rk3399-android9.0-secureboot介绍

阅读数: 2020-01-09

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RK完整的Secureboot包括两部分，第一部分为Linux的Secureboot，第二部分为Android特有的AVB（Android Verified Boot）。开启了Secureboot的设备，会在启动时逐级校验各分区，一旦某一级校验不通过，则设备就无法启动。

Secureboot分为安全性校验与完整性校验。

安全性校验: 为公钥的校验，借助于芯片的一次性可编程安全存储模块（OTP 或 efuse）, 在rk3399上称为efuse。该检验流程为从efuse中读取公钥 hash，与计算的公钥 hash 先做对比，如果相同，则再将公钥用于解密固件 hash。
完整性校验: 为校验固件的完整性，计算固件的 hash 与用公钥解密出来的 hash 对比是否一致。

AVB阶段安全性校验和完整性校验需要依赖于vbmeta.img，相关的公钥及描述信息存储在vbmeta.img中。

Secureboot流程

Secureboot涉及到的两级：maskrom —> miniloader、miniloader —> uboot、uboot—> kernel，但在Android上Secureboot部分只实现前两级，uboot—> kernel以及之后的启动校验交由AVB进行处理。以下以maskrom —> miniloader为例讲解Secureboot流程。

pc加密过程

使用rk提供的签名工具（rk_sign_tool）进行签名步骤及原理如下

1.该工具首先会产生一对密钥对，即：public key和privete key

2.使用SHA256计算镜像的hash，并使用privete key对镜像的hash进行RSA2048签名

3.使用SHA256计算出public key的hash

4.将镜像+第2步中签名+public key进行打包形成新的镜像

5.第3步中的hash将会烧写到efuse中

设备解密过程

1.首先从新的镜像中获取public key计算hash值

2.从efuse中读取public key的hash值进行对比，如果相同则继续，否则启动失败

3.从镜像中获取签名，然后使用RSA2048计算hash

4.使用SHA256计算镜像的hash值，与第三步计算出来的hash进行对比，相同则继续，否则启动失败

secureboot_flow

AVB流程

AVB的核心结构为vbmeta，vbmeta分区存储了boot分区的hash，而对于system和vender分区，哈希树紧随在各自的分区数据之后，vbmeta分区只保存哈希树描述符中哈希树的根哈希(root hash)，盐(salt)和偏移量(offset)。

vbmeta

uboot启动后，首先需要进行vbmeta的合法性验证，即安全性校验，RK的做法是将验证vbmeta的公钥信息经过trust加密后存储在security分区，其中trust分区的安全性又是受efuse验证的Secureboot进行保证的。uboot启动kernel前先验签vbmeta，vbmeta可信后，再取出vbmeta中的相关信息来进行其他分区的校验。

Merkle Tree

hash list

AVB在验证system分区时采用了动态校验的方式进行完整性校验，所以采用了分块进行hash的方式来校验。那么如何存储该数据块的hash，直接采用最暴力的方式，自然而然想到的是使用一个hash列表来存储。但是使用Hash列表来保证数据块的正确性还不够，黑客修改数据的同时，如果将Hash列表也对应修改了，这就无法保证数据块的正确性了。所以需要引入一个顶层的hash，将hash列表里的每个hash字符串拼在一起后再做一次hash运算，最后的hash值称之为root hash，只要保证该root hash的正确性即可。

但是AVB并未采用该简单结构。假设system的大小为1GB，数据块大小为4KB，则有26万个数据块，对应着hash列表就有26万个元素。AVB进行运行时校验，设备运行时读到哪个块就会对哪个块校验，将需要校验的块进行hash后更新具有26万个元素的hash列表中的一个元素后计算root hash，再与vbmeta中root hash作对比来判断数据是否正确。这个效率可想而知非常糟糕，所以AVB采用了一种称为Merkle Tree的树结构。

hash tree

Merkle Tree，通常也被称作Hash Tree，其叶子节点是数据块或者文件的hash值。非叶节点是其对应子节点串联字符串的hash。Hash 列表可以看作一种特殊的Merkle Tree，即树高为2的多叉Merkle Tree。

建树过程：
在树的最底层，和hash列表一样，将数据分成若干个小的数据块，有相应的hash与之对应。但是往上走，并不是直接去计算root hash，而是把相邻的两个hash合并成一个字符串，然后计算这个字符串的hash，将这个hash值作为两个节点的父节点。按照同样的方式，可以得到数目更少的新一级hash，最终必然形成一棵树，树的根节点即为root hash。

Merkle Tree的结构非常易于同步大文件或文件集合，按照查找树的查找思路，从root hash开始比对，依次往下查找到叶子节点即能找到需要重新同步或下载的数据块，其时间复杂度为O(logN)，如果采用hash列表的方式，需要完整进行一遍遍历才能定位到不同的数据块，其时间复杂度为O(N)。Merkle Tree在数字签名、P2P网络、区块链等技术都有应用。回到本文介绍的AVB，AVB在运行时校验某一块时只需要更新Merkle Tree的一个分支即可计算出hash root，其运算时间比hash列表大大减少。在Android9上使用avbtool的python代码进行hash tree的生成，该算法跟上文描述略有不同，当1G的system进行4KB大小的划分，其生成的hash tree只有四层(包括root hash这一层)，所以运行时计算hash只要沿着这个四层树的分支计算即可，可想而知效率大大提升。

avbtool中建树源码分析

以下分析一下Android9上hash tree的生成过程，涉及到用Python实现的avbtool源码的两个函数：calc_hash_level_offsets，generate_hash_tree

calc_hash_level_offsets

def calc_hash_level_offsets(image_size, block_size, digest_size):
  """Calculate the offsets of all the hash-levels in a Merkle-tree.

