解决Caldera在Ubuntu 22.04上的安装问题:X509_V_FLAG_NOTIFY_POLICY错误分析
问题背景
Caldera是一款由MITRE开发的开源自动化对抗模拟平台,在网络安全领域有着广泛应用。近期有用户报告在Ubuntu 22.04系统上安装Caldera 5.0.0版本时遇到了一个与加密相关的错误,具体表现为模块'lib'缺少'X509_V_FLAG_NOTIFY_POLICY'属性。
错误现象
当用户在AWS EC2实例上运行Ubuntu 22.04系统,按照标准安装流程执行Caldera时,会遇到以下错误:
AttributeError: module 'lib' has no attribute 'X509_V_FLAG_NOTIFY_POLICY'. Did you mean: 'X509_V_FLAG_EXPLICIT_POLICY'?
这个错误发生在Python尝试导入asyncssh模块时,最终追溯到OpenSSL的crypto模块中X509证书存储标志的定义问题。
根本原因分析
经过技术社区的多方验证,这个问题主要出现在云环境(如AWS EC2和Azure)中的Ubuntu 22.04系统上,本地Ubuntu 22.04环境通常不会出现。问题的核心在于:
- 云环境中的Ubuntu系统预装的pyOpenSSL和cryptography库版本可能存在兼容性问题
- X509证书验证标志在不同版本的OpenSSL绑定中有所变化
- 云提供商可能对基础镜像进行了特定修改,影响了加密库的依赖关系
解决方案
针对这一问题,社区发现了两种有效的解决方法:
方法一:升级pyOpenSSL
sudo pip3 install --upgrade pyOpenSSL
方法二:升级cryptography库
pip3 install cryptography --upgrade
这两个方法都能解决问题,因为它们都会更新相关的加密组件到兼容的版本。在实际测试中,将cryptography从42.0.2升级到42.0.3版本即可解决。
额外注意事项
-
Web界面访问问题:部分用户报告在解决加密问题后,Web界面只能在localhost上访问,无法通过公共IP访问。这需要检查Caldera的配置文件,确保绑定地址设置为0.0.0.0而非127.0.0.1。
-
VueJS应用响应问题:有用户遇到前端应用无响应的情况,这可能与主机名配置或跨域设置有关,需要进一步调试前端配置。
-
环境差异:这个问题主要出现在云环境中的Ubuntu系统,本地Ubuntu 22.04通常不会遇到,说明云提供商可能对基础镜像做了特定修改。
最佳实践建议
对于在云环境中部署Caldera的用户,建议:
- 在安装Caldera前先升级加密相关库
- 检查系统Python环境和pip版本
- 考虑使用虚拟环境隔离依赖
- 部署完成后验证Web界面的可访问性
- 关注Caldera官方文档的更新,获取最新的安装指导
通过以上措施,可以确保Caldera在Ubuntu 22.04系统上的顺利安装和运行。
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