Kdmapper项目在Windows 11 24H2中的兼容性问题分析
问题背景
Kdmapper是一款知名的Windows内核驱动加载工具,近期有用户反馈在Windows 11 24H2版本上使用时出现"Failed to get ntoskrnl.exe"的错误。这一现象引起了技术社区的广泛关注,因为它涉及到Windows最新版本的安全机制变化。
核心问题表现
当用户在Windows 11 24H2系统上运行kdmapper时,控制台会输出以下错误信息:
[-] Failed to get ntoskrnl.exe
这表明工具无法获取到Windows内核模块(ntoskrnl.exe)的基地址,导致后续操作无法进行。
根本原因分析
经过技术社区的研究,发现这一问题主要由Windows 11 24H2引入的Virtualization Based Security(VBS)机制引起。VBS是微软基于虚拟化的安全技术,包含以下关键组件:
- HVCI(虚拟机监控程序保护的代码完整性):严格限制内核内存的写入操作
- Credential Guard:保护用户凭证
- Device Guard:控制驱动加载
特别是HVCI功能,它会阻止低权限进程通过NtQuerySystemInformation获取内核模块信息,即使该进程拥有调试权限。这是微软为增强系统安全性而采取的措施。
解决方案探讨
方法一:调整VBS功能
对于Windows 11专业版用户,可以通过组策略调整VBS:
- 打开gpedit.msc
- 导航至"计算机配置 > 管理模板 > 系统 > Device Guard"
- 找到"基于虚拟化的安全"设置并进行调整
但需要注意的是,在某些24H2版本中,即使调整了VBS设置,系统仍可能保留部分安全限制。
方法二:更换系统版本
部分用户反馈,使用Windows 11 22H2版本可以解决此问题,因为该版本对VBS的实施不如24H2严格。
方法三:优化进程权限
最新版本的kdmapper已经实现了自动获取调试权限的功能,但仍有用户遇到问题。建议开发者可以尝试:
- 检查进程完整性级别
- 确保正确获取并启用了SeDebugPrivilege
- 考虑使用其他API或技术获取内核信息
技术深度分析
Windows 11 24H2在安全方面的改进主要包括:
- 内核地址空间随机化增强:使得传统获取内核基址的方法失效
- 系统调用过滤:限制低权限进程调用敏感API
- 驱动签名强制:即使使用特殊方法加载驱动,也可能被HVCI阻止
这些变化使得传统的驱动加载技术面临挑战,需要开发者采用新的技术方法。
开发者建议
对于希望继续使用kdmapper的开发者,建议:
- 在开发环境中使用Windows 11 22H2版本
- 深入研究24H2的新安全机制,寻找新的技术突破点
- 考虑结合其他技术,如硬件虚拟化,来适应安全限制
- 关注微软官方文档,了解安全机制的详细实现
结论
Windows 11 24H2的安全增强措施对kdmapper等工具提出了新的挑战。虽然目前存在一些临时解决方案,但从长远来看,开发者需要适应微软不断强化的安全生态,开发新的技术来应对这些变化。对于普通用户,建议在了解风险的前提下谨慎使用这类工具,或者考虑在受控的测试环境中进行操作。
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