Tock操作系统中的Cortex-M MPU内存保护问题分析
2025-06-05 02:37:09作者:滑思眉Philip
前言
在嵌入式系统开发中,内存保护单元(MPU)是确保系统安全性的关键组件。本文将深入分析Tock操作系统中Cortex-M架构MPU实现的一个潜在安全问题,该问题可能导致应用程序意外访问内核保护内存区域。
问题背景
Tock操作系统为Cortex-M处理器实现了内存保护机制,其中allocate_app_memory_region函数负责为应用程序分配内存区域并配置MPU。该函数的主要职责是:
- 为整个进程块分配MPU区域
- 使用子区域控制堆内存访问范围
- 确保不覆盖内核保护的grant内存区域
问题细节分析
在allocate_app_memory_region函数中存在一个关键逻辑缺陷。当检查子区域结束地址(subregions_enabled_end)是否超过内核内存边界(kernel_memory_break)时,处理逻辑存在不足:
if subregions_enabled_end > kernel_memory_break {
region_size *= 2;
if region_start % region_size != 0 {
region_start += region_size - (region_start % region_size);
}
num_enabled_subregions = initial_app_memory_size * 8 / region_size + 1;
}
这段代码虽然检测到了越界情况,但调整后的配置仍可能允许应用程序访问内核grant内存。具体表现为:
- 当
initial_app_memory_size设置为特定值(如6980)时,会触发此条件分支 - 调整后的区域配置仍可能导致
subregions_enabled_end > kernel_memory_break - 最终MPU配置可能错误地允许应用程序访问保护区域
实际影响评估
尽管存在此问题,但在实际运行中发现:
- 应用程序启动时会触发
update_app_memory_region调用 - 该函数会正确重新配置MPU,修复初始错误配置
- 只有在应用程序完全不调用
brk系统调用时,问题才可能被利用
技术深度解析
MPU配置机制
Cortex-M的MPU通过以下方式实现内存保护:
- 将内存划分为多个区域(通常8-16个)
- 每个区域可设置起始地址、大小和访问权限
- 子区域机制允许对区域进行更细粒度的控制
Tock的内存布局
Tock采用特定的内存布局设计:
+-------------------+
| 应用程序代码 |
+-------------------+
| 应用程序堆 |
+-------------------+
| 内核grant区域 | ← kernel_memory_break
+-------------------+
| 内核内存 |
+-------------------+
allocate_app_memory_region需要确保应用程序只能访问grant区域之前的内存。
改进建议
针对此问题,建议的改进方案包括:
- 在调整区域大小后,重新验证
subregions_enabled_end是否仍然越界 - 添加循环检查,直到找到合适的区域配置
- 在无法找到合适配置时返回错误,而非使用不安全的配置
安全启示
这一案例展示了嵌入式系统中内存保护的几个重要原则:
- 初始配置与运行时配置同样重要
- 安全机制需要端到端的验证
- 系统调用等运行时机制可以作为安全后备
结论
Tock操作系统中Cortex-M MPU实现的这一潜在问题虽然在实际运行中被后续系统调用修复,但仍揭示了内存保护机制设计中的微妙之处。嵌入式系统开发者应当特别注意MPU配置的边界条件检查,确保在所有情况下都能正确实施内存隔离。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
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。C098
baihu-dataset异构数据集“白虎”正式开源——首批开放10w+条真实机器人动作数据,构建具身智能标准化训练基座。00
mindquantumMindQuantum is a general software library supporting the development of applications for quantum computation.Python058
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
AgentCPM-Explore没有万亿参数的算力堆砌,没有百万级数据的暴力灌入,清华大学自然语言处理实验室、中国人民大学、面壁智能与 OpenBMB 开源社区联合研发的 AgentCPM-Explore 智能体模型基于仅 4B 参数的模型,在深度探索类任务上取得同尺寸模型 SOTA、越级赶上甚至超越 8B 级 SOTA 模型、比肩部分 30B 级以上和闭源大模型的效果,真正让大模型的长程任务处理能力有望部署于端侧。Jinja00
最新内容推荐
探索未来显示技术:Adafruit_SH1106 图形库 推荐使用 taggingJS:一款轻量级的前端标签插件!【亲测免费】 探索像素级完美的结构化运动:PixSFM 推荐开源项目:DropPoint - 让拖放操作更简单【亲测免费】 推荐开源项目:picocom——小巧而强大的串口通信工具 推荐使用:NATS .NET 客户端【亲测免费】 推荐开源项目:MiracleCast - 智能无线显示实现 探索安全新维度:backdoor-apk 动态后门注入工具 探秘Viasfora:Visual Studio 2022的文本编辑增强利器 推荐使用:go-reuseport - 实现高效端口复用的Go语言库
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
27
11
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
478
3.56 K
openEuler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。
C
233
97
暂无简介
Dart
728
175
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
287
340
Ascend Extension for PyTorch
Python
287
320
🎉 (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
1.28 K
704
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
10
1
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++
849
446
🔥LeetCode solutions in any programming language | 多种编程语言实现 LeetCode、《剑指 Offer(第 2 版)》、《程序员面试金典(第 6 版)》题解
Java
65
19