Linux内核内存管理与漏洞利用

悠悠 2022-10-14 00:41 289阅读 0赞

## linux服务器开发相关视频解析： ##

[90分钟了解Linux内存架构，numa的优势，slab的实现，vmalloc的原理][90_Linux_numa_slab_vmalloc]  
[深度详解Linux内存管理(MM)机制][Linux_MM]

c/c++ linux服务器开发学习地址：[c/c++ linux后台服务器高级架构师][c_c_ linux]

本文主要介绍Buddy System、Slab Allocator的实现机制以及现实中的一些漏洞利用方法，从攻击者角度加深对Linux内核内存管理机制的理解。

## 前言 ##

网上已经有很多关于Linux内核内存管理的分析和介绍了，但是不影响我再写一篇：一方面是作为其他文章的补充，另一方面则是自己学习的记录、总结和沉淀。

## 伙伴系统 ##

伙伴系统即Buddy System，是一种简单高效的内存分配策略。其主要思想是将大块内存按照一定策略去不断拆分（在到达最小的块之前），直至存在满足指定请求大小的最小块。其中块的大小由其相对根块的位置指定，通常称为order(阶)。一个最简单的拆分方式就是以2为指数进行拆分，例如定义最小块的大小为64K，order上限为4，则最大块的大小为：

64K * 2^4 = 1024K

最大块的order为4，最小块的order为0。对于请求大小为k的块，最小块为N，则其order值为align(k)/N。为什么叫buddy system呢？假设一个大块A所分解成的两个小块B和C，其中B和C就相互为彼此的 天使 buddy。只有彼此的buddy才能够进行合并。

使用Buddy算法的的应用有很多，其中Linux内核就是一个，此外jemalloc也是使用Buddy技术的一个现代内存分配器。

Linux内核中的伙伴系统块大小为一页，通常是4096字节。最大的order一般是10，即MAX\_ORDER为11。

/* Free memory management - zoned buddy allocator. */
      #ifndef CONFIG_FORCE_MAX_ZONEORDER
      #define MAX_ORDER 11
      #else
      #define MAX_ORDER CONFIG_FORCE_MAX_ZONEORDER
      #endif
      #define MAX_ORDER_NR_PAGES (1 << (MAX_ORDER - 1))

在Linux内核中，分配和释放较大内存都是直接通过伙伴系统，即：

struct page *alloc_pages(gfp_t gfp_mask, unsigned int order);
    void free_pages(unsigned long addr, unsigned int order);

order为0-10，指定从哪一阶伙伴中分配，order为n则分配2^n页大小的内存。操作系统中可以通过procfs查看伙伴系统的分配情况，如下：

$ cat /proc/buddyinfo
    Node 0, zone      DMA      1      1      0      0      2      1      1      0      1      1      3
    Node 0, zone    DMA32   3416   4852   3098   3205   3209   3029     33     22     15      7     52
    Node 0, zone   Normal  29330 192053 148293  90568  33732   9018   2688    411    942    999   1852
    Node 1, zone   Normal    107   1229  18644  76650  46053   8383   4398   5486   1751    497     84

此外，还有/proc/pagetypeinfo也可用于查看内存页的信息。

## Slab分配器 ##

上面说到，由于效率原因，伙伴系统中分配内存是以页为单位的，即使所分配的object大小为1byte，也需要分配一页，这样就导致了比较大的内存碎片。因此Linux引入了Slab分配器，加速对object的分配和释放速度，同时也减少碎片空间。

最初接触的时候心里通常有个大大的问号：Slab是什么？理解这个问题至关重要，经过翻阅多种资料和文章，可以大概这么回答：

1.Slab是一种缓存策略  
2.Slab是一片缓冲区  
3.Slab是一个或者多个连续的page

在内核代码中，我们能看到SLAB、SLOB、SLUB，其实都是兼容SLAB接口的具体分配器。目前默认使用的是SLUB，因此经常将其混称。按照引入Linux内核的时间划分如下：![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQwOTg5NzY5_size_16_color_FFFFFF_t_70]

