IT security, FreeBSD, Linux, mail server hardening, post-quantum crypto, DNS, retro computing & hands-on hardware hacks. Privater Tech-Blog seit 2003.

Kategorie: Self-Hosting & Infrastruktur (Seite 1 von 9)

Server selbst betreiben — Erfahrungen mit FreeBSD-Jails, Nginx, Postfix, Dovecot, Matrix und der eigenen Infrastruktur.

Wenn PHP beim Aufräumen stirbt: ein FreeBSD-rtld-Bug hinter posix_spawn

Beitragsbild zu einem FreeBSD-Bug: Laptop mit PHP- und lldb-Debug-Ausgaben, Signal-11-Core-Dump und Diagramm der Kausalkette von Nextcloud über proc_open und posix_spawnp bis zur rtld-Heap-Korruption.

Diese Geschichte fing als PHP-Problem an und endete mehrere Wochen später in einem Bug im FreeBSD-Basissystem, ganz unten im Runtime-Linker. Dazwischen liegen mindestens vier falsche Fährten, ein Crash, der bei jedem Lauf ein anderes Opfer suchte, und die schöne Erkenntnis, dass man eine Heap-Korruption nicht mit einzelnen Watchpoints fängt. Ich schreibe das bewusst mit allen Sackgassen auf, weil genau die der lehrreiche Teil sind. Wer nur die Auflösung will, springt ans Ende.

Das Symptom

PHP 8.4 auf FreeBSD 15 (amd64), im Zusammenspiel mit einer selbst gehosteten Nextcloud. Jeder occ-Aufruf und jeder Cron-Lauf lieferte sein Ergebnis korrekt ab und segfaultete danach. Signal 11, jedes Mal, mit schöner Regelmäßigkeit ein Core-Dump von rund 2,2 GB. Die Ausgabe stand vollständig da, bevor es knallte. Der Crash passierte erst im Module-Shutdown, also beim Aufräumen, nachdem die eigentliche Arbeit längst erledigt war.

Funktional war das harmlos. Ärgerlich war der Rest. Das dmesg füllte sich mit Zeilen der Sorte:

pid 12345 (php), jid 0, uid 80: exited on signal 11 (core dumped)

Die Platte lief mit 2,2-GB-Cores voll, und es gab einen unangenehmen Nebeneffekt: hängende Background-Jobs. Wenn PHP-FPM mitten in einem Nextcloud-Cron-Job segfaultet, wird das reserved_at in der Tabelle oc_jobs nie zurückgesetzt. Der Job gilt damit als dauerhaft in Bearbeitung und läuft nie wieder an. Aus einem kosmetischen Shutdown-Crash wurde so ein echtes Betriebsproblem.

Erste falsche Fährte: OPcache JIT

Ein Segfault in PHP, der frische JIT im Spiel: der erste Verdacht war schnell da. Also habe ich mich durch die JIT-Stufen gearbeitet. Tracing-JIT mit opcache.jit=1255, dann Function-JIT mit 1205, dann JIT komplett aus mit 0. Es crashte durch alle Stufen hindurch unverändert weiter.

JIT war auf FreeBSD 15 zwar tatsächlich für sich genommen kaputt und ist bei mir seitdem aus. Aber die Ursache für den Shutdown-Crash war er nicht. Erste Fährte verworfen.

Die Versions- und Build-Jagd

Nächster Verdacht: ein kaputter Build oder eine ABI-Unstimmigkeit zwischen dem PHP-Core und einer Extension. Also PHP komplett aus den Ports neu gebaut, damit Core und alle Extensions garantiert dieselbe Version tragen. Danach Symbol-Builds fürs Debugging. Und dann durch die Punktversionen gehangelt: 8.4.16, .18, .19, .20, .21, .22. Jede einzelne crashte gleich.

Damit war eine wichtige Sache geklärt: Build, Version und CFLAGS sind nicht der Unterschied. Was sich nicht ändert, wenn man alles daran ändert, liegt woanders.

Eine Lehre am Rande, die mich unnötig Zeit gekostet hat: --enable-debug wechselt das ABI-Verzeichnis der Extensions. Danach laden sämtliche als Paket installierten Extensions nicht mehr, weil sie im falschen Verzeichnis gesucht werden. Wer nur Debug-Symbole will, ohne das ABI zu verbiegen, baut so:

make CFLAGS+=" -g" STRIP=

Die Crash-Site per lldb aus dem Core

Das FreeBSD-Basissystem bringt kein gdb mit, dafür lldb. Aus dem Core kommt man so an den Backtrace:

lldb --batch -o "target create --core <core> <php-binary>" -o "bt all"

Der Stack sah beim ersten Lauf so aus:

_start → __libc_start1 → main → php_module_shutdown → zend_shutdown
  → zend_hash_graceful_reverse_destroy → destroy_zend_class +1228

Die crashende Instruktion war cmpq %rbx, 0x20(%r15). Der Offset 0x20 ist in zend_property_info das Feld ce, der Zeiger auf den Klassen-Eintrag. Das Register r15 stand auf 0x6b588e9c404, unaligned und außerhalb des Heaps. Das riecht nach einem Use-after-Free auf geteilte interne Klassen-Metadaten.

