1.知名压缩软件xz被发现有后门,影响有多大?如何应对?
2.用MATLAB产生回声的源代码

知名压缩软件xz被发现有后门,影响有多大?如何应对?

       知名压缩软件xz被发现存在后门，这一问题的揭露是由Andres Freund发现sshd进程的CPU占用率异常后进行的深入调查所促成的。

       对比分析有后门的m4脚本与原版，很难发现其中存在的问题。然而，通过执行命令`grep -aErls "#{ 4}[[:alnum:]]{ 5}#{ 4}$" ./`在源码根目录下，荥阳网站建设源码发现执行结果指向了`./tests/files/bad-3-corrupt_lzma2.xz`文件。这个步骤揭示了文件名虽不直接明文出现在构建脚本中，但通过`grep`命令间接匹配并确认了恶意文件的存在。

       进一步分析表明，`gl_[$1]_prefix=echo $gl_am_configmake | sed "s/.*\.//g"`这一行代码提取了恶意文件的扩展名`xz`，实际上对应于`xz`命令行工具的名称。这暗示了解压过程需要先安装`xz-utils`包。实时电费源码整个解压命令的执行环境主要针对Linux系统，而非非Linux系统。

       该脚本通过寻找并读取`config.status`文件来获取源码的根目录，这一过程考虑到许多发行版在编译时会单独建立`build`目录，因此`srcdir`变量保存了源码的位置。然后通过`export`命令随机读取内容，开单软件源码最终执行了一系列命令，其中包含多个行为，揭示了即使在非Debian或RPM系发行版中，尝试在`make`后再次执行`configure`时，也会通过其他途径执行感染。

       对于Debian或RPM系发行版，coil源码分析恶意代码通过将上述恶意脚本注入到`Makefile`中实现，这个过程依赖于源码编译完成后才能进行。而真正感染部分在于将原本应编译自特定源文件的`liblzma_la-crc_fast.o`和`liblzma_la-crc_fast.o`目标文件链接为恶意对象文件，同时替换指令集扩展检测函数。正确的`get_cpuid`原型被故意修改，其中`__builtin_frame_address`旨在获取函数返回地址，linux源码解说这可能在`x_`Linux上用于在寄存器中留下特定地址。

       值得注意的是，发布带有后门的作者Jia Tan曾在两个月前与Sam James讨论过与GCC相关的bug导致`ifunc`函数符号覆盖功能不正确的问题，最终确认了这是一个GCC的bug。

       提交代码时的实名要求对项目维护具有重要意义，尤其是当代码引发法律问题时。在Linux等重要项目中，有提交权限的人通常被强制要求实名。通过“签核”程序，开发者需在补丁说明末尾添加证明其身份的一行，确保贡献的合法性和追踪性。

       项目中采用的签署选项有助于确定提交者和审查者的身份。在更严格的场合，代码提交可能需要使用GPG签名，而线下会议可能举办Key signing party来交换GPG公钥，确保线上身份与现实一致，并获得其他人的承认。实名制是维护代码质量和法律责任的关键，虚拟人物或匿名用户无法承担相应的法律责任。

用MATLAB产生回声的源代码

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       %channel system order

       sysorder = 5 ;

       % Number of system points

       N=;

       inp = randn(N,1);

       n = randn(N,1);

       [b,a] = butter(2,0.);

       Gz = tf(b,a,-1);

       %This function is submitted to make inverse Z-transform (Matlab central file exchange)

       %The first sysorder weight value

       %h=ldiv(b,a,sysorder)';

       % if you use ldiv this will give h :filter weights to be

       h= [0.;

       0.;

       0.;

       0.;

       0.;];

       y = lsim(Gz,inp);

       %add some noise

       n = n * std(y)/(*std(n));

       d = y + n;

       totallength=size(d,1);

       %Take points for training

       N= ;

       %begin of algorithm

       w = zeros ( sysorder , 1 ) ;

       for n = sysorder : N

       u = inp(n:-1:n-sysorder+1) ;

       y(n)= w' * u;

       e(n) = d(n) - y(n) ;

       % Start with big mu for speeding the convergence then slow down to reach the correct weights

       if n <

       mu=0.;

       else

       mu=0.;

       end

       w = w + mu * u * e(n) ;

       end

       %check of results

       for n = N+1 : totallength

       u = inp(n:-1:n-sysorder+1) ;

       y(n) = w' * u ;

       e(n) = d(n) - y(n) ;

       end

       hold on

       plot(d)

       plot(y,'r');

       title('System output') ;

       xlabel('Samples')

       ylabel('True and estimated output')

       figure

       semilogy((abs(e))) ;

       title('Error curve') ;

       xlabel('Samples')

       ylabel('Error value')

       figure

       plot(h, 'k+')

       hold on

       plot(w, 'r*')

       legend('Actual weights','Estimated weights')

       title('Comparison of the actual weights and the estimated weights') ;

       axis([0 6 0. 0.])

       % RLS 算法

       randn('seed', 0) ;

       rand('seed', 0) ;

       NoOfData = ; % Set no of data points used for training

       Order = ; % Set the adaptive filter order

       Lambda = 0. ; % Set the forgetting factor

       Delta = 0. ; % R initialized to Delta*I

       x = randn(NoOfData, 1) ;% Input assumed to be white

       h = rand(Order, 1) ; % System picked randomly

       d = filter(h, 1, x) ; % Generate output (desired signal)

       % Initialize RLS

       P = Delta * eye ( Order, Order ) ;

       w = zeros ( Order, 1 ) ;

       % RLS Adaptation

       for n = Order : NoOfData ;

       u = x(n:-1:n-Order+1) ;

       pi_ = u' * P ;

       k = Lambda + pi_ * u ;

       K = pi_'/k;

       e(n) = d(n) - w' * u ;

       w = w + K * e(n) ;

       PPrime = K * pi_ ;

       P = ( P - PPrime ) / Lambda ;

       w_err(n) = norm(h - w) ;

       end ;

       % Plot results

       figure ;

       plot(*log(abs(e))) ;

       title('Learning Curve') ;

       xlabel('Iteration Number') ;

       ylabel('Output Estimation Error in dB') ;

       figure ;

       semilogy(w_err) ;

       title('Weight Estimation Error') ;

       xlabel('Iteration Number') ;

       ylabel('Weight Error in dB') ;