Asterisk项目中res_stir_shaken模块的内存泄漏与配置问题分析
2025-07-01 00:29:23作者:冯爽妲Honey
问题概述
在Asterisk开源通信平台的res_stir_shaken模块中,发现了一个内存泄漏问题以及几个相关的配置缺陷。这些问题主要涉及STIR/SHAKEN协议实现中的电话号码(TN)处理逻辑和配置文件规范性问题。
核心问题分析
内存泄漏问题
在tn_get_etn()函数实现中,当传入的TN(电话号码)或eprofile(终端配置文件)参数为空时,函数未能正确释放已分配的etn(终端号码)内存资源。这种资源泄漏会随着系统运行时间增长而逐渐累积,最终可能导致系统内存耗尽。
内存泄漏的具体表现为:
- 函数分配了etn内存
- 在参数校验失败时直接返回
- 但未在返回前释放已分配的etn内存
电话号码规范化问题
STIR/SHAKEN协议要求对电话号码进行规范化处理,但当前实现存在以下不足:
- 在匹配配置的TN对象前未进行规范化处理
- 在将TN添加到Identity头字段前未进行规范化处理
这可能导致电话号码匹配失败或Identity头字段格式不符合规范要求,影响STIR/SHAKEN验证流程。
配置文件拼写错误
在stir_shaken.conf.sample配置示例文件中发现一处拼写错误:
- 错误拼写:"endpoint_behhavior"
- 正确拼写应为:"endpoint_behavior"
虽然这是一个小问题,但会影响配置的可读性和一致性。
技术影响
这些问题的综合影响包括:
- 内存泄漏会导致系统稳定性下降,长期运行可能出现性能问题
- 电话号码不规范处理可能引发验证失败,影响呼叫流程
- 配置错误可能导致管理员困惑,增加维护成本
解决方案
针对上述问题,建议采取以下改进措施:
-
内存泄漏修复:
- 在tn_get_etn()函数的所有错误返回路径上添加内存释放逻辑
- 确保资源在任何情况下都能被正确释放
-
电话号码规范化:
- 在TN匹配和Identity头构造前添加规范化处理步骤
- 遵循E.164等国际电话号码格式标准
-
配置文件修正:
- 更正拼写错误的配置项
- 保持配置文件的专业性和准确性
最佳实践建议
对于使用Asterisk STIR/SHAKEN功能的开发者和管理员,建议:
- 定期检查系统内存使用情况,特别是在高负载环境下
- 验证所有配置的电话号码格式是否符合规范要求
- 使用最新版本的配置文件模板,避免拼写错误
- 在升级时注意检查相关模块的变更日志,了解潜在问题修复
总结
Asterisk的res_stir_shaken模块作为实现STIR/SHAKEN协议的核心组件,其稳定性和正确性对保障VoIP通信安全至关重要。通过修复内存泄漏、规范电话号码处理以及修正配置错误,可以显著提升模块的可靠性和用户体验。这些问题虽然看似独立,但实际上都关系到系统的整体稳定性和协议实现的准确性。
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
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
9
Ascend Extension for PyTorch
Python
223
245
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
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++
662
313
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
262
323
🔥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
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
134
867
仓颉编程语言测试用例。
Cangjie
37
860
openGauss kernel ~ openGauss is an open source relational database management system
C++
160
218