Ein genauerer Walk durch die Strukturen korrigierte meine erste Annahme. Der Offset 0x20 liegt nicht nur in zend_property_info, sondern genauso in zend_class_constant auf dem ce-Feld. Die crashende Schleife lief nicht über die Properties, sondern über die Klassen-Konstanten, also die constants_table. Die crashende Klasse war Pdo\Pgsql, eine der neuen internen Subklassen aus dem PHP-8.4-RFC zu den PDO-treiberspezifischen Subklassen, die von PDO erbt. Mein Verdacht drehte sich damit auf etwas 8.4-Spezifisches: Vererbung von internen Konstanten, vielleicht im Umfeld der Property Hooks.

Der Crash wandert

Und jetzt wurde es unangenehm. Die Crash-Site war nicht stabil. Von Lauf zu Lauf sah ich mal destroy_zend_class, mal zend_type_release, mal zend_interned_strings_dtor. Mal war das Opfer Pdo\Pgsql, mal ein arg_info von RedisCluster, mal ein zend_type, mal ein DateTimeZone.

Das ist das klassische Bild eines einzelnen korrumpierenden Schreibzugriffs mit wechselndem Opfer. Wer getroffen wird, hängt allein am Heap-Layout des jeweiligen Laufs. Das erklärt rückblickend, warum die vermeintlich genaue Klasse jedes Mal anders aussah. Ich hatte die ganze Zeit das Spätsymptom analysiert, nicht die Ursache. Als Beispiel eine ganz andere Crash-Site vom zweiten Rechner:

php_module_shutdown → zend_interned_strings_dtor
  → zend_hash_destroy +310 → _str_dtor → _efree +11

Das Opfer hier war ein permanenter interned String. Das sind die intern deduplizierten, prozessweit nur einmal abgelegten Zeichenketten, die PHP überall wiederverwendet, in diesem Lauf der Redis-Kommandoname zintercard. Sein Header war zerschossen, beim Freigeben faultet der Destruktor auf einem ZendMM-Block, der gar nicht mehr gemappt ist. Wieder ein anderer Tatort, dasselbe Muster: irgendwer schreibt einmal quer, und wer danach als Erstes über die zerstörte Stelle stolpert, nimmt den Fall.

Upstream-Issue GH-21995, und die Richtung dreht sich

An diesem Punkt habe ich das Ganze bei php-src als Issue GH-21995 aufgemacht. Zwei Reaktionen haben die Richtung gedreht.

Zuerst @iliaal, einer der PHP-Maintainer:

Cannot reproduce on Linux (ASAN, Valgrind all clean on 37 extension build), so if this is valid it might be FreeBSD specific.

ASAN und Valgrind sauber auf Linux ist ein starkes Indiz gegen einen klassischen Use-after-Free im Zend-Speichermanager. Ein solcher Fehler würde unter ASAN sofort auffliegen. Wenn er das nicht tut, sitzt das Problem woanders, vermutlich unterhalb von PHP.

Dann bestätigte @CamilleScholtz das Verhalten unabhängig, auf PHP 8.5.6, FreeBSD 15, und ausdrücklich nicht in einem Jail. Damit fielen zwei bequeme Ausreden weg: es war weder meine spezielle Konfiguration noch etwas, das in 8.5 schon behoben gewesen wäre.

Die VM reproduziert nicht, ein Heisenbug

Auf Bare-Metal crashte die unveränderte Paket-Installation praktisch bei jedem Lauf, gefühlt zu hundert Prozent. In einer VM dagegen kam ich auf rund 650 saubere Läufe, ohne einen einzigen Crash. Und sobald ich mit lldb und Watchpoints an das Objekt heranging, das ich für das Opfer hielt, verschob sich das Opfer. Die Beobachtung selbst veränderte das Heap-Layout und damit den Ausgang.

Das ist ein Heisenbug im Lehrbuchsinn. Ein einzelner Watchpoint auf ein einzelnes Objekt bringt hier nichts, weil der nächste Lauf ein anderes Objekt zerstört. Ich brauchte eine Messung, die gegen das Layout robust ist.

Messen statt raten: der Tabellen-Diff

Statt ein einzelnes Objekt zu beobachten, habe ich die ganze Tabelle der permanenten interned Strings an definierten Checkpoints verglichen. Ein eigenes lldb-Python-Skript zieht an jedem Checkpoint einen Snapshot der Tabelle und difft gegen den vorherigen. So ist es egal, welches konkrete Objekt in diesem Lauf getroffen wird, denn ich sehe jede Änderung an der ganzen Region.

Das Ergebnis war der erste harte Datenpunkt seit Wochen. Der korrumpierende Schreibzugriff passiert während des Spawns, genauer im Intervall zwischen posix_spawnp und posix_spawn_file_actions_destroy. Überschrieben wird ein zusammenhängender Block von rund 480 Byte, gefüllt mit 8-Byte-Zeigern. Das sieht aus wie Stack-Frames, die dort hingehören, wo sie nicht hingehören. Damit war klar: das ist keine PHP-interne Speicherverwaltung, das ist der Spawn.

Die Batterie: den Auslöser einkreisen

Jetzt konnte ich gezielt testen. Je 20 Läufe pro Kandidat. Nur proc_open crashte, und zwar 20 von 20. popen, exec, system, shell_exec, fopen, dazu Heap-Churn-Kandidaten wie str_repeat und range: alle 0 von 20. Es ging also nicht um fork und exec im Allgemeinen, auch nicht um Heap-Belastung, sondern spezifisch um proc_open.

