17、eBPF在数据包加密与Kubernetes网络中的应用

eBPF在数据包加密与Kubernetes网络中的应用

1. 数据包加密与解密

1.1 利用eBPF观察明文数据

当应用程序使用加密技术保护其发送或接收的数据时,在数据加密之前或解密之后存在明文状态。由于eBPF可以在机器的几乎任何位置挂载程序,因此我们可以在数据传递且尚未加密,或刚刚解密后的位置挂载eBPF程序,从而观察到明文数据,无需像传统SSL检查工具那样提供证书来解密流量。

1.2 用户空间SSL库追踪

许多应用程序使用用户空间的库(如OpenSSL或BoringSSL)来加密数据。在这种情况下,流量到达套接字(网络流量的用户空间/内核边界)时已经加密。若要追踪未加密形式的数据,可以使用挂载在用户空间代码正确位置的eBPF程序。

常见的追踪加密数据包解密内容的方法是挂载到对用户空间库(如OpenSSL或BoringSSL)的调用。使用OpenSSL的应用程序通过调用 SSL_write() 函数发送要加密的数据,并使用 SSL_read() 函数检索以加密形式通过网络接收的明文数据。通过uprobes将eBPF程序挂载到这些函数,应用程序可以在数据加密之前或解密之后以明文形式观察使用该共享库的任何应用程序的数据,且无需任何密钥,因为应用程序已经提供了这些密钥。

以下是Pixie项目中 openssl-tracer 示例的部分代码,用于将数据发送到用户空间:

static int process_SSL_data(struct pt_regs* c
【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分类方法研究(Matlab实现)内容概要:本文研究了一种基于机器学习(ML)和离散小波变换(DWT)的电能质量扰动分类方法,并提供了Matlab实现方案。首先利用DWT对电能质量信号进行多尺度分解,提取信号的时频域特征,有效捕捉电压暂降、暂升、中断、谐波、闪变等常见扰动的关键信息;随后结合机器学习分类器(如SVM、BP神经网络等)对提取的特征进行训练分类,实现对不同类型扰动的自动识别准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度鲁棒性,具有较强的实用价值。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及其自动化等相关专业的研究生、科研人员及从事电能质量监测分析的工程技术人员;具备一定的信号处理基础和Matlab编程能力者更佳。; 使用场景及目标:①应用于智能电网中的电能质量在线监测系统,实现扰动类型的自动识别;②作为高校或科研机构在信号处理、模式识别、电力系统分析等课程的教学案例或科研实验平台;③目标是提高电能质量扰动分类的准确性效率,为后续的电能治理设备保护提供决策依据。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解DWT的实现过程特征提取步骤,重点关注小波基选择、分解层数设定及特征向量构造对分类性能的影响,并尝试对比不同机器学习模型的分类效果,以全面掌握该方法的核心技术要点。
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