使用doop识别最近commons text漏洞的污点信息流

news2024/12/26 0:26:48

作者：vivo 互联网安全团队 - Chen Haojie

本文基于笔者对doop静态程序分析框架源代码和规则学习，并结合对目前漏洞公开技术细节的学习，修改增强doop app only模式下的分析规则后，实现通过doop工具识别commons text rce漏洞（CVE-2022-42889）。内容包含三部分，第一部分简单介绍doop分析框架，第二部分简单介绍commons text漏洞的原理和代码调用栈，第三部分重点介绍如何改造doop app only模式下的规则以识别commons text漏洞的污点信息流。

一、doop静态分析框架简介

1. doop静态分析框架简介

doop静态分析框架由希腊雅典大学plast-lab Yannis Smaragdakis团队设计开发，目前看是一款开源领域的比较先进的程序静态分析框架，一些程序静态分析论文的理论也有通过doop的规则实现后实验。

doop整体架构简单明了，符合通常静态代码漏洞扫描工具扫描器内核的设计思路。架构上由groovy写的调用程序“粘合”在一起，通过调用fact-generator和datalog分析器，得出自动化的分析结果。

下面是笔者画的doop整体架构图，包含doop中一些关键的组件模块：

2. doop工作流程

  1. doop的fact generator模块会对输入进行解析（例如jar包的解析或者类的resolve从而加载进必要的类信息到内存中）

  2. 调用soot、wala等工具生成jimple IR，在此基础上生成后续分析引擎需要的facts文件。而后doop使用LogicBlox（目前doop已不维护）或者Soufflé（开源的datalog分析引擎）

  3. 基于facts文件和既定的datalog分析规则文件进行分析，得到最终的程序分析结果。

doop支持对java源码及字节码的分析，不过源码的jdk版本受限，建议直接使用字节码进行分析。

doop核心是其实现的一套datalog分析规则，其中包含了由粗糙到精细的context-insensitive、1-call-site-sensitive、1-call-site-sensitive+heap的丰富的静态程序分析策略等等等，同时通过在addons中添加了额外的对信息流分析、对spring等生态框架、对java反射特性的支持，十分强大。

以上是对doop的架构和功能的简单介绍，jar包信息的解析、规则的预处理、编译执行和解释执行、程序的并发设计或者由于大量sootclass加载造成的内存溢出问题等一些细节由于篇幅限制不在此介绍。

二、commons text rce漏洞简介

先对该漏洞进行简单介绍。

Apache Commons Text是一款处理字符串和文本块的开源项目，之前被披露存在CVE-2022-42889远程代码执行漏洞，这个漏洞目前网上的分析文章比较多，在此不做复述。该漏洞原理上有点类似log4j2，当然影响不可相比，其代码中存在可以造成代码执行的插值器，例如ScriptStringLookup（当然这里提到这个插值器是因为我们目标就是分析这一条sink污点流），同时没有对输入字符串的安全性进行验证导致问题。

借用网上公开的poc触发ScriptStringLookup中的代码执行，使用commons text 1.9版本 ：

完整的漏洞调用栈如下：

从调用栈可以看出，通过调用commons text的字符串替换函数，可以调用到ScriptStringLookup类的lookup方法，从而调用scriptEngine.eval执行代码。可以看出该条漏洞链路较浅，但链路关键节点也涉及了接口抽象类的cast、输入字符串的词法分析状态机以及各种字符串的处理函数，作为实验对象非常合适。

三、commons text rce污点信息流的doop识别规则

我们选取上述二中commons text中org.apache.commons.text.StringSubstitutor replace函数作为source，ScriptEngine eval函数作为sink。

doop设置app only模式去进行分析，doop在app only模式下会将!ApplicationMethod(?signature)加入isOpaqueMethod(?signature)，这样一些分析不会进入jdk的类中，可以大大提高doop的分析效率。依据莱斯定理，静态程序分析难以达到完全的完备(truth或者perfect)，也是尽可能优化sound。类似在企业级的SAST部署使用也是如此，也需要在扫描精度、扫描速度以及实际可用性中进行取舍或者平衡，所以doop的app only模式下在个人看来更接近实际嵌入到devsecops中的轻量级静态代码漏洞扫描的应用。