说句题外话，SLOB (Simple List Of Blocks) 可以看做是针对嵌入式设备优化的分配器，通常只需要几MB的内存。其采用了非常简单的first-fit算法来寻找合适的内存block。这种实现虽然去除了几乎所有的额外开销，但也因此会产生额外的内存碎片，因此一般只用于内存极度受限的场景。

## 数据结构 ##

在本文中，我会尽量少粘贴大段的代码进行分析，但Slub分配器是比较依赖于实现而不是设计的，因此数据结构的介绍是难免的。

**page**

描述一个页的数据结构就是struct page。为了节约空间，page使用了大量的union结构，针对不同用处的页使用不同的字段。

Slab是一个或者多个连续页组成的内存空间，那么本质上指向一个Slab的数据结构不是别的，就是struct page \*，对应Slab中的信息可以通过第一个page的某些字段描述。记住这点对后面的理解很重要。

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1.物理内存映射及空间划分  
2.ARM32/64页表的映射过程  
3.分配物理页面及Slab分配器  
4.实战：VMA查找/插入/合并

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第二天：

5.实战：mallocap系统调用实现  
6.缺页中断处理/反向映射  
7.回收页面/匿名页面生命周期  
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**kmem\_cache**

kmem\_cache是Slab的主要管理结构，申请和释放对象都需要经过该结构操作，部分重要字段如下：

/* * Slab cache management. */
      struct kmem_cache { 
          struct kmem_cache_cpu __percpu *cpu_slab;
          /* Used for retriving partial slabs etc */
          unsigned long flags;
          unsigned long min_partial;
          int size;       /* The size of an object including meta data */
          int object_size;    /* The size of an object without meta data */
          int offset;     /* Free pointer offset. */
      #ifdef CONFIG_SLUB_CPU_PARTIAL
          int cpu_partial;    /* Number of per cpu partial objects to keep around */
      #endif
          ...
          struct kmem_cache_node *node[MAX_NUMNODES];
    }

重点关注cpu\_slab和node。

cpu\_slab包含当前CPU的Slab。这是个\_\_percpu的对象，什么意思呢？我的理解是内核为了加速当前CPU的访问，会对每个CPU保存一个变量，这样在当前CPU访问该变量时候就可以免去加锁的开销。在调试中发现该变量的值是个类似0x18940这样比较小的数，这个地址是没有映射的，访问percpu变量需要通过raw\_cpu\_ptr宏去获取实际的地址。

node数组中包括其他CPU的Slab。为什么叫做node？其实这是NUMA系统中的node概念。NUMA是为了多核优化而产生的架构，可以令某个CPU访问某段内存的速度更快。node的定义是“一段内存，其中每个字节到CPU的距离相等”，更加通俗的解释是：“在同一物理总线上的内存+CPUs+IO+……”。

**kmem\_cache\_cpu**

cpu\_slab是kmem\_cache\_cpu结构，如下：

struct kmem_cache_cpu { 
          void **freelist;    /* Pointer to next available object */
          unsigned long tid;  /* Globally unique transaction id */
          struct page *page;  /* The slab from which we are allocating */
      #ifdef CONFIG_SLUB_CPU_PARTIAL
          struct page *partial;   /* Partially allocated frozen slabs */
      #endif
      #ifdef CONFIG_SLUB_STATS
          unsigned stat[NR_SLUB_STAT_ITEMS];
      #endif
      };

freelist指向第一个空闲的对象(假设为x)，page指向x所在slab(的第一页)。这里的page有以下特点：

*  objects = slab的对象数
 *  inuse = objects
 *  frozen = 1
 *  freelist = NULL

partial主要包含本地部分分配的slab。partial指向的page有以下特点：

*  next指向下一个slab(page)
 *  freelist指向slab中第一个空闲object
 *  inuse = slab中已使用的object个数
 *  frozen = 1

其中第一个page的pbojects记录了partial objects数。

**kmem\_cache\_node**

struct kmem_cache_node { 
        spinlock_t list_lock;
        ...
    #ifdef CONFIG_SLUB
        unsigned long nr_partial;
        struct list_head partial;
        ..
    #endif
    };

