Linux v2.13.6内核审计树结构分析

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0 下载量 67 浏览量 更新于2024-10-19 收藏 6KB RAR 举报
资源摘要信息:"audit_tree.rar_One Tree"是关于Linux v2.13.6内核中针对特定inode附加审计树结构的资源包。压缩包内的audit_tree.c文件是实现该功能的核心C语言源代码文件。接下来,我将详细解释这些信息所涉及的相关知识点。 Linux内核中的inode是文件系统中每个文件的内部数据结构,包含了文件系统元数据,例如文件的权限、所有者、大小、创建时间、访问时间等信息。在Linux v2.13.6版本中,内核支持了审计功能,审计功能的主要目的是为了跟踪和记录系统操作,以便于安全监控、问题诊断以及合规性验证等。 "audit_tree"的描述中提到的“one struct chunk is attached to each inode of interest”,说明在这个版本的Linux内核中,针对特定的inode(感兴趣的inode),每个都会附加一个审计数据结构,这个结构通常包含了一条或多条审计记录,它们代表了与该inode相关的审计事件。这种设计允许内核在处理文件操作时,能够记录和关联特定文件的活动,这在进行文件系统级别的审计时非常重要。 在这个上下文中,“感兴趣”的inode可能指的是特定类型、特定权限或者属于特定用户组的文件。这意味着审计功能可能不是对系统中的所有文件进行记录,而是只针对那些需要特别关注的文件。这种选择性审计的做法可以有效降低审计日志的体积,减少不必要的性能开销,并使审计日志更加专注于重要事件。 压缩包子文件"audit_tree.rar"中的audit_tree.c文件,很可能是实现这种审计机制的核心代码部分。该文件将包含定义审计数据结构的代码、与inode附加逻辑相关的代码、以及处理和记录审计事件的代码。熟悉内核编程和C语言的开发者可以通过分析这个文件来了解Linux内核是如何实现在文件系统层面上的审计功能的。 在Linux内核审计机制的发展历程中,审计树结构的设计和实现是关键的一步。这项技术允许系统管理员和安全分析师深入了解文件的访问模式和操作历史,从而更好地保障系统的安全性和完整性。尽管审计树通常用于安全审计,但它也可以用于文件的访问控制、系统监控等多种场景。 在实际应用中,要充分理解并有效使用这种审计机制,系统管理员需要具备一定的Linux内核知识、文件系统原理以及C编程技能。此外,了解审计数据结构和审计记录的格式,以及如何解析和利用审计日志文件,对于实施有效的审计策略至关重要。 总结来说,"audit_tree.rar_One Tree"这个资源包提供了关于Linux内核审计机制的详细实现,特别是与特定inode相关的审计数据结构的附加机制。通过深入研究和理解这些机制,系统管理员和开发者可以更好地设计和实施文件系统的安全监控方案,以及对系统进行问题诊断和合规性验证。

if self.config.load_type == "INC": # adhoc hist job do not need to join landing merge table try: landing_merge_df = self.spark.read.format(self.config.destination_file_type). \ load(self.config.destination_data_path) # dataframe for updated records df = df.drop("audit_batch_id", "audit_job_id", "audit_src_sys_name", "audit_created_usr", "audit_updated_usr", "audit_created_tmstmp", "audit_updated_tmstmp") # dataframe for newly inserted records new_insert_df = df.join(landing_merge_df, primary_keys_list, "left_anti") self.logger.info(f"new_insert_df count: {new_insert_df.count()}") new_insert_df = DataSink_with_audit(self.spark).add_audit_columns(new_insert_df, param_dict) update_df = df.alias('l').join(landing_merge_df.alias('lm'), on=primary_keys_list, how="inner") update_df = update_df.select("l.*", "lm.audit_batch_id", "lm.audit_job_id", "lm.audit_src_sys_name", "lm.audit_created_usr", "lm.audit_updated_usr", "lm.audit_created_tmstmp", "lm.audit_updated_tmstmp") self.logger.info(f"update_df count : {update_df.count()}") update_df = DataSink_with_audit(self.spark).update_audit_columns(update_df, param_dict) # dataframe for unchanged records unchanged_df = landing_merge_df.join(df, on=primary_keys_list, how="left_anti") self.logger.info(f"unchanged_records_df count : {unchanged_df.count()}") final_df = new_insert_df.union(update_df).union(unchanged_df) print("final_df count : ", final_df.count()) except AnalysisException as e: if e.desc.startswith('Path does not exist'): self.logger.info('landing merge table not exists. will skip join landing merge') final_df = DataSink_with_audit(self.spark).add_audit_columns(df, param_dict) else: self.logger.error(f'unknown error: {e.desc}') raise e else: final_df = DataSink_with_audit(self.spark).add_audit_columns(df, param_dict) return final_df

2023-06-11 上传