bpftrace中获取do_sys_openat2系统调用文件名的正确方法
在使用bpftrace进行内核跟踪时,获取系统调用参数中的字符串是一个常见需求。本文将以do_sys_openat2系统调用为例,详细介绍如何正确获取其文件名参数。
问题背景
在Linux内核中,do_sys_openat2函数负责处理openat2系统调用,其函数签名如下:
static long do_sys_openat2(int dfd, const char __user *filename,
struct open_how *how)
其中第二个参数filename是一个指向用户空间字符串的指针。当我们尝试使用bpftrace的str()函数直接获取这个参数时,会发现输出为空字符串。
原因分析
出现这种情况的根本原因是内核空间和用户空间的地址隔离。do_sys_openat2函数的filename参数带有__user
标记,表明这是一个用户空间地址。而bpftrace默认情况下在内核空间执行,直接使用str(arg1)会尝试从内核空间读取该地址的内容,这显然是不正确的。
解决方案
bpftrace提供了uptr()函数专门用于处理用户空间指针。正确的做法是将用户空间指针先通过uptr()转换,再传递给str()函数。完整的bpftrace命令如下:
sudo bpftrace -e 'kprobe:do_sys_openat2 /pid==目标PID/ {printf("openat: %s \n", str(uptr(arg1)));}'
技术细节
-
uptr()函数:这是bpftrace提供的一个内置函数,用于明确告诉内核这是一个用户空间指针,需要使用正确的访问方法(如copy_from_user)来读取数据。
-
参数位置:在kprobe探针中,arg1对应函数的第二个参数(第一个参数是arg0)。对于do_sys_openat2来说,arg0是dfd(文件描述符),arg1才是filename指针。
-
安全性考虑:直接访问用户空间指针在内核中是一个敏感操作,可能引发安全问题。bpftrace的uptr()内部已经处理了这些安全性问题。
实际应用
这种技术不仅可以用于do_sys_openat2,还可以应用于所有带有用户空间指针参数的内核函数。例如:
- 跟踪文件操作时获取路径名
- 监控进程执行时获取可执行文件路径
- 分析网络通信时获取用户空间缓冲区内容
总结
在bpftrace中处理内核函数的用户空间指针时,必须使用uptr()函数进行显式转换。这是内核编程中的一个重要概念,理解这一点对于编写正确、安全的bpftrace脚本至关重要。记住这个原则,可以避免很多类似的指针访问问题。
- DDeepSeek-V3.1-BaseDeepSeek-V3.1 是一款支持思考模式与非思考模式的混合模型Python00
- QQwen-Image-Edit基于200亿参数Qwen-Image构建,Qwen-Image-Edit实现精准文本渲染与图像编辑,融合语义与外观控制能力Jinja00
GitCode-文心大模型-智源研究院AI应用开发大赛
GitCode&文心大模型&智源研究院强强联合,发起的AI应用开发大赛;总奖池8W,单人最高可得价值3W奖励。快来参加吧~044CommonUtilLibrary
快速开发工具类收集,史上最全的开发工具类,欢迎Follow、Fork、StarJava04GitCode百大开源项目
GitCode百大计划旨在表彰GitCode平台上积极推动项目社区化,拥有广泛影响力的G-Star项目,入选项目不仅代表了GitCode开源生态的蓬勃发展,也反映了当下开源行业的发展趋势。06GOT-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。00openHiTLS
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!C0300- WWan2.2-S2V-14B【Wan2.2 全新发布|更强画质,更快生成】新一代视频生成模型 Wan2.2,创新采用MoE架构,实现电影级美学与复杂运动控制,支持720P高清文本/图像生成视频,消费级显卡即可流畅运行,性能达业界领先水平Python00
- GGLM-4.5-AirGLM-4.5 系列模型是专为智能体设计的基础模型。GLM-4.5拥有 3550 亿总参数量,其中 320 亿活跃参数;GLM-4.5-Air采用更紧凑的设计,拥有 1060 亿总参数量,其中 120 亿活跃参数。GLM-4.5模型统一了推理、编码和智能体能力,以满足智能体应用的复杂需求Jinja00
Yi-Coder
Yi Coder 编程模型,小而强大的编程助手HTML013
热门内容推荐
最新内容推荐
项目优选