Und dann entschied die Form des Aufrufs über Crash oder kein Crash:

AufrufSpawn-PfadCrash
proc_open(["true"], …) (relativ)posix_spawnp__libc_execvpe (PATH-Suche)ja
proc_open(["/usr/bin/true"], …) (absolut)posix_spawnpexecvPe direktnein
proc_open("true", …) (String)posix_spawn (/bin/sh -c) → _execvenein

Nur der relative Befehl ohne Schrägstrich im Namen crasht, weil nur der die PATH-Suche im Kind auslöst. Die Länge des PATH war dabei egal, auch mit einem einzigen Eintrag crashte es. Das grenzt es sauber gegen den alten Long-PATH-Overflow ab: es geht nicht um einen zu langen PATH, sondern um einen intrinsischen Stack-Verbrauch im no-slash-Suchzweig.

Das Minimal-Repro ist entsprechend kurz und kommt ganz ohne Framework aus:

php -r 'proc_open(["date"], [], $pipes);'   # → signal 11

Ein Detail fehlt noch, und es ist wichtig: der Crash braucht den vollen Satz geladener Extensions. Ein Minimalsatz von 17 Extensions reicht, aber das Entfernen irgendeiner einzelnen davon stoppt den Crash. Konkret dieser Satz: session, dom, iconv, imagick, intl, pdo, pgsql, phar, simplexml, sodium, xml, xmlwriter, zip, zlib, memcached, pdo_pgsql, redis. Viele geladene Shared Objects plus ein proc_open: beides zusammen ist nötig, keins allein reicht. Diese Beobachtung war später der Schlüssel zur Ursache, auch wenn ich das zu dem Zeitpunkt noch nicht wusste.

Runter in die libc-Quelle

Der Spawn führte mich in /usr/src/lib/libc/gen/posix_spawn.c. Auf amd64 startet do_posix_spawn das Spawn-Kind so:

rfork_thread(RFSPAWN, stack + stacksz, _posix_spawn_thr, &psa)

Der Stack für dieses Kind ist ein winziger, per malloc geholter Puffer:

#define _RFORK_THREAD_STACK_SIZE  4096
stacksz = 4096 + MAX(3, argc + 2) * sizeof(char *);   /* 16-Byte aligned */
stack   = malloc(stacksz);

Für ein {"true", NULL} sind das rund 4128 Byte. Das Entscheidende an RFSPAWN beziehungsweise rfork_thread: das Kind bekommt bis zum exec einen geteilten Adressraum, ähnlich wie bei vfork. Kind und Eltern arbeiten bis zum exec also auf demselben Speicher. Bei einem relativen Kommando läuft das Kind über __libc_execvpe in die PATH-Suche. Meine Hypothese an dieser Stelle war: das Kind erschöpft seine gut 4 KB Stack und schreibt in den direkt darunter liegenden Heap des Elternprozesses. Das würde exakt zu dem 480-Byte-Block aus Zeigern passen, den der Tabellen-Diff gesehen hatte.

Der Beweis: guardspawn

Eine Hypothese ist nur so gut wie ihr Experiment. Also habe ich guardspawn.c geschrieben, einen kleinen Interposer per LD_PRELOAD, der rfork_thread(RFSPAWN) abfängt und dem Kind einen selbst kontrollierten Stack unterschiebt. Zwei Varianten, zwei klare Antworten:

  • Gebe ich dem Kind 1 MB Stack, fällt der Crash auf 0 von 30. Baseline ohne Interposer war 30 von 30.
  • Gebe ich dem Kind wieder nur gut 4 KB, aber mit einer Guard-Page direkt darunter, stirbt das Spawn-Kind selbst mit SIGSEGV, unabhängig von der genauen Stelle.

Damit war die Kernaussage bewiesen: das Kind erschöpft den knapp 4 KB großen Spawn-Stack. Genauso ehrlich habe ich es aber auch in den Report geschrieben: welcher exakte Frame den Puffer überläuft, war zu dem Zeitpunkt nicht bewiesen. Ein alleinstehendes C-Programm triggerte den Fehler nicht, das Ganze hing an der Last des Prozesses. Mein Verdacht ging Richtung Runtime-Linker, aber das war noch eine Vermutung, kein Beweis.

Eine ehrliche Selbstkorrektur

Zwischendurch hatte ich mich verrannt und einen Stack-Underflow zu bestimmt behauptet. Ein zweiter, kritischer Blick von außen und ein eigener Read der Quelle korrigierten das: execvPe selbst verbraucht deutlich weniger als 4 KB, und absolute Kommandos laufen auch durch execvPe und crashen trotzdem nicht. Der Unterschied liegt also nicht in einem bewiesenen Overflow in execvPe, sondern im no-slash-Zweig der PATH-Suche. Ich habe das im Report deshalb als Lokalisierung formuliert, nicht als bewiesenen Mechanismus.

Dazu gehört auch das ehrliche Eingeständnis, dass alle meine früheren php-src-Hypothesen falsch waren: die Property Hooks, der vermeintliche Use-after-Free auf Klassen-Konstanten, die interned-String-Korruption, die pgsql-Verdächtigungen. Das war alles die wandernde Fault-Site, das Spätsymptom, nie die Ursache. Wer wochenlang das Symptom seziert, baut sich überzeugende Theorien über das Symptom. Das gehört in so einen Bericht hinein, nicht wegretuschiert.

