4、BPF技术:程序验证、类型格式、尾调用及映射操作详解

BPF技术:程序验证、类型格式、尾调用及映射操作详解

1. BPF验证器

在Linux内核中允许任意代码执行听起来风险极高,而BPF验证器则是保障安全的关键。内核网络维护者Dave S. Miller曾说:“eBPF程序与毁灭性深渊之间的唯一屏障就是eBPF验证器”。过去,安全研究人员发现验证器存在一些漏洞,攻击者可借此访问内核随机内存,如CVE - 2017 - 16995就描述了用户绕过验证器读写内核内存的情况。

验证器主要进行两项检查:
- 静态代码分析
- 创建有向无环图(DAG),将每条指令作为图中的节点,节点间按指令顺序相连。
- 进行深度优先搜索(DFS),确保程序能正常结束且无危险路径,避免递归循环。
- 若程序存在以下情况,验证器会拒绝代码:
- 包含控制循环:为避免无限循环,当前不允许控制循环,虽有允许循环的提议但尚未采纳。
- 尝试执行超过内核允许的最大指令数:目前最大指令数为4096条,防止程序无限运行。
- 包含不可达指令:如永远不会执行的条件或函数,避免加载无效代码导致程序终止延迟。
- 尝试跳出程序边界。
- BPF程序预运行
- 分析程序将执行的每条指令,确保无无效指令。
- 检查内存指针的访问和引用是否正确。
- 记录所有访问过的分支路径,避免重复访问,确保程序最终能到达BPF_EXIT指令。

通过这两项检查后,程序才被认为可安全执行。使用bpf系统调用加载程序时,可设置属性使验证器输出操作日志:


                
一种基于有效视角点方法的相机位姿估计MATLAB实现方案 该算法通过建立三维空间点与二维图像点之间的几何对应关系,实现相机外部参数的精确求解。其核心原理在于将三维控制点表示为四个虚拟基点的加权组合,从而将非线性优化问题转化为线性方程组的求解过程。 具体实现步骤包含以下关键环节:首先对输入的三维世界坐标点进行归一化预处理,以提升数值计算的稳定性。随后构建包含四个虚拟基点的参考坐标系,并通过奇异值分解确定各三维点在该基坐标系下的齐次坐标表示。接下来建立二维图像点与三维基坐标之间的投影方程,形成线性约束系统。通过求解该线性系统获得虚拟基点在相机坐标系下的初步坐标估计。 在获得基础解后,需执行高斯-牛顿迭代优化以进一步提高估计精度。该过程通过最小化重投影误差来优化相机旋转矩阵和平移向量。最终输出包含完整的相机外参矩阵,其中旋转部分采用正交化处理确保满足旋转矩阵的约束条件。 该实现方案特别注重数值稳定性处理,包括适当的坐标缩放、矩阵条件数检测以及迭代收敛判断机制。算法能够有效处理噪声干扰下的位姿估计问题,为计算机视觉中的三维重建、目标跟踪等应用提供可靠的技术基础。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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