这个数据结构根据配置的SL\[OAU\]B分配器而异，对于SLUB而言，使用的字段就只有两个，nr\_partial和partial。其中partial是Linux内核中可插拔式通用双链表结构，使用内核中双链表的接口进行操作。nr\_partial表示partial双链表中的元素个数，即slab的个数。

partial->next指向的page结构，用于该结构的page有如下特点：

*  frozon = 0
 *  freelist指向slab中第一个空闲object
 *  inuse表示对应slab使用中的object个数
 *  通过lru字段索引链表中的下一个/前一个page

前三点没什么好说的，大家都差不多。需要关注的是第四点，这里不像cpu partial那样通过next指针连接页表，而是通过lru字段：

struct page { 
    ...
          /* * Third double word block * * WARNING: bit 0 of the first word encode PageTail(). That means * the rest users of the storage space MUST NOT use the bit to * avoid collision and false-positive PageTail(). */
          union { 
              struct list_head lru;   /* Pageout list, eg. active_list * protected by zone_lru_lock ! * Can be used as a generic list * by the page owner. */
         ...

## 分配和释放 ##

终于讲到了重点。关于slub的分配和释放有很多文章介绍过，而且风格不同，有的是对着代码逐行分析，有的是画图介绍，这里我仅按照我自己的理解去说，如有谬误欢迎指出。  
对象的分配和释放涉及到几个指针，分别是：

p1: 对象的虚拟地址(void *)  
p2: 对象地址所对应的page(struct page*)  
p3: 对象所属的slab(struct page\*)  
p4: 对象所属的cache控制体(struct kmem\_cache\*)

一个虚地址所对应的页首地址是是通过PAGE\_MASK，因为页是对齐的，但需要注意页首地址并不是page指针所指向的地方。p1->p2的转换通过virt\_to\_page实现。

p2->p4可以通过page->slab\_cache得到，这也是p1->p4函数virt\_to\_cache的操作。

**分配**

对象的分配，不考虑特殊情况的话(比如超过N页的对象直接通过伙伴系统分配)，一般流程如下：

1.kmem\_cache\_cpu->freelist不为空，直接出链返回；  
2.kmem\_cache\_cpu->page->freelist不为空，则出链，更新cpu\_slab->freelist，然后返回；  
3.kmem\_cache\_cpu->partial不为空，取出第一个slab，更新cpu\_slab的freelist和page，取出对象然后返回；  
4.kmem\_cache\_node->partial不为空，取出第一个，类似3更新cpu\_slab的freelist和page并返回；  
5.上面都是空的，则通过伙伴系统分配新的slab，挂到kmem\_cache\_cpu中，然后goto 1；  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQwOTg5NzY5_size_16_color_FFFFFF_t_70 1]

**释放**

对象的释放相对复杂，和释放之前对象所处的位置以及释放后cache情况有关。假设待释放的object地址为p1，p1对应的page为p2，p1对应的slab为p3，参考上面的几个指针定义，大致有以下路径：

1.p3就是当前CPU的kmem\_cache\_cpu->freelist所对应的slab，即p1位于当前cpu的kmem\_cache\_cpu->freelist所在的page中(p2 == cpu\_slab->page)，此时可以直接释放到freelist上并返回；

2.p3位于当前CPU的kmem\_cache\_cpu->partial链表中，或者其他CPU的kmem\_cache\_cpu->freelist/partial中。此slab处于冻结状态，将p1链入p3->freelist中；

3.p3位于kmem\_cache\_node->partial链表中，此时释放分为两种情况：3.1 释放p1后，p3的状态为半满。此时正常将p1链入p3的freelist中。3.2 释放p1后，p3的状态为全空。此时除了将p1链入p3的freelist以外，还需要判断node中slab数是否超过规定值(node->nr\_partial >= min\_partial)。如果超过则需要将p3移出node->partial链表，并将p3释放给伙伴系统。

4.p3是一个全满的slab，不被任何kmem\_cache管理。释放后p3变成一个半满的slab(更新freelist)，同时p3会被加入到当前CPU的kmem\_cache\_cpu.partial中。加入之前需要判断cpu partial中的空闲对象是否超过了规定值(partial.pobjects > cachep.cpu\_partial)，并进行相应的处理：4.1 如果没超过，直接链入cpu partial即可 4.2 如果超过，则将cpu partial中所有slab解冻，将其中所有半满的slab交由node进行管理；将其中所有空的slab回收给伙伴系统；最后再将slab链入到partial中。

