保卫 Java 应用程序的安全沙箱机制你需要了解一下

文件加密系统性能优化实战:从卡顿到流畅的策略调优指南 文件加密是保障企业数据安全的核心技术,其原理是通过加密算法对文件内容进行转换,确保即使数据被非法获取也无法读取。这项技术的价值在于为敏感信息构建了底层防护,广泛应用于金融、研发、设计等对数据保密性要求极高的领域。然而,在实际部署中,不合理的加密策略往往会引入显著的性能开销,导致系统卡顿,影响工作效率。本文聚焦于通过优化加密策略来提升系统性能,深入剖析了因“全格式加密”和缺乏“进程白名单”等常见配置问题引发的性能瓶颈。我们将探讨如何通过精细化的策略调整,例如建立精准的文件类型白名单与进程豁免机制,并借鉴网络优 阅读详情

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如果你经常阅读源码,你会发现 Java 的源码中到处都有类似于下面这一段代码

class File {
  // 判断一个磁盘文件是否存在
  public boolean exists() {
    SecurityManager security = System.getSecurityManager();
    if (security != null) {
      security.checkRead(path);
    }
    ...
  }
}

class Socket {
  public void connect(SocketAddress endpoint, int timeout) {
    ...
    SecurityManager security = System.getSecurityManager();
    if (security != null) {
       if (epoint.isUnresolved())
          security.checkConnect(epoint.getHostName(), port);
       else
          security.checkConnect(addr.getHostAddress(), port);
       }
    }
    ...
  }
}

class ServerSocket {
  public void bind(SocketAddress endpoint, int backlog) {
    ...
    SecurityManager security = System.getSecurityManager();
    if (security != null)
       security.checkListen(epoint.getPort());
    ...
  }
}

class System {
  public static String getenv(String name) {
    SecurityManager sm = getSecurityManager();
    if (sm != null) {
       sm.checkPermission(new RuntimePermission("getenv."+name));
    }
    return ProcessEnvironment.getenv(name);
  }
}

我们平时在本地运行 java 程序时通常都不会默认打开安全检查器,需要执行 jvm 参数才会打开

$ java -Djava.security.manager xxx
$ java -Djava.security.manager -DDjava.security.policy="${policypath}"

// 内置扩展库授权规则
// 表示 JAVA_HOME/jre/lib/ext/ 目录下的类库可以全权访问任意资源
// 包含 javax.swing.*, javax.xml.*, javax.crypto.* 等等
grant codeBase "file:${{java.ext.dirs}}/*" {
 permission java.security.AllPermission;
};

// 其它类库授权规则
grant {
 // 允许线程调用自己的 stop 方法自杀
 permission java.lang.RuntimePermission "stopThread";
 // 允许程序监听 localhost 的随机可用端口,不允许随意订制端口
 permission java.net.SocketPermission "localhost:0", "listen";
 // 限制获取系统属性,下面一系列的配置都是只允许读部分内置属性
 permission java.util.PropertyPermission "java.version", "read";
 permission java.util.PropertyPermission "java.vendor", "read";
 permission java.util.PropertyPermission "java.vendor.url", "read";
 permission java.util.PropertyPermission "java.class.version", "read";
 permission java.util.PropertyPermission "os.name", "read";
 permission java.util.PropertyPermission "os.version", "read";
 permission java.util.PropertyPermission "os.arch", "read";
 permission java.util.PropertyPermission "file.separator", "read";
 permission java.util.PropertyPermission "path.separator", "read";
 permission java.util.PropertyPermission "line.separator", "read";
 permission java.util.PropertyPermission "java.specification.version", "read";
 permission java.util.PropertyPermission "java.specification.vendor", "read";
 permission java.util.PropertyPermission "java.specification.name", "read";
 permission java.util.PropertyPermission "java.vm.specification.version", "read";
 permission java.util.PropertyPermission "java.vm.specification.vendor", "read";
 permission java.util.PropertyPermission "java.vm.specification.name", "read";
 permission java.util.PropertyPermission "java.vm.version", "read";
 permission java.util.PropertyPermission "java.vm.vendor", "read";
 permission java.util.PropertyPermission "java.vm.name", "read";
};

安全检查没有通过,那就会抛出 java.security.AccessControlException 异常。即使安全检查通过了,操作系统的权限检查仍然可能通不过,这时候又会抛出其它类型的异常。

授权规则采用白名单,依据上面的配置意味着启用默认安全策略的 JVM 将无法访问本地文件。如果需要访问本地文件,可以增加下面的规则

permission java.io.FilePermission "/etc/passwd", "read";
permission java.io.FilePermission "/etc/shadow", "read,write";
permission java.io.FilePermission "/xyz", "read,write,delete";
// 允许读所有文件
permission java.io.FilePermission "*", "read";

public FilePermission(String path, String actions) {
  super(path);
  init(getMask(actions));
}

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其中 AllPermission 表示打开所有权限。还有一个不速之客 HibernatePermission,它并不是内置的权限模块,它是 Hibernate 框架为自己订制的,这意味着安全规则是支持自定义扩展的。扩展也很简单,可以自己编写一个 Permission 子类,实现它的 4 个抽象方法。

abstract class Permission {
  // 权限名称,对于文件来说就是文件名,对于套接字来说就是套接字地址
  // 它的意义是子类可定制的
  private String name;
  // 当前权限对象是否隐含了 other 权限
  // 比如 AllPermission 的这个方法总是返回 true
  public abstract boolean implies(Permission other);
  // equals 和 hashcode 用于权限比较
  public abstract boolean equals(Object obj);
  public abstract int hashCode();
  // 权限选项 read,write,xxx
  public abstract String getActions();
}

class CustomPermission extends Permission {
  private String actions;
  CustomPermission(string name, string actions) {
    super(name)
    this.actions = actions;
  }
  ...
}

class CustomAPI {
  public void someMethod() {
    SecurityManager sec = System.getSecurityManager();
    if(sec != null) {
      sec.CheckPermission(new CustomPermission("xname", "xactions"));
    }
    ...
  }
}

沙箱的安全检查点非常多,下面列举一些常见的场景

  1. 文件操作

  2. 套接字操作

  3. 线程和线程组

  4. 类加载器控制

  5. 反射控制

  6. 线程堆栈信息获取

  7. 网络代理控制

  8. Cookie 读写控制

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B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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