OpenSnitch项目中的进程UID识别问题分析与解决方案
2025-05-20 14:46:30作者:滑思眉Philip
问题背景
OpenSnitch是一款基于Linux内核的防火墙应用程序,它能够实时监控和控制系统的网络连接。在最新发布的v1.7.0-rc版本中,用户报告了一个关键问题:系统偶尔会错误地识别进程的用户ID(UID)和进程路径。具体表现为:
- 将普通用户(UID 1000)运行的进程错误识别为root用户(UID 0)
- 对于Python脚本类应用(如Variety壁纸管理工具),有时会错误显示为解释器路径(/usr/bin/python3)而非实际脚本路径(/usr/bin/variety)
技术分析
UID识别错误问题
经过开发团队深入分析,发现问题根源在于OpenSnitch处理进程权限降级场景时的逻辑缺陷。以apt包管理器为例:
- 用户以root权限执行
apt update命令 - apt内部会主动降权,使用
_apt用户(UID 42)建立网络连接 - 内核的Netfilter模块将连接重定向到OpenSnitch时,报告UID为42
- OpenSnitch在缓存处理时未能正确同步更新进程UID信息
问题代码位于ebpf/find.go文件中,当从缓存中查找进程信息时,没有将连接报告的UID与缓存中的进程UID进行同步更新。
进程路径识别问题
对于Python脚本类应用的路径识别问题,其机制更为复杂:
- 当OpenSnitch拦截到新进程创建时,内核会传递用户实际输入的命令(可能是
/usr/bin/variety或./variety) - 但如果通过
/proc/<pid>/exe和/proc/<pid>/cmdline读取进程信息,会得到解释器路径(/usr/bin/python3.12 /usr/bin/variety) - 当OpenSnitch服务重启后,对于已运行的进程,只能获取后者形式的信息
解决方案
开发团队通过以下方式解决了这些问题:
- UID同步机制:统一了缓存处理逻辑,确保无论从exec事件还是连接事件获取的进程信息,都会同步更新UID字段
- 进程路径优化:优先使用内核传递的原始命令路径,仅在无法获取时回退到读取/proc文件系统信息
技术细节
eBPF事件处理流程
OpenSnitch依赖Linux的eBPF技术监控系统调用,其事件处理流程如下:
- execve事件拦截:当新进程创建时,内核通过eBPF程序通知用户空间
- PATH解析:系统会尝试按照$PATH环境变量解析可执行文件路径
- 信息缓存:将进程PID、UID、路径等信息存入缓存,供后续网络连接关联使用
- 连接关联:当网络连接发生时,通过PID从缓存中查找对应的进程信息
权限处理机制
对于setuid/setgid等权限变更场景,OpenSnitch现在能够:
- 识别原始执行用户
- 跟踪权限变更过程
- 正确关联最终网络连接与原始进程的关系
用户影响
这些改进带来了以下用户体验提升:
- 规则管理更准确:不再需要为同一应用创建多个不同UID的规则
- 脚本识别更直观:对于Python/Ruby等脚本应用,通常直接显示脚本路径而非解释器路径
- 系统兼容性增强:特别优化了对Ubuntu 24.04等新版发行版的支持
总结
OpenSnitch v1.7.0版本通过对eBPF事件处理和进程信息缓存机制的改进,有效解决了进程UID和路径识别错误的问题。这些改进不仅提升了防火墙规则的准确性,也为用户提供了更直观的网络连接监控体验。开发团队建议用户升级到最新版本以获得这些改进。
对于高级用户,如果遇到特殊的进程识别场景,可以通过调整日志级别到DEBUG模式,检查/var/log/opensnitchd.log获取详细的事件处理信息,帮助诊断可能的异常情况。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
Kimi-K2.5Kimi K2.5 是一款开源的原生多模态智能体模型,它在 Kimi-K2-Base 的基础上,通过对约 15 万亿混合视觉和文本 tokens 进行持续预训练构建而成。该模型将视觉与语言理解、高级智能体能力、即时模式与思考模式,以及对话式与智能体范式无缝融合。Python00
GLM-4.7-FlashGLM-4.7-Flash 是一款 30B-A3B MoE 模型。作为 30B 级别中的佼佼者,GLM-4.7-Flash 为追求性能与效率平衡的轻量化部署提供了全新选择。Jinja00
VLOOKVLOOK™ 是优雅好用的 Typora/Markdown 主题包和增强插件。 VLOOK™ is an elegant and practical THEME PACKAGE × ENHANCEMENT PLUGIN for Typora/Markdown.Less00
PaddleOCR-VL-1.5PaddleOCR-VL-1.5 是 PaddleOCR-VL 的新一代进阶模型,在 OmniDocBench v1.5 上实现了 94.5% 的全新 state-of-the-art 准确率。 为了严格评估模型在真实物理畸变下的鲁棒性——包括扫描伪影、倾斜、扭曲、屏幕拍摄和光照变化——我们提出了 Real5-OmniDocBench 基准测试集。实验结果表明,该增强模型在新构建的基准测试集上达到了 SOTA 性能。此外,我们通过整合印章识别和文本检测识别(text spotting)任务扩展了模型的能力,同时保持 0.9B 的超紧凑 VLM 规模,具备高效率特性。Python00
KuiklyUI基于KMP技术的高性能、全平台开发框架,具备统一代码库、极致易用性和动态灵活性。 Provide a high-performance, full-platform development framework with unified codebase, ultimate ease of use, and dynamic flexibility. 注意:本仓库为Github仓库镜像,PR或Issue请移步至Github发起,感谢支持!Kotlin07
compass-metrics-modelMetrics model project for the OSS CompassPython00
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
27
11
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
523
3.71 K
Ascend Extension for PyTorch
Python
328
384
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++
876
577
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
335
161
暂无简介
Dart
762
187
🎉 (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
1.33 K
745
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
12
1
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
302
349
华为昇腾面向大规模分布式训练的多模态大模型套件,支撑多模态生成、多模态理解。
Python
112
135