Wazuh项目对Fedora 42 Beta系统的兼容性测试分析
前言
作为一款开源的端点安全检测与响应平台,Wazuh持续扩展其对各类操作系统的支持范围。近期技术团队针对即将发布的Fedora 42 Beta版本进行了全面的兼容性验证测试。本文将详细解析测试过程与关键发现,为安全运维人员提供参考。
测试环境构建
测试环境采用Fedora 42 Beta(Cloud Edition Prerelease)系统,内核版本为6.14.0-0.rc3.29.fc42.x86_64。测试过程中使用了Wazuh 4.10.1版本的Agent组件,通过标准RPM包进行安装部署。
核心功能验证
基础安装与连接
Agent安装过程顺利,通过rpm命令完成部署后,Agent能够成功向管理端注册并建立加密通信连接。日志显示管理端正确接收了Agent的认证请求,并为其分配了唯一标识符。
日志采集能力
系统配置了多种日志采集方式进行验证:
- 系统日志:成功捕获SSH登录失败等安全事件
- 自定义日志文件:正确监控/var/log/audit/audit.log文件变更
- 命令输出:通过配置定期执行的命令获取内存利用率指标
测试结果显示所有日志采集渠道均工作正常,告警规则触发准确。
文件完整性监控
针对不同监控模式进行了全面测试:
- 计划扫描模式:按10秒间隔检测/test_scheduled目录
- 实时监控模式:即时响应/test_realtime目录变更
- 审计模式:尝试通过auditd和eBPF两种技术实现
测试发现标准auditd方案存在兼容性问题,而eBPF方案能够正确捕获文件创建事件,但删除事件检测存在已知限制。
高级功能评估
安全配置评估(SCA)
当前测试版本尚未提供针对Fedora 42的官方CIS基准策略。技术团队已启动内部评估流程,将根据系统特性制定临时检查方案。
资产清点功能
系统资产采集功能表现良好,能够完整获取:
- 硬件信息:包括CPU型号、内存容量等
- 软件清单:已安装软件包及其版本详情
- 网络配置:接口信息、IP地址、路由表等
- 系统进程:运行中进程的详细属性
主动响应机制
测试验证了远程重启Agent的响应能力,管理端能够成功下发指令并确认执行结果,整个流程耗时约30秒完成。
技术挑战与解决方案
在测试过程中发现的主要技术障碍是whodata功能的实现。传统基于auditd的方案由于系统兼容性问题无法正常工作,而采用eBPF技术替代后:
- 优点:无需额外内核模块,性能开销低
- 限制:目前版本对文件删除事件的支持不完善
建议在生产环境中结合实时监控与定期扫描策略,待后续版本完善相关功能。
部署建议
对于计划在Fedora 42环境部署Wazuh的用户,建议:
- 优先采用4.12.0及以上版本的Agent
- 对于关键目录监控,配置实时+定期双重检测策略
- 暂时使用自定义SCA策略进行合规检查
- 关注官方更新以获取完整的whodata功能支持
结语
本次测试证实Wazuh在Fedora 42 Beta系统上具备良好的基础安全监控能力。虽然某些高级功能存在限制,但核心安全防护机制运行稳定。随着Fedora 42正式版的发布和Wazuh后续版本的迭代,预期将实现更全面的功能支持。
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- DDeepSeek-OCRDeepSeek-OCR是一款以大语言模型为核心的开源工具,从LLM视角出发,探索视觉文本压缩的极限。Python00
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
HunyuanWorld-Mirror混元3D世界重建模型,支持多模态先验注入和多任务统一输出Python00
AI内容魔方AI内容专区,汇集全球AI开源项目,集结模块、可组合的内容,致力于分享、交流。03
Spark-Scilit-X1-13B科大讯飞Spark Scilit-X1-13B基于最新一代科大讯飞基础模型,并针对源自科学文献的多项核心任务进行了训练。作为一款专为学术研究场景打造的大型语言模型,它在论文辅助阅读、学术翻译、英语润色和评论生成等方面均表现出色,旨在为研究人员、教师和学生提供高效、精准的智能辅助。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- HHowToCook程序员在家做饭方法指南。Programmer's guide about how to cook at home (Chinese only).Dockerfile014
Spark-Chemistry-X1-13B科大讯飞星火化学-X1-13B (iFLYTEK Spark Chemistry-X1-13B) 是一款专为化学领域优化的大语言模型。它由星火-X1 (Spark-X1) 基础模型微调而来,在化学知识问答、分子性质预测、化学名称转换和科学推理方面展现出强大的能力,同时保持了强大的通用语言理解与生成能力。Python00- PpathwayPathway is an open framework for high-throughput and low-latency real-time data processing.Python00