libseccomp 2.6.0版本发布:增强系统调用过滤能力
libseccomp是一个开源的Linux系统调用过滤库,它为用户空间程序提供了简单易用的接口来构建和管理seccomp过滤器。seccomp是Linux内核提供的一种安全机制,允许进程限制自己能够执行的系统调用,从而减少攻击面,提高安全性。libseccomp通过抽象底层实现细节,使开发者能够更轻松地利用这一强大的安全特性。
最新发布的libseccomp 2.6.0版本带来了多项重要更新和改进,包括对新架构的支持、性能优化、功能增强以及多个bug修复。这些改进不仅扩展了libseccomp的适用范围,也提升了其稳定性和易用性。
新增架构支持
2.6.0版本显著扩展了支持的处理器架构范围,新增了对以下架构的支持:
-
SuperH架构:同时支持小端序(LE)和大端序(BE)两种字节序的SuperH处理器。SuperH是日立和瑞萨电子开发的RISC架构处理器系列,广泛应用于嵌入式系统。
-
LoongArch架构:这是龙芯中科自主研发的处理器架构,主要应用于中国国产计算机系统。支持这一架构意味着libseccomp可以更好地服务于国产化替代场景。
-
Motorola 68000(32位):经典的68k架构支持使得libseccomp可以应用于一些传统嵌入式系统和复古计算项目。
这些新增架构的支持使得libseccomp能够在更广泛的硬件平台上发挥作用,为不同架构下的应用程序提供一致的安全保护能力。
多路复用系统调用支持扩展
多路复用系统调用(multiplexed syscalls)是指某些架构上,多个系统调用通过一个共同的入口点进行分发的情况。2.6.0版本增强了对这一特性的支持:
-
MIPS架构:完善了对MIPS处理器上多路复用系统调用的处理逻辑。
-
SuperH架构:新增了对SuperH处理器多路复用系统调用的支持。
-
PPC架构:改进了PowerPC架构下的多路复用系统调用处理。
此外,开发团队还重构了多路复用系统调用的内部实现,使其更加简洁和统一。这一改进不仅提高了代码的可维护性,也为未来支持更多架构的多路复用特性奠定了基础。
新功能与API增强
2.6.0版本引入了几个重要的新功能和API改进:
-
SECCOMP_FILTER_FLAG_WAIT_KILLABLE_RECV标志支持:这一内核特性允许在接收通知时被信号中断,提高了应用程序的响应性。
-
事务支持API:
seccomp_transaction_start():开始一个过滤器事务seccomp_transaction_commit():提交事务中的过滤器更改seccomp_transaction_reject():回滚事务中的更改
事务API的引入使得过滤器规则的更新可以原子化执行,避免了中间状态可能导致的安全问题。
-
预计算API:新增的
seccomp_precompute()函数允许在调用seccomp_load()或seccomp_export_bpf_mem()之前预先生成BPF过滤器,这一优化可以显著减少运行时开销,特别是对于复杂过滤器规则。
性能优化与稳定性改进
2.6.0版本包含多项性能优化和稳定性增强:
-
BPF过滤器生成优化:通过预计算机制,减少了运行时的过滤器生成开销。
-
错误处理改进:更好地处理了WAIT_KILLABLE_RECV标志错误传递的情况,以及SECCOMP_IOCTL_NOTIF_ID_VALID的内核实现变更。
-
内存管理增强:修复了过滤器快照管理中的潜在内存泄漏问题,以及过滤器状态可能被破坏的情况。
-
用户空间通知改进:修复了文件描述符重复请求的问题,提高了通知机制的可靠性。
Python绑定改进
对于使用Python的开发人员,2.6.0版本也带来了重要更新:
-
通知文件描述符获取:新增了获取通知文件描述符的支持,增强了Python程序与seccomp过滤器的交互能力。
-
构建系统迁移:从已弃用的distutils迁移到Cython,确保Python绑定的长期可维护性。
测试与文档完善
开发团队在此版本中投入了大量精力改进测试覆盖率和文档质量:
-
测试框架增强:增加了对新特性和架构的测试用例,提高了代码质量保证。
-
CI/CD改进:优化了持续集成流程,确保不同配置下的构建和测试都能可靠运行。
-
文档更新:全面更新了使用文档和API参考,使开发者能够更轻松地理解和使用新功能。
总结
libseccomp 2.6.0是一个功能丰富且稳定的版本,它不仅扩展了对多种处理器架构的支持,还引入了事务API、预计算优化等创新特性。这些改进使得开发者能够构建更安全、更高效的应用程序,特别是在安全敏感的容器化和沙箱环境中。
对于系统安全开发人员来说,升级到2.6.0版本可以带来更好的性能、更广泛的支持和更可靠的运行体验。建议所有使用libseccomp的项目评估升级到这一版本,以利用其提供的新特性和改进。
Kimi-K2.5Kimi K2.5 是一款开源的原生多模态智能体模型,它在 Kimi-K2-Base 的基础上,通过对约 15 万亿混合视觉和文本 tokens 进行持续预训练构建而成。该模型将视觉与语言理解、高级智能体能力、即时模式与思考模式,以及对话式与智能体范式无缝融合。Python00- QQwen3-Coder-Next2026年2月4日,正式发布的Qwen3-Coder-Next,一款专为编码智能体和本地开发场景设计的开源语言模型。Python00
xw-cli实现国产算力大模型零门槛部署,一键跑通 Qwen、GLM-4.7、Minimax-2.1、DeepSeek-OCR 等模型Go06
PaddleOCR-VL-1.5PaddleOCR-VL-1.5 是 PaddleOCR-VL 的新一代进阶模型,在 OmniDocBench v1.5 上实现了 94.5% 的全新 state-of-the-art 准确率。 为了严格评估模型在真实物理畸变下的鲁棒性——包括扫描伪影、倾斜、扭曲、屏幕拍摄和光照变化——我们提出了 Real5-OmniDocBench 基准测试集。实验结果表明,该增强模型在新构建的基准测试集上达到了 SOTA 性能。此外,我们通过整合印章识别和文本检测识别(text spotting)任务扩展了模型的能力,同时保持 0.9B 的超紧凑 VLM 规模,具备高效率特性。Python00
KuiklyUI基于KMP技术的高性能、全平台开发框架,具备统一代码库、极致易用性和动态灵活性。 Provide a high-performance, full-platform development framework with unified codebase, ultimate ease of use, and dynamic flexibility. 注意:本仓库为Github仓库镜像,PR或Issue请移步至Github发起,感谢支持!Kotlin08
VLOOKVLOOK™ 是优雅好用的 Typora/Markdown 主题包和增强插件。 VLOOK™ is an elegant and practical THEME PACKAGE × ENHANCEMENT PLUGIN for Typora/Markdown.Less00