Der Bugreport ans FreeBSD-Basissystem

Mit dieser Lokalisierung habe ich den Bug im FreeBSD-Basissystem eingereicht: Bug 295991. Das php-src-Issue GH-21995 habe ich als kein php-src-Bug geschlossen und beide Seiten miteinander verlinkt.

Wichtig war mir die Abgrenzung zu FreeBSD-SA-20:18 beziehungsweise CVE-2020-7458 von 2020. Das war der Long-PATH-Overflow an genau dieser Code-Stelle, längst behoben. Mein Fall ist die gleiche Gegend im Code, aber unabhängig von der PATH-Länge. Es ist bewusst keine Sicherheitsgeschichte, sondern ein Stabilitätsproblem, ausgelöst von völlig legitimem Code beim Aufräumen.

Praktischer Nebenbefund für alle, die sich an der Anubis-Sperre der FreeBSD-Bugzilla stören: den Status eines Bugs bekommt man ohne Browser bequem per REST:

curl -s "https://bugs.freebsd.org/bugzilla/rest/bug/295991"

Upstream pinnt die Ursache

Jetzt kam der Teil, für den sich die Mühe des sauberen Reports gelohnt hat. @bdrewery, FreeBSD-Committer, bestätigte und reproduzierte den Fehler noch bequemer als ich, direkt über den www/nextcloud-Port mit occ status in einer Schleife:

there is some random corruption that shows up with php on exit when loaded with many extensions. Raising the stack size in posix_spawn avoids the problem.

Zur Ehrlichkeit gehört der Seitenhieb, den ich mir dabei eingefangen habe: den Text meines Reports nannte er einen unreadable AI mess. Inhaltlich hat er den Fall getroffen, die Form hat genervt. Das war eine gute und verdiente Lektion über Report-Stil, auf die ich am Ende noch einmal zurückkomme.

@kevans hat den Mechanismus dann endgültig festgenagelt, und zwar an einer Stelle, an der ich nur einen Verdacht hatte. Nicht execvPe sprengt den Stack, sondern der Runtime-Linker beim Lazy-Binding der Symbole. Der Pfad ist _rtld_bindfind_symdefsymlook_defaultdonelist_init. Und donelist_init macht ein alloca, dessen Größe mit der Zahl der geladenen Shared Objects skaliert:

#define donelist_init(dlp) ((dlp)->objs = alloca(obj_count * sizeof(dlp)->objs[0]), assert((dlp)->objs != NULL), (dlp)->num_alloc = obj_count, (dlp)->num_used = 0)

Genau deshalb triggern schwer gelinkte Prozesse den Fehler und Spielzeug-Programme nicht. obj_count ist bei PHP mit dem vollen Extension-Satz groß, das alloca entsprechend fett, und auf dem gut 4 KB kleinen Spawn-Stack ist dann Schluss. Das deckt sich exakt mit meiner rtld-Vermutung aus dem Report und erklärt auch das 17-Extensions-Minimum: unter einer gewissen Zahl geladener Objekte bleibt das alloca klein genug.

Der Fix

Der Fix kam von @kib als Diff D57908. Die erste Revision regressierte und ließ eine www/onlyoffice-Umgebung crashen, mit ld-elf.so.1-Faults in beam.smp und x2t. Das war ein Multithreading-Problem, das kib noch vor dem Commit behoben hat. Danach ging es nach main:

  • 1e370f0 „rtld: stop using unbound alloca()“ vom 29. Juni 2026. Die alloca-Aufrufe in der DoneList und in map_object wandern in den Heap, sobald sie groß werden. Vermerk MFC after: 1 week.
  • 3de9dc5 vom 30. Juni 2026. Ein libc-Regressionstest, der eine Dummy-Shared-Library mehrfach mappt und mit einer Guard-Page arbeitet, um den Underflow zuverlässig zu triggern.

Beim Schreiben dieses Beitrags steht der MFC nach stable/15 an. Für ein 15.1-RELEASE kommt der Fix mit einem der künftigen 15.x-Patches. Bis dahin ist der Workaround simpel: absolute Pfade in proc_open vermeiden den crashenden no-slash-Zweig. Das ist Symptombekämpfung, kein Fix. Und wer nur das volllaufende Dateisystem im Blick hat, räumt die harmlosen Cores einfach weg.

Warum am Ende alles zusammenpasst

Das Schöne an der Auflösung ist, dass sie jedes einzelne der vielen Rätsel erklärt, die mich wochenlang in die Irre geführt haben:

  • Nur proc_open crasht, weil es das einzige PHP-Konstrukt ist, das posix_spawnp nutzt.
  • Nur relative Kommandos crashen, weil nur sie die PATH-Suche und damit das Lazy-Binding im Kind auslösen.
  • Nur FreeBSD auf amd64, weil der rfork_thread-Pfad mit dem kleinen malloc-Stack amd64- und i386-spezifisch ist.
  • ASAN und Valgrind sauber auf Linux, weil glibc posix_spawn ganz anders baut.
  • Der volle Extension-Satz nötig, weil viele Shared Objects das alloca im rtld erst groß genug für den Überlauf machen. Und die vielen permanenten interned Strings legen zusätzlich die späteren Opfer genau unter den Spawn-Puffer.

