Tetragon项目中security_inode_create加载失败问题分析
问题背景
在Tetragon项目中,用户尝试通过添加dentry结构体类型支持来增强文件系统监控能力时,遇到了一个关于security_inode_create函数加载失败的问题。该问题表现为当使用dentry类型参数时,Tetragon无法正确加载相关策略,并返回"operation not permitted"错误。
问题现象
用户在Linux 5.15.0-113-generic内核环境下,基于Tetragon最新主分支构建并安装后,尝试应用一个针对security_inode_create函数的TracingPolicy时遇到加载失败。具体表现为:
- 当使用dentry类型作为第二个参数(index:1)时,策略加载失败
- 错误信息显示无法创建BPF链接pin
- 有趣的是,类似的security_inode_mkdir函数却能正常工作
技术分析
根本原因
经过深入分析,发现问题源于以下几个方面:
-
参数过滤机制问题:当使用dentry类型参数时,过滤机制可能未能正确工作,导致security_inode_create被Tetragon自身进程触发,而这时Tetragon正在尝试pin链接。
-
函数调用时机差异:security_inode_mkdir之所以能正常工作,是因为目录结构在程序加载时已经建立完成,不会引起冲突。
-
内核版本兼容性:该问题在Linux 5.15内核上出现,而在更新的6.12内核上测试正常,表明可能存在内核版本相关的兼容性问题。
参数过滤机制详解
Tetragon的过滤机制在处理dentry类型参数时存在以下特点:
- 当匹配参数设置为index:0时,策略可以正常加载
- 当设置为index:1并使用dentry类型时,过滤可能被绕过
- 这种不一致行为表明dentry类型的参数处理逻辑可能存在缺陷
相关函数行为差异
进一步测试发现,不同文件系统相关函数表现出不同行为:
- security_path_mknod函数同样出现加载失败问题
- 该函数返回的路径信息中会包含"(deleted)"标记
- 使用path类型参数替代dentry时,过滤功能完全正常
解决方案与优化
针对这一问题,开发团队已经提出了修复方案:
- 修正了过滤机制中的若干bug
- 改进了dentry类型参数的处理逻辑
- 增强了函数调用时机的判断
用户可以通过测试相关补丁来验证问题是否已解决。
技术建议
对于需要在生产环境使用类似监控功能的用户,建议:
- 考虑升级到较新的内核版本(如6.12+)
- 暂时使用path类型作为替代方案
- 密切关注相关修复补丁的合并进度
- 在测试环境中充分验证策略效果
总结
Tetragon作为新兴的eBPF安全监控工具,在文件系统监控方面提供了强大的能力。本次分析的security_inode_create加载问题揭示了在复杂内核环境下参数处理和过滤机制的挑战。随着项目的持续发展,这类问题将逐步得到完善,为用户提供更稳定可靠的安全监控能力。
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。C046
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TSX0123
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