《UEFI引导利器:shim的安装与使用教程》
2025-01-03 07:13:56作者:昌雅子Ethen
在计算机系统中,UEFI(统一可扩展固件接口)已经成为取代传统BIOS的新一代固件接口。它提供了更强大的启动前环境,使得引导过程更加灵活和安全。在这样的背景下,shim这一开源项目应运而生,它作为一个第一阶段的UEFI引导加载器,为系统启动提供了重要的安全保障。本文将详细介绍如何安装和使用shim,帮助您更好地理解和运用这一工具。
安装前准备
系统和硬件要求
shim的安装和使用不需要特别高级的硬件支持,但建议您的系统支持UEFI模式,并具备TPM(可信平台模块)芯片以增强安全性。确保您的系统BIOS设置为UEFI模式,而不是传统的BIOS模式。
必备软件和依赖项
在安装shim之前,您需要准备以下软件和依赖项:
- 一台支持UEFI的计算机
- 编译工具,如GCC
- UEFI开发工具和库,如gnu-efi
安装步骤
下载开源项目资源
首先,从以下地址获取shim的源代码:
https://github.com/rhboot/shim.git
使用Git命令克隆仓库到本地:
git clone https://github.com/rhboot/shim.git
安装过程详解
克隆完成后,进入项目目录,执行以下步骤编译和安装shim:
- 准备证书文件:将您的DER编码的公钥证书保存为
pub.cer。 - 配置编译选项:根据您的系统环境,可能需要修改
Makefile中的配置。 - 编译shim:执行以下命令编译shim。
make VENDOR_CERT_FILE=pub.cer
- 安装shim:编译成功后,将生成的shim镜像复制到您的EFI系统分区。
常见问题及解决
-
问题:编译时出现链接错误。 解决:确保已正确安装所有依赖项,并检查
Makefile中的链接选项。 -
问题:shim无法加载第二阶段引导程序。 解决:检查您的证书文件是否正确,并确保shim具有执行权限。
基本使用方法
加载开源项目
将编译好的shim镜像放置在EFI系统分区,并通过系统BIOS设置将其设置为启动项。
简单示例演示
以下是一个简单的shim使用示例:
# 假设您的EFI系统分区挂载在/mnt/efi
cp shim.efi /mnt/efi/EFI/shim/shim.efi
在BIOS中设置shim为默认引导加载器,并重新启动计算机。
参数设置说明
shim支持多种参数,如-c用于指定证书文件,-p用于指定引导程序路径等。具体参数可通过查看shim的命令行帮助获得。
结论
通过本文,您应该已经掌握了shim的安装和使用方法。shim作为一个开源的UEFI引导加载器,提供了强大的安全特性,适用于多种系统环境。接下来,您可以尝试在您的系统上实践shim的使用,进一步探索其在系统启动过程中的作用。
为了深入学习,您可以参考以下资源:
祝您学习愉快!
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
全球GEOJSON地理数据资源下载指南 - 高效获取地理空间数据的完整解决方案 MQTT客户端软件源代码:物联网开发的强大工具与最佳实践指南 Launch4j中文版:Java应用程序打包成EXE的终极解决方案 TortoiseSVN 1.14.5.29465 中文版:高效版本控制的终极解决方案 电脑PC网易云音乐免安装皮肤插件使用指南:个性化音乐播放体验 STM32到GD32项目移植完全指南:从兼容性到实战技巧 QT连接阿里云MySQL数据库完整指南:从环境配置到问题解决 基于Matlab的等几何分析IGA软件包:工程计算与几何建模的完美融合 XMODEM协议C语言实现:嵌入式系统串口文件传输的经典解决方案 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
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
25
9
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
415
3.19 K
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
680
160
🔥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
65
19
Ascend Extension for PyTorch
Python
229
259
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++
689
327
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
265
326
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
🎉 (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
1.21 K
660