libarchive中RAR解压模块的缓冲区拷贝问题分析
2025-06-25 07:11:04作者:范垣楠Rhoda
在libarchive项目的RAR格式解压模块中,发现了一个可能导致输出缓冲区数据损坏的潜在问题。这个问题涉及到copy_from_lzss_window函数中对LZSS窗口数据的拷贝处理。
问题背景
LZSS是一种基于滑动窗口的压缩算法,广泛应用于RAR等压缩格式中。在解压过程中,需要从滑动窗口(ring buffer)中复制数据到输出缓冲区。libarchive实现这一功能的copy_from_lzss_window函数在处理特定情况时存在逻辑缺陷。
问题详细分析
在解压过程中,当需要从LZSS窗口拷贝数据时,代码首先处理窗口末尾部分(firstpart),然后处理窗口开头部分(secondpart)。原始代码存在以下问题:
- 首先将窗口末尾部分(window[windowoffs])拷贝到输出缓冲区(buffer)起始位置
- 然后将窗口开头部分(window[0])再次拷贝到输出缓冲区(buffer)起始位置
这种处理方式会导致窗口开头部分数据覆盖掉之前已经拷贝的窗口末尾部分数据,造成输出数据损坏。
正确实现方式
正确的实现应该是:
- 将窗口末尾部分(window[windowoffs])拷贝到输出缓冲区(buffer)起始位置
- 将窗口开头部分(window[0])拷贝到输出缓冲区中紧接着前一部分数据之后的位置(buffer + firstpart)
这样才能保证两部分数据按正确顺序拼接在输出缓冲区中,而不会发生数据覆盖。
潜在影响
这个bug可能导致以下问题:
- 解压后的文件数据损坏
- 在特定情况下可能引发程序崩溃
- 解压结果与原始文件不一致
修复方案
修复方案很简单,只需调整第二次拷贝的目标地址,确保数据被拷贝到缓冲区的正确位置。具体修改是将拷贝目标从buffer改为buffer + firstpart,确保两部分数据连续存放而不重叠。
总结
这个问题展示了在实现滑动窗口压缩算法时需要注意的细节。缓冲区操作必须精确控制拷贝位置和长度,否则很容易导致数据损坏。libarchive团队已经修复了这个问题,确保了RAR解压功能的正确性。对于开发者来说,这是一个很好的案例,提醒我们在处理环形缓冲区和内存拷贝时要格外小心。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
AutoGLM-Phone-9BAutoGLM-Phone-9B是基于AutoGLM构建的移动智能助手框架,依托多模态感知理解手机屏幕并执行自动化操作。Jinja00
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
GLM-4.6V-FP8GLM-4.6V-FP8是GLM-V系列开源模型,支持128K上下文窗口,融合原生多模态函数调用能力,实现从视觉感知到执行的闭环。具备文档理解、图文生成、前端重构等功能,适用于云集群与本地部署,在同类参数规模中视觉理解性能领先。Jinja00
HunyuanOCRHunyuanOCR 是基于混元原生多模态架构打造的领先端到端 OCR 专家级视觉语言模型。它采用仅 10 亿参数的轻量化设计,在业界多项基准测试中取得了当前最佳性能。该模型不仅精通复杂多语言文档解析,还在文本检测与识别、开放域信息抽取、视频字幕提取及图片翻译等实际应用场景中表现卓越。00
GLM-ASR-Nano-2512GLM-ASR-Nano-2512 是一款稳健的开源语音识别模型,参数规模为 15 亿。该模型专为应对真实场景的复杂性而设计,在保持紧凑体量的同时,多项基准测试表现优于 OpenAI Whisper V3。Python00
GLM-TTSGLM-TTS 是一款基于大语言模型的高质量文本转语音(TTS)合成系统,支持零样本语音克隆和流式推理。该系统采用两阶段架构,结合了用于语音 token 生成的大语言模型(LLM)和用于波形合成的流匹配(Flow Matching)模型。 通过引入多奖励强化学习框架,GLM-TTS 显著提升了合成语音的表现力,相比传统 TTS 系统实现了更自然的情感控制。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
最新内容推荐
MQTT 3.1.1协议中文版文档:物联网开发者的必备技术指南 Solidcam后处理文件下载与使用完全指南:提升CNC编程效率的必备资源 Python案例资源下载 - 从入门到精通的完整项目代码合集 TortoiseSVN 1.14.5.29465 中文版:高效版本控制的终极解决方案 CrystalIndex资源文件管理系统:高效索引与文件管理的最佳实践指南 QT连接阿里云MySQL数据库完整指南:从环境配置到问题解决 Windows Server 2016 .NET Framework 3.5 SXS文件下载与安装完整指南 Python开发者的macOS终极指南:VSCode安装配置全攻略 瀚高迁移工具migration-4.1.4:企业级数据库迁移的智能解决方案 STM32到GD32项目移植完全指南:从兼容性到实战技巧
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
9
Ascend Extension for PyTorch
Python
223
246
暂无简介
Dart
672
157
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++
663
313
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
262
324
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
🎉 (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
1.2 K
655
🔥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
64
19
openGauss kernel ~ openGauss is an open source relational database management system
C++
160
218
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
330
137