AdGuard Home在OpenBSD新处理器上的安装问题解析
2025-05-06 16:05:22作者:胡唯隽
问题背景
AdGuard Home是一款流行的DNS过滤软件,近期有用户报告在OpenBSD系统上安装时遇到问题。具体表现为在较新的处理器上运行时出现"Illegal instruction"错误,导致安装失败。这个问题主要影响支持Intel CET(控制流执行技术)中IBT(间接分支跟踪)特性的处理器,如Intel第11代及更新的CPU。
技术原因分析
该问题的根本原因在于Go语言编译器与处理器新特性的兼容性问题。在Go 1.22.5及更早版本中,编译器生成的二进制文件没有正确处理OpenBSD系统上较新处理器引入的IBT特性。IBT是Intel CET的一部分,旨在增强系统安全性,防止某些类型的攻击。
当AdGuard Home的二进制文件在这些新处理器上执行时,系统会检测到未经IBT保护的间接分支指令,从而触发SIGILL信号(非法指令),导致程序异常终止。
解决方案
Go语言团队在1.23版本中解决了这个问题,通过添加OPENBSD_NOBTCFI标记来正确处理OpenBSD系统上的IBT特性。AdGuard Home团队在v0.107.53版本中已将Go编译器升级到1.23.x,重新构建的二进制文件可以正常在新处理器上运行。
影响范围
这个问题主要影响以下环境组合:
- OpenBSD操作系统
- AMD64/x86_64架构
- 支持IBT特性的处理器(如Intel第11代及更新的CPU)
- 使用Go 1.22.5或更早版本构建的AdGuard Home二进制文件
对于使用较旧处理器的用户(如Intel第10代及更早的CPU),由于这些处理器不支持IBT特性,因此不会遇到此问题,可以正常安装和运行旧版本的AdGuard Home。
最佳实践建议
对于OpenBSD用户,建议:
- 确认处理器型号和特性支持
- 使用最新版本的AdGuard Home(v0.107.53或更高)
- 如果必须使用旧版本,可考虑在虚拟机或兼容模式下运行
系统管理员在部署前应充分测试新版本在目标硬件上的兼容性,确保DNS服务的稳定性。对于安全敏感的环境,使用支持IBT等现代安全特性的硬件和软件组合是推荐的做法。
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
unified-cache-managementUnified Cache Manager(推理记忆数据管理器),是一款以KV Cache为中心的推理加速套件,其融合了多类型缓存加速算法工具,分级管理并持久化推理过程中产生的KV Cache记忆数据,扩大推理上下文窗口,以实现高吞吐、低时延的推理体验,降低每Token推理成本。Python03
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
Spark-Prover-X1-7BSpark-Prover-X1-7B is a 7B-parameter large language model developed by iFLYTEK for automated theorem proving in Lean4. It generates complete formal proofs for mathematical theorems using a three-stage training framework combining pre-training, supervised fine-tuning, and reinforcement learning. The model achieves strong formal reasoning performance and state-of-the-art results across multiple theorem-proving benchmarksPython00
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-X1-7B is a 7B-parameter large language model by iFLYTEK for mathematical auto-formalization. It translates natural-language math problems into precise Lean4 formal statements, achieving high accuracy and logical consistency. The model is trained with a two-stage strategy combining large-scale pre-training and supervised fine-tuning for robust formal reasoning.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- HHowToCook程序员在家做饭方法指南。Programmer's guide about how to cook at home (Chinese only).Dockerfile015
Spark-Scilit-X1-13B科大讯飞Spark Scilit-X1-13B基于最新一代科大讯飞基础模型,并针对源自科学文献的多项核心任务进行了训练。作为一款专为学术研究场景打造的大型语言模型,它在论文辅助阅读、学术翻译、英语润色和评论生成等方面均表现出色,旨在为研究人员、教师和学生提供高效、精准的智能辅助。Python00- PpathwayPathway is an open framework for high-throughput and low-latency real-time data processing.Python00
项目优选
收起
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
306
2.7 K
deepin linux kernel
C
24
7
Ascend Extension for PyTorch
Python
138
169
暂无简介
Dart
598
130
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
235
309
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++
632
232
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
123
703
🎉 (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
1.06 K
616
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
197
74
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
460