Open5GS UPF组件PFCP协议处理问题分析
2025-07-05 02:35:52作者:凌朦慧Richard
问题概述
Open5GS项目中的UPF(用户面功能)组件在处理PFCP(分组转发控制协议)会话建立请求时存在一个稳定性问题。特定情况下通过构造特殊的PFCP报文可能触发UPF组件异常终止,影响服务可用性。该问题存在于v2.7.2版本中,属于输入校验不充分导致的稳定性问题。
技术背景
Open5GS是一个开源的5G核心网实现,UPF是其用户面功能组件,负责处理数据包的转发。PFCP是3GPP定义的控制面与用户面之间的通信协议,用于会话管理、数据包转发规则配置等。
在5G架构中,SMF(会话管理功能)通过PFCP协议与UPF通信,建立会话并配置转发规则。其中,F-TEID(完全限定隧道端点标识符)用于标识GTP隧道的端点,包含TEID(隧道端点ID)和IP地址等信息。
问题细节
问题位于UPF处理PFCP会话建立请求时的TEID校验逻辑中。当收到包含以下特征的PFCP报文时,UPF会触发异常终止:
- 报文设置了Restoration Indication标志(表示会话恢复)
- 包含的F-TEID中TEID值为0或超过最大允许值(默认为max_ue×4×16)
具体问题出现在lib/pfcp/context.c文件的ogs_pfcp_pdr_swap_teid函数中,该函数未对输入的TEID值进行充分校验,直接假设其有效性,导致当TEID超出允许范围时触发异常终止。
问题影响
该问题可能导致通过发送特定构造的PFCP报文影响UPF服务可用性。攻击者只需要能够向UPF的PFCP端口(默认8805)发送UDP报文即可触发此问题,无需任何认证。
修复方案
Open5GS开发团队通过以下方式解决了该问题:
- 在TEID交换前增加有效性检查,确保TEID不为0且在允许范围内
- 对于无效TEID的情况,记录错误日志并返回错误代码,而不是触发异常
- 完善输入校验逻辑,防止类似问题发生
修复后的版本会妥善处理异常输入,而不是直接终止,提高了系统的稳定性。
安全建议
对于使用Open5GS的用户,建议:
- 及时升级到已解决该问题的版本
- 在网络层面限制对UPF PFCP端口的访问,只允许可信节点连接
- 定期检查系统日志,监控异常PFCP报文
- 考虑部署流量监测系统,识别并阻止异常PFCP流量
总结
该问题展示了在协议实现中严格输入校验的重要性。开发者不应假设控制面节点总是发送有效数据,而应在处理前进行充分校验。对于关键网络组件,防御性编程和健全的错误处理机制是保证系统稳定性的关键。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
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
最新内容推荐
TextAnimator for Unity:打造专业级文字动画效果的终极解决方案 Python开发者的macOS终极指南:VSCode安装配置全攻略 全球GEOJSON地理数据资源下载指南 - 高效获取地理空间数据的完整解决方案 STM32到GD32项目移植完全指南:从兼容性到实战技巧 MQTT客户端软件源代码:物联网开发的强大工具与最佳实践指南 VSdebugChkMatch.exe:专业PDB签名匹配工具全面解析与使用指南 PANTONE潘通AI色板库:设计师必备的色彩管理利器 Python案例资源下载 - 从入门到精通的完整项目代码合集 TortoiseSVN 1.14.5.29465 中文版:高效版本控制的终极解决方案 CrystalIndex资源文件管理系统:高效索引与文件管理的最佳实践指南
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
9
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
413
3.18 K
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
690
325
Ascend Extension for PyTorch
Python
229
258
暂无简介
Dart
679
160
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
265
326
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.21 K
660
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
9
1
旨在打造算法先进、性能卓越、高效敏捷、安全可靠的密码套件,通过轻量级、可剪裁的软件技术架构满足各行业不同场景的多样化要求,让密码技术应用更简单,同时探索后量子等先进算法创新实践,构建密码前沿技术底座!
C
1.03 K
492
TorchAir 支持用户基于PyTorch框架和torch_npu插件在昇腾NPU上使用图模式进行推理。
Python
346
147