Zur Methode, und zum Report-Stil

Zwei Dinge nehme ich technisch mit. Erstens: eine Heap-Korruption mit wanderndem Opfer fängt man nicht mit einzelnen Watchpoints, weil das Beobachten das Layout verschiebt und damit das Opfer. Was funktioniert, sind layout-robuste Tabellen-Diffs an definierten Checkpoints. Nicht ein Objekt anstarren, sondern die ganze Region vorher und nachher vergleichen. Zweitens: ein LD_PRELOAD-Interposer mit Guard-Page ist ein billiges, definitives Ja-oder-Nein-Experiment für die Frage, ob ein Stack-Overflow vorliegt. Ein sauberes Experiment schlägt zehn plausible Theorien.

Und dann die Lektion, die mir @bdrewery verpasst hat. Ein Bugreport, der die ganze Hypothesenkette in den Body kippt, ist für den Leser eine Zumutung, egal wie korrekt die Analyse ist. Die richtige Form sind drei bis vier Sätze Kern ganz oben, das reproduzierbare Minimal-Beispiel gleich dahinter, und der ganze Ermittlungskrimi darunter für die, die ihn brauchen. Der Inhalt hat gestimmt, deshalb wurde der Bug gefixt. Aber die Form hätte den Committern viel Zeit gespart. Nächstes Mal Kern zuerst.

Ähnliche Geschichte im Notebook, im Basissystem festgefahren, oder einfach eine Meinung zum Report-Stil? Dann einfach fragen.

Tiered Storage live: Wie ein ZFS special vdev den HDD-Flaschenhals an der Wurzel packt

Ein einzelner ZFS-Pool aus zwei 7200-rpm-Platten war durch Metadaten-Random-I/O ausgebremst. Lösung ganz ohne Neuaufbau: die vorhandenen SSDs zu einem gespiegelten special vdev für Metadaten plus gespiegeltem SLOG umgebaut, zwei zpool add-Befehle im laufenden Betrieb. Resultat: Metadaten-Leselatenz von rund 46 ms auf rund 455 µs, also etwa Faktor hundert, bei voll erhaltener Verschlüsselung und Redundanz.

Drehende Platten sind ein ehrliches Stück Technik. Sie speichern viele Terabyte für wenig Geld und liefern bei sequenziellem Zugriff ordentlichen Durchsatz. Ihre Achillesferse ist der zufällige Zugriff auf viele kleine Blöcke, denn jede Kopfbewegung kostet Latenz im zweistelligen Millisekundenbereich aus Seek und Rotationswartezeit. Und genau dieses ungünstigste Muster produziert ein Copy-on-Write-Dateisystem wie ZFS am laufenden Band: Metadaten. Verzeichnis-ZAPs, dnodes, indirekte Blöcke, also die Block-Pointer-Bäume, dazu Spacemaps. Jedes ls, jedes stat, jeder Snapshot-Vergleich, jeder Scrub und jede find-Traversierung wühlt sich durch viele kleine, über die ganze Platte verstreute Metadatenblöcke. Auf einer HDD ist das der teuerste Spaß, den man haben kann.

Symbolische Darstellung eines ZFS-HDD-Mirrors mit SSD-special-vdev: Metadaten-I/O wird von Festplatten auf schnelle SSDs ausgelagert.

Ich hatte genau diesen Schmerz auf einem dedizierten Server: ein bewusst simpel gehaltener ZFS-Pool, zwei Enterprise-SATA-Platten im Mirror als Kapazitätsspeicher, und ein nagender Verdacht, dass die Spindeln der Flaschenhals sind. Die spannende Frage war nicht, ob man das beheben kann, sondern wie elegant. Die Antwort heißt allocation classes, konkret ein special vdev. Und das Schöne daran: Der Umbau lief komplett im laufenden Betrieb, ohne den Pool neu aufzubauen, ohne Downtime, mit zwei Befehlen. Dieser Beitrag zeigt den ganzen Weg, inklusive der Baseline-Messung, die den Engpass erst beweist, eines Verschlüsselungs-Stolpersteins beim Umbau und der ehrlichen Frage, was so ein special vdev wirklich bringt.

Die Ausgangslage

Der Server läuft auf FreeBSD 15.1-RELEASE (amd64, 12 CPU-Threads, 64 GiB RAM). Ein einziger ZFS-Pool, 2023 ganz bewusst als schlichter Mirror angelegt:

zpool create -o altroot=/mnt -O compress=lz4 -O atime=off -m none -f zroot mirror ada0p3 ada1p3
  • Das Daten-vdev sind zwei 7200-rpm-Enterprise-SATA-Platten mit je 2 TB als Mirror (mirror-0, rund 1,8 TiB nutzbar), der eigentliche Kapazitätsspeicher.
  • Dazu zwei Datacenter-SATA-SSDs mit je 240 GB und Power-Loss-Protection. Die waren vorher suboptimal genutzt: eine als einzelner, nicht gespiegelter SLOG, die andere als L2ARC.
  • ARC-Limit anfangs 16 GiB, poolweit compression=lz4 und atime=off von Anfang an.
  • ashift=12 erzwungen über vfs.zfs.vdev.min_auto_ashift=12, also 4K-Sektor-Alignment, korrekt auch dann, wenn die Platten brav 512-Byte-Sektoren melden.