3.1 doop的datalog分析规则简单介绍

由于涉及doop app only规则的改造，首先先简单介绍doop使用的datalog规则。

doop目前维护使用开源的Soufflé分析datalog规则。datalog是声明式的编程语言，也是prolog语言的非图灵完备子集，所以本质上也是建立在形式逻辑中的一阶逻辑上。所以基础概念也是命题推导，在Soufflé的形式上就是表现为关系（relation）。

如下例子：

很明显可以看出该例子通过datalog定义的关系逻辑实现相等关系的自反性、对称性和传递性，首先定义了equivalence关系，该关系可以由rel1和rel2关系蕴涵得到，而equivalence的a需要满足关系rel1，b需要满足关系rel2。具体语法和高阶特性可以通过souffle-lang.github.io网站进行了解。

3.2 doop配置使用简单介绍

doop可以通过gradle去编译使用，需要提前在类unix系统中借助cmake编译安装Soufflé，doop的具体安装使用可以在https://github.com/plast-lab/doop-mirror中了解。

对doop的命令行使用进行简单，分析，有几个关键的命令参数，-i参数接受需要分析的文件（例如jar包），-a参数配置分析策略（例如是选择context sensitive还是context insensitive），--app-only参数配置开启doop的app only模式，--information-flow开启doop的信息流分析模式（可以用来做污点分析），--platform设置分析需要的jdk平台，--fact-gen-cores配置生成facts的并发性。

本文使用的doop命令参数：

-a context-insensitive --app-only --information-flow spring --fact-gen-cores 4 -i docs/commons-text.jar --platform java_8 --stats none

3.3 重新编译打包commons text

这是我最初使用doop分析commos text的方法，主要为了尽可能减轻的对原生规则的侵入。doop在使用jackee进行分析事，分析入口的确定及一些mockobject的构建都需要依赖于对springmvc注解的识别。

下载commons text的源码，自定义两条class和method注解TestctxTaintedClassAnnotation、TestctxTaintedParamAnnotation：

注解实现为一个空注解，主要是为了标注一下我们的source，将注解打到对应的class类和方法：

重新编译打包为jar包，得到2中命令参数-i的commons-text.jar。

3.4 改造doop app only下的规则

doop的污点信息流识别依赖于指针分析结果，同时也依赖污点转移函数。doop中已经预置了多条污点转移函数，其中包含了字符串、链表、迭代器等基础类方法。

ParamToBaseTaintTransferMethod(0, "<java.lang.StringBuffer: java.lang.StringBuffer append(java.lang.Object)>").
ParamToBaseTaintTransferMethod(0, "<java.lang.StringBuffer: java.lang.StringBuffer append(java.lang.String)>").
ParamToBaseTaintTransferMethod(0, "<java.lang.StringBuffer: java.lang.StringBuffer append(java.lang.StringBuffer)>").
ParamToBaseTaintTransferMethod(0, "<java.lang.StringBuffer: java.lang.StringBuffer append(java.lang.CharSequence)>").
ParamToBaseTaintTransferMethod(0, "<java.lang.StringBuffer: java.lang.StringBuffer append(char[])>").
ParamToBaseTaintTransferMethod(0, "<java.lang.StringBuffer: java.lang.StringBuffer append(char)>").
BaseToRetTaintTransferMethod("<java.lang.Float: float floatValue()>").
BaseToRetTaintTransferMethod("<java.lang.String: byte[] getBytes(java.lang.String)>").
BaseToRetTaintTransferMethod("<java.lang.String: char charAt(int)>").
BaseToRetTaintTransferMethod("<java.util.Enumeration: java.lang.Object nextElement()>").
BaseToRetTaintTransferMethod("<java.util.Iterator: java.lang.Object next()>").
BaseToRetTaintTransferMethod("<java.util.LinkedList: java.lang.Object clone()>").
BaseToRetTaintTransferMethod("<java.util.LinkedList: java.lang.Object get(int)>").
BaseToRetTaintTransferMethod("<java.util.Map: java.util.Set entrySet()>").
BaseToRetTaintTransferMethod("<java.util.Map$Entry: java.lang.Object getValue()>").
BaseToRetTaintTransferMethod("<java.util.Set: java.util.Iterator iterator()>").
BaseToRetTaintTransferMethod("<java.lang.String: char[] toCharArray()>").
BaseToRetTaintTransferMethod("<java.lang.String: java.lang.String intern()>").

然而其中没有包含String split函数的污点转移规则，需要添加上：

BaseToRetTaintTransferMethod("<java.lang.String: java.lang.String[] split(java.lang.String,int)>").

