AWS s2n-tls项目中HashMap的Borsh序列化规范性问题解析
2025-06-12 17:47:23作者:农烁颖Land
在AWS s2n-tls项目中使用的hashbrown库(版本0.15.0)被发现存在一个重要的序列化规范性问题,这个问题涉及到HashMap数据结构通过Borsh格式的序列化和反序列化过程。
问题本质
Borsh是一种二进制序列化格式,特别强调确定性输出。对于HashMap这样的数据结构,Borsh规范要求无论键值对的插入顺序如何,相同的键值对集合必须产生完全相同的二进制表示。然而在hashbrown 0.15.0版本中,HashMap的Borsh序列化实现未能满足这一要求。
技术影响
这个问题会导致两个主要的技术后果:
-
非规范序列化:相同的HashMap内容,如果构建时键值对的插入顺序不同,会产生不同的二进制表示。这与Borsh格式的设计原则相违背。
-
缺乏验证:在反序列化过程中,代码没有检查输入数据是否符合规范形式,可能接受非规范的序列化数据。
实际风险
在分布式系统特别是区块链等对一致性要求极高的场景中,这种问题可能造成严重后果:
- 共识分裂:不同节点可能对逻辑上相同的数据结构产生不同的哈希值
- 安全问题:可能利用非规范序列化制造不一致的系统状态
- 数据完整性问题:系统可能将逻辑上等价的HashMap视为不同对象
解决方案
该问题已在hashbrown 0.15.1版本中得到修复。修复方案包括:
- 确保序列化时总是产生规范的二进制表示
- 在反序列化时增加对输入规范性的检查
值得注意的是,修复此问题需要将最低支持的Rust版本(MSRV)提升至1.65.0,因为修复方案依赖该版本引入的语言特性。
最佳实践建议
对于使用类似技术的开发者,建议:
- 及时升级到hashbrown 0.15.1或更高版本
- 在涉及共识算法的场景中,特别注意数据结构的序列化确定性
- 考虑在关键路径上增加序列化规范的验证逻辑
- 定期审计依赖库中与序列化相关的实现
这个问题提醒我们,在安全敏感的项目中,即使是标准库或广泛使用的工具库中的基础功能,也可能隐藏着微妙但重要的规范性问题,需要开发者保持警惕。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-ThinkingERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Thinking 是 ERNIE-4.5-VL-28B-A3B 架构的重大升级,通过中期大规模视觉-语言推理数据训练,显著提升了模型的表征能力和模态对齐,实现了多模态推理能力的突破性飞跃Python00
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
MiniMax-M2MiniMax-M2是MiniMaxAI开源的高效MoE模型,2300亿总参数中仅激活100亿,却在编码和智能体任务上表现卓越。它支持多文件编辑、终端操作和复杂工具链调用Python00
HunyuanVideo-1.5HunyuanVideo-1.5作为一款轻量级视频生成模型,仅需83亿参数即可提供顶级画质,大幅降低使用门槛。该模型在消费级显卡上运行流畅,让每位开发者和创作者都能轻松使用。本代码库提供生成创意视频所需的实现方案与工具集。00
MiniCPM-V-4_5MiniCPM-V 4.5 是 MiniCPM-V 系列中最新且功能最强的模型。该模型基于 Qwen3-8B 和 SigLIP2-400M 构建,总参数量为 80 亿。与之前的 MiniCPM-V 和 MiniCPM-o 模型相比,它在性能上有显著提升,并引入了新的实用功能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
GOT-OCR-2.0-hf阶跃星辰StepFun推出的GOT-OCR-2.0-hf是一款强大的多语言OCR开源模型,支持从普通文档到复杂场景的文字识别。它能精准处理表格、图表、数学公式、几何图形甚至乐谱等特殊内容,输出结果可通过第三方工具渲染成多种格式。模型支持1024×1024高分辨率输入,具备多页批量处理、动态分块识别和交互式区域选择等创新功能,用户可通过坐标或颜色指定识别区域。基于Apache 2.0协议开源,提供Hugging Face演示和完整代码,适用于学术研究到工业应用的广泛场景,为OCR领域带来突破性解决方案。00
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
7
Ascend Extension for PyTorch
Python
191
210
暂无简介
Dart
630
143
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
243
316
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
481
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
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++
649
270
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
296
107
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
128
858
openGauss kernel ~ openGauss is an open source relational database management system
C++
158
210