Die Power-Loss-Protection der SSDs ist kein Detail am Rande, sondern später für die SLOG-Sicherheit relevant: Eine SSD ohne Pufferschutz darf bei einem synchronen Write nicht behaupten, die Daten lägen sicher, solange sie noch im flüchtigen Cache stehen. Datacenter-SSDs mit Kondensator-gestütztem Cache dürfen das, und genau das braucht ein SLOG.

Erst messen, dann bauen

Bevor ich auch nur eine Partition angefasst habe, kam die wichtigste Phase: messen. Ohne Baseline kauft man Hardware nach Bauchgefühl und tunt am falschen Ende. Also lief ein eigener, delta-basierter Sampler über 30 Minuten, 90 Samples zu je 20 Sekunden. Er liest sysctl-Counter für CPU, ARC und Netz sowie iostat -x für die Platten-Busy und die Latenzen. Die wichtigste Spalte zur Einordnung der Last ist net-out, also der ausgehende Netzdurchsatz als Proxy dafür, was während des Laufs tatsächlich los war.

Das Ergebnis der Baseline (16 GiB ARC, alte SSD-Rollen) war eindeutig:

  • Der Flaschenhals ist der HDD-Mirror. Busy im Mittel 58 bis 62 %, Spitzen bis 100 bis 104 %, Latenz im Mittel rund 8 ms, unter Last bis 20 bis 24 ms. In 16 % der Samples war die HDD zu 95 % oder mehr ausgelastet, also gesättigt.
  • Die CPU war zu rund 95 % idle, RAM frei, der Netz-Peak lag bei rund 68 Mbit/s, also nur etwa 7 % des Gigabit-Links. Weder CPU noch RAM noch Netz waren das Limit.
  • Der ARC klebte an seinem 16-GiB-Limit (Mittel 15,7 GiB) bei einer Hit-Rate von rund 94,7 %. Der ARC war schlicht ausgehungert und hätte mehr RAM sofort genutzt.
  • Der einzelne SLOG lief bei rund 42 % Busy, war also nicht gesättigt. Die Spindeln waren das Limit, nicht der SLOG.

Das ist die didaktische Pointe, die ich jedem ans Herz lege: Ohne diese Messung wüsste ich nicht, ob CPU, RAM, Netz oder Platten klemmen, und ich wüsste nicht, ob das Problem auf der Lese- oder der Schreibseite liegt. Messen ist kein Nice-to-have, sondern die Voraussetzung dafür, das richtige Bauteil zu kaufen und am richtigen Hebel zu drehen.

Was ein special vdev ist, und warum nicht einfach All-SSD

Allocation classes sind ein OpenZFS-Feature (feature@allocation_classes), mit dem ein Pool mehrere Klassen von vdevs führen kann. Das special vdev ist die Klasse für Metadaten: ZFS legt dnodes, indirekte Blöcke und poolweite Metadaten bevorzugt dort ab statt auf dem normalen Daten-vdev. Über die Dataset-Property special_small_blocks kann man zusätzlich kleine Datenblöcke unterhalb einer einstellbaren Schwelle aufs special vdev ziehen. Im Kern verschiebt man also genau die Datenklasse, die eine HDD am schlechtesten beherrscht, auf ein Medium, das genau dafür gebaut ist.

Dass das hier der richtige Hebel ist, ist nicht geraten, sondern messbar: Der ARC dieses Servers besteht zu rund 85 % aus Metadaten, konkret 17,4 GB Metadaten gegenüber 3,0 GB Daten im ARC. Der Workload ist also metadaten-dominiert. Metadaten auf SSD zu verlagern trifft den Engpass damit an der Wurzel, denn das ist exakt der Random-I/O, an dem die Platten am meisten leiden. Bevor ich mich für das special vdev entschieden habe, standen aber andere Optionen auf dem Tisch:

  • Kompletter All-SSD-Pool aus zwei großen SSDs: der sauberste Komplettfix, aber teuer und ein großer Umbau mit Pool-Neuaufbau und vollständiger Datenmigration. Overkill, wenn der Großteil der Kapazität aus kalten, überwiegend sequenziell gelesenen Daten besteht.
  • Mehr RAM und ARC: hilft nur der Leseseite und nur, solange der Working Set in den ARC passt. Schreib-Metadaten müssen trotzdem auf stabilen Speicher, daran ändert RAM nichts.
  • L2ARC behalten: abgeschafft. Bei 24 GiB ARC lag die Lese-Hit-Rate schon bei rund 98,5 %. Der L2ARC brachte nur rund 1,3 % zusätzliche Reads, ist flüchtig (nach einem Reboot leer) und kostet sogar ARC-RAM für seine Header. Das Kosten-Nutzen-Verhältnis war negativ.
  • special vdev: die gewählte Lösung. Nutzt die vorhandenen SSDs, kein Pool-Neuaufbau, adressiert exakt den gemessenen Metadaten-Schmerz, inkrementell und live im Betrieb machbar.