如上述，doop自有的jackee规则肯定没有包含我们自定义的注解，所以需要在EntryPointClass、Mockobj等关系定义中添加对我们自定义的class污点注解的识别。

EntryPointClass(?type) :-
   //...
   Type_Annotation(?type, "org.apache.commons.text.TestctxTaintedClassAnnotation");
 
//...
MockObject(?mockObj, ?type) :-
  //...
   Type_Annotation(?type, "org.apache.commons.text.TestctxTaintedClassAnnotation");

同时也需要添加param污点的注解。doop需要通过这些注解识别分析入口方法，构建污点mockobj，建立初始的指向关系等。

//...
mainAnalysis.VarPointsTo(?hctx, cat(cat(cat(cat(?to, "::: "), ?type), "::: "), "ASSIGN"), ?ctx, ?to) :-
  FormalParam(?idx, ?meth, ?to),
  (Param_Annotation(?meth, ?idx, "org.springframework.web.bind.annotation.RequestParam");
  Param_Annotation(?meth, ?idx, "org.springframework.web.bind.annotation.RequestBody");
  Param_Annotation(?meth, ?idx, "org.apache.commons.text.TestctxTaintedParamAnnotation");

为了确保方法的可达性，我们还添加了ImplicitReachable("") :- isMethod("").但后续看不一定有必要，仅供参考。

通过注解我们在规则中定义了source，接下来需要定义sink，我们将ScriptEngine的eval方法定义为sink：

LeakingSinkMethodArg("default", 0, method) :- isMethod(method), match("<javax.script.ScriptEngine: java.lang.Object eval[(].*[)]>", method).

正如前述，由于是在app only下，doop下通过OpaqueMethod关系过滤了jdk类的识别，这样会导致相应的上述预置的污点转移函数无法完成污点转移，所以需要另外定制规则流去将转移函数包含进数据流分析过程。

于是需要定义OptTaintedtransMethodInvocationBase关系。

.decl OptTaintedtransMethodInvocationBase(?invocation:MethodInvocation,?method:Method,?ctx:configuration.Context,?base:Var)
OptTaintedtransMethodInvocationBase(?invocation,?tomethod,?ctx,?base) :-
  ReachableContext(?ctx, ?inmethod),
//Reachable(?inmethod),
  Instruction_Method(?invocation, ?inmethod),
  (
  _VirtualMethodInvocation(?invocation, _, ?tomethod, ?base, _);
  _SpecialMethodInvocation(?invocation, _, ?tomethod, ?base, _)
  ).

在此基础上，为了完成新的污点转移，doop需要根据以下自定义规则分析出返回值的类型信息。

.decl MaytaintedInvocationInfo(?invocation:MethodInvocation,?type:Type,?ret:Var)
MaytaintedInvocationInfo(?invocation, ?type, ?ret) :-
  Method_ReturnType(?method, ?type),
  MethodInvocation_Method(?invocation, ?method),
  AssignReturnValue(?invocation, ?ret).
 
.decl MaytaintedTypeForReturnValue(?type:Type, ?ret:Var, ?invocation:MethodInvocation)
MaytaintedTypeForReturnValue(?type, ?ret, ?invocation) :-
  MaytaintedInvocationInfo(?invocation, ?type, ?ret),
  !VarIsCast(?ret).

基于以上的污点转移过程分析规则，应用到污点变量的转移分析规则中。

VarIsTaintedFromVar(?type, ?ctx, ?ret, ?ctx, ?base) :-
  //mainAnalysis.OptTaintedtransMethodInvocationBase(?invocation,?method,?base),
  mainAnalysis.OptTaintedtransMethodInvocationBase(?invocation,?method,?ctx,?base),
  MaytaintedTypeForReturnValue(?type, ?ret, ?invocation),
  BaseToRetTaintTransferMethod(?method).
  //mainAnalysis.VarPointsTo(_, _, ?ctx, ?base).

同时也需要重新定义LeakingSinkVariable关系，因为我们这里自定义的sink方法也是Opaque方法，这样才能识别到我们的ScriptEngine 的eval方法。

LeakingSinkVariable(?label, ?invocation, ?ctx, ?var) :-
  LeakingSinkMethodArg(?label, ?index, ?tomethod),
  mainAnalysis.OptTaintedtransMethodInvocationBase(?invocation,?tomethod,?ctx,?base),
  //mainAnalysis.VarPointsTo(_, _, ?ctx, ?base),//here problem
  ActualParam(?index, ?invocation, ?var).