其中3的判断是为了避免node partial中存放了太多空slab；4的判断是为了避免cpu partial中存放太多空slab以及加快搜索速度。  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQwOTg5NzY5_size_16_color_FFFFFF_t_70 2]

slab分配和释放的过程大致就是这样。

**调试**

slab分配器是如此复杂，因此Linux内核中提供了很多调试措施，开启特定的调试编译选项后可以在object前后加上red zone检测越界，也可以检测slab的引用错误。

在用户态中，我们可以通过vfs进行调试。比如可以用slabinfo或者slabtop命令查看当前的slab分配情况，这些命令实际上是读取了/proc/slabinfo信息以及/sys/kernel/slab/\*中的信息。

slabtop输出示例：

Active / Total Objects (% used)    : 25864761 / 26174849 (98.8%)
     Active / Total Slabs (% used)      : 661098 / 661098 (100.0%)
     Active / Total Caches (% used)     : 93 / 158 (58.9%)
     Active / Total Size (% used)       : 4921033.80K / 5046143.93K (97.5%)
     Minimum / Average / Maximum Object : 0.01K / 0.19K / 295.08K
    
      OBJS ACTIVE  USE OBJ SIZE  SLABS OBJ/SLAB CACHE SIZE NAME
    18380583 18380583 100%    0.10K 471297       39   1885188K buffer_head
    1785462 1711901   0%    0.19K  42511       42    340088K dentry
    1705350 1629533   0%    1.06K  56845       30   1819040K ext4_inode_cache
    589064 567016   0%    0.57K  21038       28    336608K radix_tree_node
    530112 495734   0%    0.06K   8283       64     33132K kmalloc-64
    475728 429025   0%    0.04K   4664      102     18656K ext4_extent_status
    357632 355306   0%    0.06K   5588       64     22352K pid
    258944 245861   0%    0.03K   2023      128      8092K kmalloc-32
    247494 246414   0%    0.20K   6346       39     50768K vm_area_struct
    231794 230768   0%    0.09K   5039       46     20156K anon_vma
    174780 169836   0%    0.13K   5826       30     23304K kernfs_node_cache
    164224 159505   0%    0.25K   5132       32     41056K filp
    146688 143610   0%    0.02K    573      256      2292K kmalloc-16
    120480 117291   0%    0.66K   2510       48     80320K proc_inode_cache
    101376  97721   0%    0.01K    198      512       792K kmalloc-8
     86310  85793   0%    0.19K   2055       42     16440K cred_jar
     78122  75197   0%    0.59K   1474       53     47168K inode_cache
     48512  46984   0%    0.50K   1516       32     24256K kmalloc-512

直接从实现角度分析也许理解得不是很深刻，下面就来看几个实际的攻击案例，它们都巧妙地利用了上面提到的slab分配器的特性进行内存布局。

## 案例1：内核堆溢出漏洞利用 ##

第一种类型是内核堆溢出漏洞。假如我们使用kmalloc分配了一个大小为30字节的对象，根据配置不同很可能会使用到名为kmalloc-32的kmem\_cache去进行分配。因此，如果我们使用对象时写入超过32字节的数据，就可能产生堆溢出。

堆溢出的直接后果就是覆盖了slab中后面一个object块的数据，如果后面的object对象中被覆盖的部分包含函数指针，那么就有可能劫持内核控制流，跳转到任意地址。如下图所示：![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQwOTg5NzY5_size_16_color_FFFFFF_t_70 3]

这是最简单的情况。实践中的主要问题是，如何保证攻击者分配的含函数指针的对象(简称 victim obj)就在溢出对象(简称 vuln object)的后面。

创建对象前slab的freelist可能是乱七八糟的，因此我们可以先申请足够多的object，在分配流程中进入到第5步，直接从伙伴系统分配，此时slab的freelist应该也是连续的。

即便我们可以保证freelist连续，要知道内核分配对象可不是一个个分配的，可能一个函数中就有多处分配对象，也就是说分配vuln object的时候肯定有个object跟着，姑且称之为xo。这时候如何利用呢？一个办法就是自己构造freelist。具体来说，就是：

