Mbed TLS 2.28.10 版本发布:安全加固与功能优化
Mbed TLS 是一个开源的、易于使用的 SSL/TLS 实现库,专为嵌入式系统设计。它提供了加密、SSL/TLS 协议实现以及 X.509 证书处理等功能,广泛应用于物联网设备、网络通信等场景。作为 ARM 公司维护的项目,Mbed TLS 以其轻量级和模块化设计著称,特别适合资源受限的环境。
版本概述
Mbed TLS 2.28.10 是该 2.28 长期支持(LTS)分支的最终版本,此后将不再提供错误修复或安全更新。建议所有用户尽快升级到受支持的版本。本次更新主要包含安全修复和功能增强,特别是针对 TLS 握手过程中的潜在安全问题进行了加固。
重要安全更新
TLS 客户端主机名验证强化
在 TLS 客户端中,如果未调用 mbedtls_ssl_set_hostname() 函数,且尝试进行基于证书的服务器身份验证时,mbedtls_ssl_handshake() 现在会失败并返回 MBEDTLS_ERR_SSL_CERTIFICATE_VERIFICATION_WITHOUT_HOSTNAME 错误。这一变更源于安全考虑:在不知道预期主机名的情况下验证服务器通常是不安全的。
开发者可以通过两种方式恢复旧行为:
- 调用
mbedtls_ssl_set_hostname()并将主机名参数设为 NULL - 启用新的编译时选项
MBEDTLS_SSL_CLI_ALLOW_WEAK_CERTIFICATE_VERIFICATION_WITHOUT_HOSTNAME
需要注意的是,ssl->hostname 在调用 mbedtls_ssl_set_hostname(ssl, NULL) 后的内容已发生变化,具体细节请参考 mbedtls_ssl_context 结构类型中 hostname 字段的文档说明。
TLS 1.2 握手问题修复
修复了 TLS 1.2 握手过程中的一个重要问题。当计算 Finished 消息时,如果内存分配失败或出现加密硬件故障,可能导致计算错误,从而影响 TLS 握手的安全保证。此问题编号为 CVE-2025-27810。
其他安全改进
- 清零 PSA 操作中使用的临时堆缓冲区
- 修复了
psa_key_derivation_input_integer()在操作中止后未检测错误状态的问题
功能优化与错误修复
网络连接处理改进
在网络组件中,使用 mbedtls_net_close 替代了原始的 close 函数,应用于 mbedtls_net_bind 和 mbedtls_net_connect 中,防止可能的文件描述符双重关闭问题。
平台兼容性增强
- 修复了在 MS-DOS DJGPP 环境下的编译问题
- 修正了 AES-NI 内联汇编的约束条件,该问题可能在某些 GCC 类编译器为通用 x86_64 目标构建 AES 时导致代码错误
- 移除了 Everest Visual Studio 2010 兼容头文件,这些文件可能在不完整实现的情况下遮蔽标准 CRT 头文件
调试输出修复
修正了 MBEDTLS_PRINTF_SIZET 的定义,解决了在启用 SSL 调试功能时,使用 Visual Studio 2013 或 MinGW 构建的 Mbed TLS 副本可能出现的运行时崩溃问题。
升级建议
所有用户都应考虑在适当的开发周期内升级到此版本,以利用其中的安全修复和功能改进。特别需要注意的是,2.28 LTS 分支将不再接收更新,长期使用的项目应规划迁移到受支持的版本。
对于 TLS 客户端实现,开发者应确保正确调用 mbedtls_ssl_set_hostname() 函数,特别是在使用证书认证(而非预共享密钥)的场景下。这一实践对于防止服务器冒充攻击至关重要。
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-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