从上面规则的定义可以看出，改造的流程还是比较清晰的，并且通过关系的名字，这些关系的含义和用途也很容易理解。添加这些自定义规则到我们的doop分析中运行，在结果中可以看出，doop完成了对commons text的污点信息流的识别。

在结果集中的LeakingTaintedInformation.csv文件中可以找到我们需要捕捉到的souce-sink流。

default default <<immutable-context>> <org.apache.commons.text.lookup.ScriptStringLookup: java.lang.String lookup(java.lang.String)>/javax.script.ScriptEngine.eval/0 <org.apache.commons.text.StringSubstitutor: java.lang.String replace(java.lang.String)>/@parameter0

LeakingTaintedInformation.csv给出了污点信息。包括污点的标签（这里是默认的default，可以自定义），sink方法的调用信息，该sink方法对应的污点源头souce信息。

如上图可以看出，

org.apache.commons.text.lookup.ScriptStringLookup: java.lang.String lookup(java.lang.String)中调用到javax.script.ScriptEngine.eval，并且污点的源头是org.apache.commons.text.StringSubstitutor: java.lang.String replace(java.lang.String)方法的参数@parameter0。

同时，在结果集中的AppTaintedVar.csv文件也可以看到具体的应用代码中由于污点传播过程中的被污染的变量.以上面commons text 漏洞执行方法栈中的

org.apache.commons.text.StringSubstitutor的resolveVariable为例：

可以看出方法中被污染的入参variableName、buf，还有resolver，以及$stack7等(这是经过soot生成jimple的过程中SSA pack部分优化新增的栈变量)。

基于这两个结果集基本可以看出漏洞的触发流程或者说污点的传播过程（虽然不是特别直观），如果需要也可以再搭配生成的CallGraphEdge.csv去更方便的进行分析。

四、总结

doop直接用来分析大型项目需要一定的计算资源，并且无论是规则的定制还是分析结果查看都不是特别直观，毕竟它的设计初衷就是一款分析框架，用在实际漏扫漏洞挖掘中可能需要进一步包装修改 。但可以看出，doop作为一款优秀的开源静态分析框架，在算法上毋庸置疑是比较先进和丰富的，而且基于开源的算法规则，我们可以任意去定制我们需要的分析逻辑。其与codeql在设计思路也较为相近，将程序信息提取后生成数据库，开放查询接口，将程序分析转变为数据关系的查询，因此可以扩展出更多的用途。

本文来自互联网用户投稿，该文观点仅代表作者本人，不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务，不拥有所有权，不承担相关法律责任。如若转载，请注明出处：http://www.coloradmin.cn/o/531311.html

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符，请联系多彩编程网进行投诉反馈，一经查实，立即删除！

相关文章

【QuartusII】0-创建工程模板

【QuartusII】0-创建工程模板

一、创建工程 1、激活安装quartus II软件后&#xff0c;打开即见如下界面 2、在菜单栏 “File -> New Project Wizard…”中&#xff0c;进入创建工程流程 3、第一部分&#xff0c;如下图&#xff0c;配置路径、项目名称、以及顶层文件&#xff08;类似C语言的main&#xf…
阅读更多...
Mac上如何装Nacos？

Mac上如何装Nacos？

Nacos大家都很熟悉，服务注册中心，那么今天给大家写一篇Mac上如何装Nacos的文章。 安装步骤如下： 1、上官网 http://nacos.io/zh-cn/ 点击跳到nacos的官网上。然后点击前往Github 2、找到release 发布版本 来到GitHub上后，页面往下滑，找到latest stable release，点击…
阅读更多...
【Linux】管道的读写特点和管道设置为非阻塞

【Linux】管道的读写特点和管道设置为非阻塞

目录 管道的读写特点管道设置为非阻塞 橙色 管道的读写特点 使用管道时&#xff0c;需要注意以下几种特殊的情况&#xff08;假设都是阻塞I/O操作&#xff09; 所有的指向管道写端的文件描述符都关闭了&#xff08;管道写端引用计数为0&#xff09;&#xff0c;有进程从管道的…
阅读更多...
Shapefile在线查看利器【MapJS】