  Arguments:
    image_size: The size of the image to calculate a Merkle-tree for.
    block_size: The block size, e.g. 4096.
    digest_size: The size of each hash, e.g. 32 for SHA-256.

  Returns:
    A tuple where the first argument is an array of offsets and the
    second is size of the tree, in bytes.
  """
  level_offsets = []  # 用来存储每一层在bytearray中的偏移
  level_sizes = []    # 每一层占用的大小
  tree_size = 0       # 树的大小

  num_levels = 0      # 树的层数
  # size用于计算时表示当前层的下一层的数据大小，从第0层（计算数据块hash）开始，
  # 所以初始值为image的大小
  size = image_size   
  while size > block_size:
    # 计算当前层数据需要多少个块
    num_blocks = (size + block_size - 1) / block_size
    # round_to_multiple函数用来将第一个参数舍入到最接近第二个参数的倍数
    # 在这里就是对齐到block_size的整数倍
    # 计算当前层的hash digest需要占用的大小
    level_size = round_to_multiple(num_blocks * digest_size, block_size)

    level_sizes.append(level_size)
    tree_size += level_size
    num_levels += 1

    # 循环往上计算，所以更新size为当前层，用于计算上一层
    size = level_size

  # 计算每一层在bytearray中的偏移  
  for n in range(0, num_levels):
    offset = 0
    for m in range(n + 1, num_levels):
      offset += level_sizes[m]
    level_offsets.append(offset)

  return level_offsets, tree_size

Android9上将hash tree存储在bytearray中，所以需要事先计算好树的每一层在bytearray中的偏移，以及整个树需要多长的bytearray存储。注意，hash tree的建树过程上自下往上的。其实从calc_hash_level_offsets函数就可大致看出Android上hash tree的存储形态了，但更为形象的存储结构还是需要看generate_hash_tree函数。

generate_hash_tree

def generate_hash_tree(image, image_size, block_size, hash_alg_name, salt,
                       digest_padding, hash_level_offsets, tree_size):
  """Generates a Merkle-tree for a file.

  Args:
    image: The image, as a file.
    image_size: The size of the image.
    block_size: The block size, e.g. 4096.
    hash_alg_name: The hash algorithm, e.g. 'sha256' or 'sha1'.
    salt: The salt to use.
    digest_padding: The padding for each digest.
    hash_level_offsets: The offsets from calc_hash_level_offsets().
    tree_size: The size of the tree, in number of bytes.

  Returns:
    A tuple where the first element is the top-level hash and the
    second element is the hash-tree.
  """
  hash_ret = bytearray(tree_size)
  hash_src_offset = 0
  hash_src_size = image_size
  level_num = 0
  while hash_src_size > block_size:
    level_output = ''
    remaining = hash_src_size
    while remaining > 0:
      hasher = hashlib.new(name=hash_alg_name, string=salt)
      # Only read from the file for the first level - for subsequent
      # levels, access the array we're building.
      # 第0层直接按照block_size读取image来进行hash
      if level_num == 0:
        image.seek(hash_src_offset + hash_src_size - remaining)
        data = image.read(min(remaining, block_size))
      # 第0层之上的每一层都由取其下一层来进行hash，eg: 将第m-1层的数据分块hash后生成m层数据
      else:
        offset = hash_level_offsets[level_num - 1] + hash_src_size - remaining
        # 以block_size为单位进行分块
        data = hash_ret[offset:offset + block_size]
      hasher.update(data)

      remaining -= len(data)
      if len(data) < block_size:
        hasher.update('\0' * (block_size - len(data)))
      level_output += hasher.digest()
      if digest_padding > 0:
        level_output += '\0' * digest_padding

    padding_needed = (round_to_multiple(
        len(level_output), block_size) - len(level_output))
    level_output += '\0' * padding_needed

    # Copy level-output into resulting tree.
    offset = hash_level_offsets[level_num]
    hash_ret[offset:offset + len(level_output)] = level_output

    # Continue on to the next level.
    hash_src_size = len(level_output)
    level_num += 1

  # 建树完成后，单独计算root hash
  hasher = hashlib.new(name=hash_alg_name, string=salt)
  hasher.update(level_output)
  return hasher.digest(), hash_ret

通过calc_hash_level_offsets函数计算好偏移和大小后，即可将参数传递给generate_hash_tree函数来建树了。从建树代码的循环过程可以看出，该树的实现是将生成的hash拼接在一起作为这一层的数据，然后分块进行hash后再拼接在一起给到父层，而不是之前的描述Merkle Tree的两两子节点合并后计算hash作为父节点。

本文作者： Ifan Tsai (菜菜)
本文链接： https://www.caiyifan.cn/p/49010c0.html
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