rr项目对Landlock系统调用的支持问题分析
2025-05-24 03:14:04作者:董斯意
背景介绍
rr是一个强大的Linux应用程序记录和回放调试工具,它能够记录程序的执行过程并在之后精确回放。在系统调用支持方面,rr需要特别处理以确保记录和回放时系统行为的一致性。
问题现象
近期有开发者报告,在更新Chrome代码库后,rr工具出现了失败情况。具体错误信息显示,rr在处理landlock_create_ruleset系统调用时遇到了问题。错误表明rr期望该系统调用返回ENOSYS(功能未实现)错误,但实际上系统调用成功执行并返回了值3。
技术分析
Landlock安全机制
Landlock是Linux内核引入的一种安全机制,它允许非特权进程通过创建规则集来限制自己和未来子进程能够执行的操作。Landlock通过几个关键系统调用实现:
landlock_create_ruleset- 创建新的规则集landlock_add_rule- 向规则集添加规则landlock_restrict_self- 应用规则集限制当前进程
这些系统调用共同构成了Linux的Landlock安全框架,为应用程序提供了细粒度的自主访问控制能力。
rr的处理机制
rr工具在记录程序执行时需要特殊处理系统调用,主要考虑以下方面:
- 确定性:确保记录和回放时的系统行为一致
- 状态管理:正确处理系统调用对进程状态的影响
- 副作用控制:管理系统调用可能产生的资源分配等副作用
对于大多数系统调用,rr采用以下两种处理方式之一:
- 原生支持:完全模拟系统调用的行为和副作用
- 模拟执行:通过
EmulateSyscall机制处理,不实际执行系统调用
解决方案
根据技术分析,Landlock相关系统调用具有以下特点:
- 不修改跟踪进程的内存状态
- 主要影响后续的系统访问控制行为
- 返回值相对简单,不涉及复杂的资源分配
因此,这些系统调用适合通过EmulateSyscall机制进行处理。rr项目已通过提交1cafd63实现了对这些系统调用的支持,具体包括:
- 正确识别和处理
landlock_create_ruleset系统调用 - 确保记录和回放时系统调用行为的一致性
- 维护进程的安全上下文状态
技术意义
这一改进使得rr工具能够更好地支持现代Linux安全机制,特别是对于使用Landlock进行自我保护的应用程序(如Chrome浏览器)的调试。它体现了rr项目对Linux新特性的快速响应能力,也展示了系统调用模拟技术的灵活性。
对于开发者而言,这意味着他们可以在启用Landlock保护的情况下,继续使用rr的强大调试功能来分析和解决复杂的问题。
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
STM32到GD32项目移植完全指南:从兼容性到实战技巧 JDK 8u381 Windows x64 安装包:企业级Java开发环境的完美选择 开源电子设计自动化利器:KiCad EDA全方位使用指南 网页设计期末大作业资源包 - 一站式解决方案助力高效完成项目 STDF-View解析查看软件:半导体测试数据分析的终极工具指南 Adobe Acrobat XI Pro PDF拼版插件:提升排版效率的专业利器 MQTT 3.1.1协议中文版文档:物联网开发者的必备技术指南 Jetson TX2开发板官方资源完全指南:从入门到精通 昆仑通态MCGS与台达VFD-M变频器通讯程序详解:工业自动化控制完美解决方案 ONVIF设备模拟器:开发测试必备的智能安防仿真工具
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
9
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
🔥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
暂无简介
Dart
670
155
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++
660
308
Ascend Extension for PyTorch
Python
219
236
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
134
867
喝着茶写代码!最易用的自托管一站式代码托管平台,包含Git托管,代码审查,团队协作,软件包和CI/CD。
Go
23
0
本仓将收集和展示高质量的仓颉示例代码,欢迎大家投稿,让全世界看到您的妙趣设计,也让更多人通过您的编码理解和喜爱仓颉语言。
Cangjie
392
3.82 K
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
259
322