Shapefile在线查看利器【MapJS】

MapJS是一个免费的GIS地图文件在线查看工具&#xff0c;在浏览器里即可直接打开本地的Shapfile、GeoJSON、TopoJSON、KML等文件进行查看。 MapJS在线访问地址&#xff1a;Shapefile|GeoJSON|KML在线查看工具 。 1、MapJS快速上手 在浏览器中打开MapJS官网后&#xff0c;直接拖…
阅读更多...
计算机图形学 | 奇妙的真实感——片元着色

计算机图形学 | 奇妙的真实感——片元着色

计算机图形学 | 奇妙的真实感——片元着色 计算机图形学 | 奇妙的真实感——片元着色9.1 图形渲染与视觉外观图形渲染的光栅化阶段基于视觉外观的渲染视觉物理现象视觉现象光照计算着色方式表面细节有光有影才有真实感 9.2 奇妙的颜色什么是颜色可见光谱颜色视觉的生理基础 人眼…
阅读更多...
美颜sdk的多平台适配与跨平台开发技术分享

美颜sdk的多平台适配与跨平台开发技术分享

美颜sdk作为互联网时代的重要工具&#xff0c;也因其高效、稳定、易用的特点&#xff0c;被越来越多的应用开发者所采用。然而&#xff0c;在不同的平台上使用美颜sdk时&#xff0c;会遇到一些问题&#xff0c;如何进行多平台适配和跨平台开发&#xff0c;成为了一个值得探讨的…
阅读更多...
只需要两步就能快速接入GPT

只需要两步就能快速接入GPT

缘起 最近一个朋友提出&#xff0c;让我出个关于如何快速接入GPT的教程&#xff0c;今天就给大家安排上。 需要的工具 经过实测&#xff0c;这是迄今为止最便捷的接入方式&#xff0c;而且亲测有效。 首先&#xff0c;第一步你需要下载最新版的微软Edge浏览器&#xff0c;去…
阅读更多...
Python（Keras）实现 LSTM 对销售额的预测

Python（Keras）实现 LSTM 对销售额的预测

博主之前有涉及过LSTM的文章&#xff0c;见下&#xff1a; LSTM-理解 Part-1&#xff08;RNN&#xff1a;循环神经网络&#xff09; Python LSTM时序数据的预测&#xff08;一些数据处理的方法&#xff09; 机器学习 Pytorch实现案例 LSTM案例&#xff08;航班人数预测&#xf…
阅读更多...
Unity3D ：重要的类 - Gizmos 和 Handles

Unity3D ：重要的类 - Gizmos 和 Handles

推荐&#xff1a;将 NSDT场景编辑器加入你的3D工具链 3D工具集&#xff1a; NSDT简石数字孪生 重要的类 - Gizmos 和 Handles Gizmos 和 Handles 类用于在 Scene 视图和 Game 视图绘制线条和形状以及交互式手柄和控件。这两个类共同提供了一种方法来扩展这些视图中显示的内容&…
阅读更多...
【云原生】Kubernetes 的组件与架构

【云原生】Kubernetes 的组件与架构

文章目录 引语1、集群组件1.1 控制平面组件&#xff08;Control Plane Components&#xff09;1.2 Node 组件1.3 插件&#xff08;Addons&#xff09; 2、集群搭建总结 引语 在上篇文章&#xff0c;我们介绍了 Kubernetes 是什么&#xff0c;它能够对容器进行编排&#xff0c;…
阅读更多...
实现Qwidget窗口填满整个主窗口，并跟随鼠标的拖动自动缩放

实现Qwidget窗口填满整个主窗口，并跟随鼠标的拖动自动缩放

实现Qwidget窗口填满整个主窗口&#xff0c;并跟随鼠标的拖动自动缩放 新建一个窗口&#xff0c;我想在这个窗口上放一个QWidget&#xff0c;并且这个QWidget能够布满整个窗口&#xff0c;还可以随着随鼠标的拖动自动缩放 1、首先给大家介绍一个好用的组件库&#xff1a;qt-mat…
阅读更多...
lighthouse尘埃粒子计数器3100/3350参数资料

lighthouse尘埃粒子计数器3100/3350参数资料

​​SOLAIR 3350集成了我们的超长寿命激光二极管技术传感器&#xff0c;可生产业界比较长的激光二极管寿命20年以上(基于连续24/7运行)。使用一个新的&#xff0c;更轻的延长寿命的电池和外部交流适配器&#xff0c;SOLAIR 3350更加便携。SOLAIR 3350具有业界最好的用户界面(UI…
阅读更多...
springboot+java拍卖竞拍网站系统idea

