sbctl项目中的Landlock安全机制导致权限问题分析
2025-07-10 23:59:29作者:董斯意
问题背景
在Linux系统中,sbctl作为安全启动管理工具,负责对EFI二进制文件进行签名和验证。近期有用户反馈在执行pacman更新后,sbctl在签名和列出bundle时出现"permission denied"错误,尽管相关文件存在且操作是通过sudo执行的。
问题现象
用户在执行系统更新和签名操作时遇到以下典型错误:
- 创建bundle失败:
open /var/tmp/initramfs-702473929: permission denied - 签名失败:
open /efi/EFI/Arch/linux-bundled-and-signed-with-sbctl.efi: permission denied - 列出bundle失败:
open /boot/linux-hardened-bundled-with-sbctl.efi: permission denied
值得注意的是,这些错误发生在文件确实存在且用户拥有root权限的情况下。
根本原因
经过分析,这是由于sbctl项目中启用了Landlock安全机制导致的。Landlock是Linux内核提供的一种安全沙箱功能,它允许进程在运行时限制自身的文件系统访问权限。即使以root身份运行,Landlock的限制仍然有效。
解决方案
针对此问题,有两种解决方法:
-
临时解决方案:在执行sbctl命令时添加
--disable-landlock参数sudo sbctl --disable-landlock sign-all -
永久解决方案:修改配置文件
/etc/sbctl/sbctl.conf,添加以下内容:landlock: false
技术深入
Landlock是Linux 5.13引入的安全特性,它实现了用户空间的权限限制。当sbctl启用Landlock时,它会限制自身对文件系统的访问权限,即使以root身份运行也不例外。这种设计增强了安全性,但在某些特定场景下可能导致预期外的权限问题。
最佳实践建议
- 对于需要频繁使用sbctl进行签名的用户,建议采用永久解决方案
- 在安全要求较高的环境中,可以考虑保留Landlock但调整其权限设置
- 定期检查sbctl的更新日志,了解Landlock相关改进
总结
sbctl作为安全启动管理工具,其安全机制设计可能导致一些使用上的困惑。理解Landlock的工作原理有助于更好地解决类似权限问题。开发团队已注意到此问题,并计划在后续版本中进一步优化相关功能。
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
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
MiniMax-M2MiniMax-M2是MiniMaxAI开源的高效MoE模型,2300亿总参数中仅激活100亿,却在编码和智能体任务上表现卓越。它支持多文件编辑、终端操作和复杂工具链调用Python00
HunyuanVideo-1.5HunyuanVideo-1.5作为一款轻量级视频生成模型,仅需83亿参数即可提供顶级画质,大幅降低使用门槛。该模型在消费级显卡上运行流畅,让每位开发者和创作者都能轻松使用。本代码库提供生成创意视频所需的实现方案与工具集。00
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
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
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 JDK 8u381 Windows x64 安装包:企业级Java开发环境的完美选择 TextAnimator for Unity:打造专业级文字动画效果的终极解决方案 全球36个生物多样性热点地区KML矢量图资源详解与应用指南 PANTONE潘通AI色板库:设计师必备的色彩管理利器 Launch4j中文版:Java应用程序打包成EXE的终极解决方案 CS1237半桥称重解决方案:高精度24位ADC称重模块完全指南 Jetson TX2开发板官方资源完全指南:从入门到精通 Photoshop作业资源文件下载指南:全面提升设计学习效率的必备素材库 WebVideoDownloader:高效网页视频抓取工具全面使用指南
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
7
Ascend Extension for PyTorch
Python
196
217
暂无简介
Dart
635
144
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++
652
276
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
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
245
316
🎉 (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
1.12 K
627
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
128
858
本项目是CANN提供的是一款高效、可靠的Transformer加速库,基于华为Ascend AI处理器,提供Transformer定制化场景的高性能融合算子。
C++
73
98
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
385
3.72 K