Der Umbau Schritt für Schritt

Aus dem alten Zustand mit einem einzelnen SLOG und einem L2ARC sollte ein SLOG-Mirror plus ein special-vdev-Mirror werden. Beide SSDs werden also jeweils zur Hälfte für beide Zwecke genutzt, jeweils gespiegelt. Zuerst die alten Single-Rollen entfernen:

zpool remove zroot ada3p1     # alter L2ARC
zpool remove zroot ada2p1     # alter (einzelner) SLOG

Und hier kam der erste Stolperstein, der so lehrreich ist, dass er einen eigenen Absatz verdient. Das SLOG-Remove schlug zunächst fehl:

cannot remove ada2p1: Mount encrypted datasets to replay logs

Die Ursache: Es existierten verschlüsselte Datasets, deren Keys in diesem Boot nie geladen waren. Der SLOG lässt sich nicht entfernen, solange potenziell noch nicht abgespielte ZIL-Einträge für gesperrte Datasets vorliegen, denn ZFS müsste diese Einträge zum Replay erst entsperren. Erst nach dem Aufräumen und Entsperren ließ sich der SLOG sauber entfernen. Das ist gleichzeitig die perfekte Überleitung zum Verschlüsselungskapitel weiter unten, denn es zeigt, wie tief native ZFS-Encryption in den ZIL-Pfad eingreift.

Danach die SSDs neu partitionieren, sauber 1-MiB-aligned. Pro SSD wird p1 16 GiB groß (SLOG) und p2 rund 208 GiB (special). Das Ergebnis von gpart show ada2 ada3:

=>       40  468862048  ada2  GPT  (224G)
         40       2008        - free -  (1004K)
       2048   33554432     1  freebsd-zfs  (16G)     # p1 -> SLOG
   33556480  435304448     2  freebsd-zfs  (208G)    # p2 -> special
  468860928       1160        - free -  (580K)

Jetzt der eigentliche Akt: gespiegelter SLOG und gespiegeltes special vdev werden hinzugefügt.

zpool add zroot log     mirror ada2p1 ada3p1
zpool add zroot special mirror ada2p2 ada3p2

Beide Befehle bewusst ohne -f. So bleibt der Redundanz-Schutz von ZFS als Sicherheitsnetz aktiv: ZFS verweigert ein nicht-redundantes special oder log neben einem Mirror, solange man es nicht ausdrücklich erzwingt. Und genau dieses Verweigern ist hier gewollt.

Die wichtigste Warnung dieses Beitrags: Ein special vdev ist nicht optional für die Pool-Integrität. Verliert man ein nicht gespiegeltes special vdev, ist der gesamte Pool verloren, denn die Metadaten liegen dort, und ohne sie ist der Rest unlesbar. Das special vdev muss mindestens so redundant sein wie das Daten-vdev, hier also als Mirror. Für den SLOG gilt das in dieser Schärfe nicht, ein verlorener SLOG kostet nur die letzten Sekunden async-bestätigter sync-Writes, aber ein SLOG-Mirror verhindert, dass ein einzelner SSD-Ausfall den ZIL-Schutz aushebelt.

Das fertige Layout sieht in zpool status und zpool list -v dann so aus:

zroot       mirror-0   ada0p3 + ada1p3   1.80T  (Daten, HDD-Mirror)
            special    mirror-3: ada2p2 + ada3p2   206G  (Metadaten, SSD-Mirror)  NEU
            logs       mirror-2: ada2p1 + ada3p1   15.5G (ZIL/SLOG, jetzt gespiegelt)

Zum SLOG-Sizing noch ein Wort, weil es oft falsch gemacht wird. Der SLOG puffert nur die dirty data eines, maximal zweier txg-Flush-Intervalle. Bei vfs.zfs.dirty_data_max = 4 GiB reichen 16 GiB SLOG mit großzügigem Polster, mehr bringt schlicht nichts. Genauso wichtig: Der SLOG beschleunigt nichts direkt. Er ist nur ein schnelles, stromausfallsicheres Zwischenlager für den ZIL, greift ausschließlich bei synchronen Writes (fsync oder O_SYNC) und wird im Normalbetrieb nie gelesen, sondern erst nach einem Crash zum Replay. Wer das verwechselt, sollte sich die Trennung einprägen: Der ZIL ist immer da, das ist das Konzept. Der SLOG ist nur ein optionales separates Gerät dafür.

Die unbequeme Wahrheit: nur neue Metadaten wandern

Hier muss ich ehrlich sein, denn es ist der am häufigsten missverstandene Punkt. Ein special vdev migriert keine bestehenden Metadaten. Es nimmt nur auf, was nach dem Hinzufügen geschrieben wird. Alte Metadaten bleiben auf der HDD liegen, bis sie durch Copy-on-Write ohnehin neu geschrieben werden. Der volle Effekt entsteht also erst über die Zeit oder durch einen optionalen zfs send | zfs recv-Rebuild der großen Datasets. Kein Sofort-magisch-alles-schneller, sondern ein Mechanismus, der sich befüllt. Dass er sich befüllt, sieht man an der Belegung, die mit jedem neuen Metadaten-Write wächst:

special   mirror-3   206G   alloc 5.38G   free 201G   FRAG 27%   CAP 2.60%

Die Messung danach, und wie man sie ehrlich liest

Jetzt kommt der Teil, an dem viele Tuning-Berichte unsauber werden, weil sie einen Vorher-Nachher-Durchsatz behaupten, der unter unterschiedlicher Last gemessen wurde und damit nichts beweist. Ich gehe einen anderen Weg und zeige die Wirkung über drei Argumente, von denen zwei komplett lastunabhängig sind.

