OpenWrt SSH连接卡在SSH2_MSG_KEX_ECDH_REPLY问题的分析与解决
在OpenWrt 24.10.0-rc6和rc7版本中,部分用户报告了一个影响SSH连接的严重问题。当尝试通过SSH连接到远程服务器时,客户端会卡在"expecting SSH2_MSG_KEX_ECDH_REPLY"状态,导致连接失败。这个问题在之前的rc5版本中并未出现。
问题现象
用户在使用新版OpenWrt时发现,标准的SSH连接命令无法正常工作。通过调试发现,连接过程在密钥交换阶段停滞不前,具体表现为等待SSH2_MSG_KEX_ECDH_REPLY消息时出现超时。
根本原因分析
经过技术调查,这个问题与IPv6防火墙规则配置有关。OpenWrt的默认防火墙设置中,缺少了对某些关键ICMPv6消息类型的放行,特别是:
- fragmentation-needed(分片需求)
- certification-path-solicitation-message(证书路径请求消息)
- certification-path-advertisement-message(证书路径通告消息)
这些ICMPv6消息类型对于IPv6网络的正常运作至关重要。当它们被防火墙阻止时,会影响SSH连接过程中的关键网络通信,特别是在使用某些密钥交换算法时。
解决方案
临时解决方案
对于需要立即恢复SSH连接的用户,可以使用以下命令强制指定密钥交换算法:
ssh -l 用户名 服务器地址 -o KexAlgorithms=curve25519-sha256
这个方法通过强制使用curve25519-sha256算法绕过问题,但只是临时解决方案。
永久解决方案
要彻底解决这个问题,需要修改OpenWrt的防火墙规则,添加必要的ICMPv6消息类型放行规则。具体步骤如下:
- 删除现有的ICMPv6相关规则
- 重新创建包含完整ICMPv6消息类型的规则
对于输入方向的ICMPv6流量,应添加以下规则:
uci add firewall rule
uci set firewall.@rule[-1].name='Allow-ICMPv6-Input'
uci set firewall.@rule[-1].src='wan'
uci set firewall.@rule[-1].proto='icmp'
uci set firewall.@rule[-1].limit='1000/sec'
uci set firewall.@rule[-1].family='ipv6'
uci set firewall.@rule[-1].target='ACCEPT'
uci add_list firewall.@rule[-1].icmp_type='bad-header'
uci add_list firewall.@rule[-1].icmp_type='certification-path-solicitation-message'
uci add_list firewall.@rule[-1].icmp_type='certification-path-advertisement-message'
uci add_list firewall.@rule[-1].icmp_type='destination-unreachable'
uci add_list firewall.@rule[-1].icmp_type='echo-reply'
uci add_list firewall.@rule[-1].icmp_type='echo-request'
uci add_list firewall.@rule[-1].icmp_type='fragmentation-needed'
uci add_list firewall.@rule[-1].icmp_type='neighbour-advertisement'
uci add_list firewall.@rule[-1].icmp_type='neighbour-solicitation'
uci add_list firewall.@rule[-1].icmp_type='packet-too-big'
uci add_list firewall.@rule[-1].icmp_type='router-advertisement'
uci add_list firewall.@rule[-1].icmp_type='router-solicitation'
uci add_list firewall.@rule[-1].icmp_type='time-exceeded'
uci add_list firewall.@rule[-1].icmp_type='unknown-header-type'
对于转发方向的ICMPv6流量,应添加类似的规则:
uci add firewall rule
uci set firewall.@rule[-1].name='Allow-ICMPv6-Forward'
uci set firewall.@rule[-1].src='wan'
uci set firewall.@rule[-1].dest='*'
uci set firewall.@rule[-1].proto='icmp'
uci set firewall.@rule[-1].limit='1000/sec'
uci set firewall.@rule[-1].family='ipv6'
uci set firewall.@rule[-1].target='ACCEPT'
uci add_list firewall.@rule[-1].icmp_type='bad-header'
uci add_list firewall.@rule[-1].icmp_type='certification-path-solicitation-message'
uci add_list firewall.@rule[-1].icmp_type='certification-path-advertisement-message'
uci add_list firewall.@rule[-1].icmp_type='destination-unreachable'
uci add_list firewall.@rule[-1].icmp_type='echo-reply'
uci add_list firewall.@rule[-1].icmp_type='echo-request'
uci add_list firewall.@rule[-1].icmp_type='fragmentation-needed'
uci add_list firewall.@rule[-1].icmp_type='packet-too-big'
uci add_list firewall.@rule[-1].icmp_type='time-exceeded'
uci add_list firewall.@rule[-1].icmp_type='unknown-header-type'
技术建议
从网络安全和功能完整性的角度考虑,OpenWrt的默认防火墙配置应该包含对关键ICMPv6消息类型的放行。这些消息类型不仅是SSH连接所必需的,也是IPv6网络正常运作的基础。建议在未来的OpenWrt版本中更新默认防火墙规则,以避免类似问题的发生。
对于普通用户而言,理解ICMPv6消息类型的重要性很有必要。虽然出于安全考虑,防火墙通常会限制ICMP流量,但对于IPv6网络,某些ICMPv6消息是维持网络功能所必需的,应该谨慎处理而不是简单地全部阻止。
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