springboot+java拍卖竞拍网站系统idea

书画拍卖网站系统的设计与实现的设计思想如下&#xff1a; Spring Boot 是 Spring 家族中的一个全新的框架&#xff0c;它用来简化Spring应用程序的创建和开发过程。也可以说 Spring Boot 能简化我们之前采用SSM&#xff08;Spring MVC Spring MyBatis &#xff09;框架进行…
阅读更多...
10个学习Python的理由以及Python的优势有哪些？

10个学习Python的理由以及Python的优势有哪些？

Python的由来 Python的创始人是吉多范罗苏姆&#xff0c;1989年他在阿姆斯特丹的CWI工作&#xff0c;圣诞节期间&#xff0c;吉多范罗苏姆为了打发圣诞节的无聊&#xff0c;决定开发一个新的脚本解释程序&#xff0c;作为ABC 语言的一种继承。之所以选择Python作为编程语言的名…
阅读更多...
新星计划｜记录安装Nodejs和HBuilderX搭建、部署微信小程序开发环境（一）

新星计划｜记录安装Nodejs和HBuilderX搭建、部署微信小程序开发环境（一）

文章目录 1 前言2 注册小程序账号3 安装微信开发者工具4 安装Nodejs和HBuilderX4.1 windows用户安装Nodejs4.2 macos/linux用户安装Nodejs4.3 安装HBuilder X 5 创建项目5.1 新建一个项目5.2 进行基本配置 6 HBuilderX同步微信开发者工具6.1 打开服务端口6.2 调用微信开发者工具…
阅读更多...
不能使用ChatGPT 试试基于2021模型的 Claude （原GPT团队二次创业产品）聊天机器人 更详细的解答

不能使用ChatGPT 试试基于2021模型的 Claude （原GPT团队二次创业产品）聊天机器人 更详细的解答

大家过程中遇到问题都可以私信我 注册方式&#xff0c;引用别人的&#xff1a;用不了chatgpt&#xff0c;试试Claude-Claude注册教程_大数据食铁兽的博客-CSDN博客 不过上面作者没有写坑&#xff0c;只支持少部分国家&#xff08;我选用的日本&#xff0c;Claude官网会提示你…
阅读更多...
【HarmonyOS】这些HarmonyOS应用开发的问题你都了解吗？

【HarmonyOS】这些HarmonyOS应用开发的问题你都了解吗？

【关键字】 HTTP请求、requests exceeds 100、DNS域名解析、屏幕分辨率、ArkTS/JS 【问题描述1】 HTTP多次请求之后出现请求异常如何解决&#xff1f; 描述&#xff1a;接口是正常的&#xff0c;http多次请求出现提示“The requested has been canceled or the number of re…
阅读更多...
mysql高阶语句与连接存储

mysql高阶语句与连接存储

文章目录 一、mysql高阶语句1.按照关键字进行排序2.多字段排序3.对查询的结果进行分组4.限制结果条目5.设置别名&#xff08;alias----》as&#xff09; 二、mysql连接与存储1.、连接查询2.存储过程 总结 一、mysql高阶语句 1.按照关键字进行排序 ​使用select语句可以将需要…
阅读更多...
古鱼、恐龙和大众，相逢在百度百科的“彩虹桥”

古鱼、恐龙和大众，相逢在百度百科的“彩虹桥”

提起孩子的天性&#xff0c;我们会想到什么&#xff1f; 首先是好奇心。 如果没有好奇心和求知欲作为动力&#xff0c;人类不可能产生那些给社会带来巨大价值的发明创造。对于个人来说&#xff0c;带着对万物的好奇&#xff0c;了解大千世界的丰富多彩&#xff0c;以后无论遇到…
阅读更多...
Docker基础篇（上）

Docker基础篇（上）

1、为什么Docker比VM快 2、帮助启动类命令 启动类命令 启动docker&#xff1a; systemctl start docker停止Docker&#xff1a; systemctl stop docker重启Docker&#xff1a; systemctl restart docker查看状态&#xff1a; systemctl status docker设置开机自启&#x…
阅读更多...
推荐文章
最新文章

Copyright @ 2022~2023