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。
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。C051
MiniMax-M2.1从多语言软件开发自动化到复杂多步骤办公流程执行,MiniMax-M2.1 助力开发者构建下一代自主应用——全程保持完全透明、可控且易于获取。Python00
kylin-wayland-compositorkylin-wayland-compositor或kylin-wlcom(以下简称kywc)是一个基于wlroots编写的wayland合成器。 目前积极开发中,并作为默认显示服务器随openKylin系统发布。 该项目使用开源协议GPL-1.0-or-later,项目中来源于其他开源项目的文件或代码片段遵守原开源协议要求。C01
PaddleOCR-VLPaddleOCR-VL 是一款顶尖且资源高效的文档解析专用模型。其核心组件为 PaddleOCR-VL-0.9B,这是一款精简却功能强大的视觉语言模型(VLM)。该模型融合了 NaViT 风格的动态分辨率视觉编码器与 ERNIE-4.5-0.3B 语言模型,可实现精准的元素识别。Python00
GLM-4.7GLM-4.7上线并开源。新版本面向Coding场景强化了编码能力、长程任务规划与工具协同,并在多项主流公开基准测试中取得开源模型中的领先表现。 目前,GLM-4.7已通过BigModel.cn提供API,并在z.ai全栈开发模式中上线Skills模块,支持多模态任务的统一规划与协作。Jinja00
agent-studioopenJiuwen agent-studio提供零码、低码可视化开发和工作流编排,模型、知识库、插件等各资源管理能力TSX0127
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