一个缓冲区重叠漏洞分析与利用

背景
以下内容摘自 提交信息:

BPF 环形缓冲区内部实现为大小为 2 的幂次方的循环缓冲区,并使用两个逻辑且不断递增的计数器:consumer_pos 表示消费者消费数据的位置,producer_pos 表示生产者已保留的数据量。


每次预留一个记录时,负责该记录的生产者会推进生产者计数器。每当用户空间读取记录时,消费者会在处理完成后推进消费者计数器。两个计数器存储在不同的内存页中,因此,用户空间只能读 producer_pos(只读),而可以读写 consumer_pos(可读写)。

bpf_ringbuf 的结构布局如下:

struct bpf_ringbuf {
wait_queue_head_t waitq;
struct irq_work work;
u64 mask;
struct page **pages;
int nr_pages;
spinlock_t spinlock ____cacheline_aligned_in_smp;
atomic_t busy ____cacheline_aligned_in_smp;
unsigned long consumer_pos __aligned(PAGE_SIZE); // 用户空间可读写
unsigned long producer_pos __aligned(PAGE_SIZE); // 用户空间只读
unsigned long pending_pos;
char data[] __aligned(PAGE_SIZE);
};
BPF_FUNC_ringbuf_reserve 用于从 BPF_MAP_TYPE_RINGBUF 中分配内存。它会预留 8 字节空间,用于记录头部结构:

/* 8 字节的环形缓冲区记录头结构 */
struct bpf_ringbuf_hdr {
u32 len;
u32 pg_off;
};
并返回 (void *)hdr + BPF_RINGBUF_HDR_SZ,供 eBPF 程序使用。eB

内容概要:本文详细介绍了一个基于Java和Vue的联邦学习隐私保护推荐系统的设计实现。系统采用联邦学习架构,使用户数据在本地完成模型训练,仅上传加密后的模型参数或梯度,通过中心服务器进行联邦平均聚合,从而实现数据隐私保护协同建模的双重目标。项目涵盖完整的系统架构设计,包括本地模型训练、中心参数聚合、安全通信、前后端解耦、推荐算法插件化等模块,并结合差分隐私同态加密等技术强化安全性。同时,系统通过Vue前端实现用户行为采集个性化推荐展示,Java后端支撑高并发服务日志处理,形成“本地训练—参数上传—全局聚合—模型下发—个性化微调”的完整闭环。文中还提供了关键模块的代码示例,如特征提取、模型聚合、加密上传等,增强了项目的可实施性工程参考价值。 适合人群:具备一定Java和Vue开发基础,熟悉Spring Boot、RESTful API、分布式系统或机器学习相关技术,从事推荐系统、隐私计算或全栈开发方向的研发人员。 使用场景及目标:①学习联邦学习在推荐系统中的工程落地方法;②掌握隐私保护机制(如加密传输、差分隐私)模型聚合技术的集成;③构建高安全、可扩展的分布式推荐系统原型;④实现前后端协同的个性化推荐闭环系统。 阅读建议:建议结合代码示例深入理解联邦学习流程,重点关注本地训练全局聚合的协同逻辑,同时可基于项目架构进行算法替换功能扩展,适用于科研验证工业级系统原型开发。
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