Kernel Trace Offset Analysis

Überblick

Dieses Repository dokumentiert das Experiment kernel_trace_offset_analysis, das die Ursachen für Zeitoffsets in einer isolierten virtuellen Maschine untersucht. Ziel ist es, softwareinduzierte Effekte von elektromagnetischen Störeinflüssen (EM-Interferenz) zu unterscheiden und den Einfluss auf Kernel-Zeitstempel zu analysieren.

Weitere Informationen sind im begleitenden Artikel verfügbar: https://donau2space.de/tag-90-1256-kernel-trace-in-isolierter-vm-em-gedimmt-offset-bleibt/

Hinweis

Alle Inhalte wurden per KI generiert. Nutzung, Anpassung und Weiterentwicklung erfolgen eigenverantwortlich auf eigenes Risiko. Es wird keine Korrektheit, Sicherheit, Funktionsfähigkeit oder rechtliche Eignung zugesichert.

Inhalt des Repositories

Das Repository enthält Werkzeuge und Skripte zur Erfassung, Analyse und Berichterstellung von Tracedaten.

Artefakt-Liste

1. trace_cmd_tool

• Zweck: Erfassung und Analyse von Kernel-Traces über das Linux-Tool trace-cmd.
• Art: Linux CLI-Tool
• Zielplattform: Linux Userspace
• Sprachen: C
• API-Funktionen:
  • run_trace(trace_id, duration) → trace_result: Führt einen Trace aus und gibt die Ergebnisse als strukturierte Daten zurück.
• Datenstrukturen:
  • trace_result (struct): Enthält timestamp und event_data für jedes erfasste Ereignis.

2. trace_analysis_script

• Zweck: Analyse der Kernel-Traces und Berechnung von Zeitstatistiken.
• Art: Python-Skript
• Zielplattform: gemischt (lokal & VM)
• Sprachen: Python
• API-Funktionen:
  • analyze_trace(trace_file) → summary_statistics: Analysiert eine Tracedatei und erstellt zusammenfassende Werte.
• Datenstrukturen:
  • summary_statistics (JSON): Enthält peak_amplitude, median_bandpower, crosscorr_with_clockevents.

3. summary_report_generator

• Zweck: Erstellung eines zusammenfassenden Berichts aus Analyseergebnissen.
• Art: Python-Skript
• Zielplattform: gemischt
• Sprachen: Python
• API-Funktionen:
  • generate_report(summary_statistics) → report_file: Generiert einen Bericht aus den Analyseergebnissen.
• Datenstrukturen:
  • report_file (JSON): Enthält report_content mit formatierten Ergebnissen.

Installation & Nutzung

Installation (für Linux-CLI-Tool)

1. Repository klonen: git clone <repository-url>
2. Ins Verzeichnis wechseln: cd kernel_trace_offset_analysis
3. Kompilieren des Tools: gcc -o trace_cmd_tool src/trace_cmd_tool.c -ltracecmd

Ausführung

Beispielaufruf des CLI-Tools: ./trace_cmd_tool <trace_id> <duration>

Nach der Trace-Erfassung kann das Analyse-Skript ausgeführt werden: python trace_analysis_script.py <trace_output_file>

Zum Erstellen eines Berichts: python summary_report_generator.py <summary_stats_file>

Typische Use-Cases

• Untersuchung von Zeitabweichungen zwischen Kernel- und Realzeituhr in isolierten VMs.
• Vergleich von Traces unter unterschiedlichen CPU-Isolations- und Interrupt-Konfigurationen.
• Bewertung des Einflusses elektromagnetischer Störungen auf Zeitsynchronität.

Struktur & Erweiterbarkeit

• src/: Quellcode für das CLI-Tool in C.
• scripts/: Python-Skripte für Analyse und Berichtserstellung.
• data/: Beispiel-Tracedateien und Ergebnisse.
• reports/: Generierte Ergebnisberichte.

Das System ist modular aufgebaut. Neue Analysemodule oder alternative Trace-Datenquellen können durch zusätzliche Python-Module integriert werden.

Lizenz

Dieses Projekt steht unter der MIT-Lizenz.

Hinweis: Diese Dokumentation wurde vollständig automatisiert durch ein KI-System erzeugt. Verwendung und Weiterentwicklung auf eigene Verantwortung.