能精准处理表格、图表、数学公式、几何图形甚至乐谱等特殊内容,输出结果可通过第三方工具渲染成多种格式。模型支持1024×1024高分辨率输入,具备多页批量处理、动态分块识别和交互式区域选择等创新功能,用户可通过坐标或颜色指定识别区域。基于Apache 2.0协议开源,提供Hugging Face演示和完整代码,适用于学术研究到工业应用的广泛场景,为OCR领域带来突破性解决方案。00
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
7
Ascend Extension for PyTorch
Python
177
195
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++
647
264
TorchAir 支持用户基于PyTorch框架和torch_npu插件在昇腾NPU上使用图模式进行推理。
Python
270
94
暂无简介
Dart
623
140
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
378
3.34 K
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
242
315
🎉 (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
1.1 K
621
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
126
856
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