1.依次分配3个object(同样的slab) A、B、C；此时freelist指向D的下一个object(D)；  
2.我们希望freelist为A->C->B，因此需要依次释放B、C、A  
3.这样，再次申请vuln object时其进入A，跟着的xo就进入到了C，我们的victim objcet就可以进入B，即在A的后面

这样，只要有合适的堆占位对象(如tty\_struct)，就能稳定利用这类堆溢出漏洞了。

## 案例2：CVE-2018-9568(WrongZone)漏洞利用 ##

这里不涉及漏洞的详细细节，只需要知道这个漏洞的核心是类型混淆，即Slab-A中分配的对象，错误地用Slab-B进行了释放(这也是为什么这个漏洞名为WrongZone的原因)。

在WrongZone漏洞中，Slab-B比Slab-A要大(实际上Slab-A存放的是TCPv4 socket，而Slab-B存放的是TCPv6 socket，后者包含前者，并增加了一些额外字段)。而且因为RCU，Slab的free object中指向下一个free object的指针(x + offset)是包含在object末尾的。

释放、链入freelist，实际上是将当前freelist的值写入x + offset，并且将freelist重新指向刚释放的object。由于错误释放，在修改objA的offset时，超出了范围，写到下一个对象里面了。开启KASAN或者SLUB\_DEBUG\_ON/MEMCG\_KMEM可以看到出错信息，否则很难触发明显的异常。

假设类型混淆对象为objA，从slabA中分配。实际的利用计划是这样的：

1.令objA在释放前所在的slabA为全满状态  
2.释放objA，根据上面的分析，此时slabA会被链入B的cpu partial中。这意味着后续从B分配对象时候会出现从SlabA取对象的时候  
3.依次释放slabA中的其他对象，令最后的布局如下：  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQwOTg5NzY5_size_16_color_FFFFFF_t_70 4]

follow\_sk是位于objA后面的对象，我们不释放它，防止slab变空被回收。

这样一来，再在Slab-B中分配对象时候，就可能出现读取fragment中的值作为下一个free对象的情况。fragment中的值可以通过堆喷方式填充，这样就有可能令其在分配时读取一个我们能控制的值作为slab\_alloc的返回从而进行进一步提权，或者出现显式的kernel panic。

这个利用的关键点就是对于全满slab中对象释放的处理，将slab链入cpu partial的时候并不会考虑slab是否正确，因为slab本身也只是一段连续的空间而已。当然该漏洞还有其他利用方法，比如将其转化为UAF，这里就不再赘述了。

## 总结 ##

在我们平时学习相对复杂的系统时，仅仅了解实现文档只能算是走出第一步；阅读代码并且上机调试可以将理解加深一个层次，知道“what’s inside“；不过，如果能从攻击者的角度去分析和利用(滥用)，那理解又会加深一个层次，真正做到”inside out“。魔鬼隐藏在细节之中，把一个知识点融会贯通，也是挺有趣的事情。

[90_Linux_numa_slab_vmalloc]: https://www.bilibili.com/video/BV1mK4y1H7JL/
[Linux_MM]: https://www.bilibili.com/video/BV1jy4y127RK/
[c_c_ linux]: https://ke.qq.com/course/417774?flowToken=1013300
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQwOTg5NzY5_size_16_color_FFFFFF_t_70]: /images/20221014/57e7ad64aec34914b54c53874f6b9cb4.png
[Linux]: https://ke.qq.com/course/3485817?flowToken=1036004
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQwOTg5NzY5_size_16_color_FFFFFF_t_70 1]: /images/20221014/4f106e03c5a945f190cab99f3393c2ab.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQwOTg5NzY5_size_16_color_FFFFFF_t_70 2]: /images/20221014/2a0752a379324d2bb7c7274e4d18939c.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQwOTg5NzY5_size_16_color_FFFFFF_t_70 3]: /images/20221014/0d3dea0ed8374e99a4cbcde830e7ff32.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQwOTg5NzY5_size_16_color_FFFFFF_t_70 4]: /images/20221014/f4519ace1d514f1089a4c28b9935f7cf.png