Erstens der Latenz-Split pro vdev, das stärkste und lastunabhängige Argument. zpool iostat -lv zeigt die Latenzen getrennt pro vdev. Die folgende Tabelle sind seit-Boot-kumulierte Mittelwerte, also langzeit-repräsentativ und kein zufälliger Augenblick:

                  capacity     operations     bandwidth    total_wait
vdev            alloc   free   read  write   read  write   read   write
mirror-0        1.22T   595G     45      7   434K   601K   46ms   34ms    # HDD (Daten)
  ada0p3                         22      3   217K   300K   56ms   39ms
  ada1p3                         23      3   217K   300K   36ms   29ms
special/mirror-3 5.38G  201G      0     67  5.28K  3.24M  455us    6ms    # SSD (Metadaten)
  ada2p2                          0     33  2.67K  1.62M  447us    5ms
  ada3p2                          0     33  2.61K  1.62M  464us    6ms
logs/mirror-2   31.6M  15.5G      0     45      3   947K    2ms    1ms    # SSD (SLOG/ZIL)

Die Kernaussage steht in zwei Zahlen: Metadaten-Leselatenz 455 µs auf der special-SSD gegen 46 ms auf der HDD, das ist etwa Faktor hundert. Jeder Metadaten-Zugriff, der nicht ohnehin aus dem RAM bedient wird, ist seitdem rund hundertmal schneller. Zu den -l-Spalten kurz: total_wait ist die Gesamtwartezeit inklusive Queue, disk_wait die reine Gerätelatenz, syncq_wait und asyncq_wait die Zeit in den ZFS-internen Queues. Wer ein echtes Zeitfenster statt des Boot-Mittels sehen will, nimmt zpool iostat -lv zroot 10 2 und liest das zweite Sample, denn das erste ist immer der Seit-Boot-Durchschnitt.

Zweitens die ARC-Metadaten-Aufteilung, also die Struktur des Workloads. Sie erklärt, warum es gerade hier so viel bringt:

arcstats.metadata_size          = 17.4 GB     # rund 85 % des ARC sind Metadaten
arcstats.data_size              =  3.0 GB
arcstats.demand_metadata_hits   = 1,133,349,218
arcstats.demand_metadata_misses =    11,594,376   # müssen auf Platte ... jetzt SSD
arcstats.demand_data_hits       =   220,864,693
arcstats.demand_data_misses     =       672,908

Der Workload ist metadaten-dominiert. Die Lifetime-ARC-Hit-Rate liegt bei rund 98,9 %, aber die über 11,5 Millionen Metadaten-Misses müssen zwangsläufig auf Platte, und sie landen jetzt auf SSD statt auf HDD. Hier multipliziert sich der Faktor-hundert-Latenzvorteil mit der schieren Menge an Metadaten-Operationen. Das ist die quantitative Begründung dafür, warum ausgerechnet ein special vdev der wirksamste Hebel war und nicht etwa nur mehr ARC. Begleitend habe ich das ARC-Limit von 16 auf 24 GiB angehoben, weil RAM frei war. Die Folge war eine Hit-Rate von rund 95 % auf rund 99 %. Zwei Hebel, die zusammenwirken: weniger Misses überhaupt, und die verbliebenen sind jetzt SSD-schnell.

Das Herzstück: die 8,5-MB/s-Rechnung

Drittens, und das ist der eigentliche Aha-Moment, eine logische Schlussfolgerung statt eines Durchsatz-Vergleichs. Die Ausgangsmessung lief unter einer ganz konkreten Last: Ein Client lud zeitgleich größere Dateien herunter, ein klassischer Datei-Download. Der Netzdurchsatz dabei lag bei rund 68 Mbit/s, also etwa 8,5 MB/s. Und genau hier wird es interessant.

Eine einzelne 7200-rpm-HDD liefert sequenziell 150 bis 200 MB/s. Ein Download mit 8,5 MB/s ist also kaum 5 % dessen, was eine Platte im Schlaf kann, und hier zogen sogar zwei davon im Mirror mit. Trotzdem zeigte die Messung, dass der HDD-Mirror im Mittel rund 60 % ausgelastet war und in 16 % der Messintervalle voll gesättigt (95 % Busy oder mehr), mit Latenzen bis 20 bis 24 ms.

Das ist ein Widerspruch, und der Widerspruch ist der Beweis. Für sequenzielle 8,5 MB/s darf eine HDD niemals an die Sättigung kommen. Wenn sie es doch tut, dann waren diese Zugriffe nicht sequenziell, sondern seek-gebunden. Die Köpfe wurden permanent quer über die Platte gerissen. Wofür? Für das, was dieses System zu rund 85 % beschäftigt: Metadaten-Random-I/O, also dnodes, indirekte Blöcke und Verzeichnis-Lookups, die sich auf denselben zwei Spindeln mit dem Download um die Köpfe prügelten, verschärft durch die damals hohe Fragmentierung. Ein eigentlich harmloser Download zerfiel so in ein Seek-Gewitter.

Genau diese Konkurrenz wurde mit dem special vdev eliminiert. Die Metadaten-Zugriffe laufen jetzt auf den SSDs mit rund 455 µs statt zig Millisekunden. Die HDD-Köpfe können auf dem Datenstrom bleiben, statt ständig für Metadaten wegzuspringen. Derselbe Download belastet die Spindeln damit nur noch einen Bruchteil. Nicht, weil die Dateidaten schneller kämen, die liegen weiter auf HDD, sondern weil der Lärm daneben weg ist. Diese Schlussfolgerung steht ohne erfundenen Vergleich, sie ist wasserdicht: 8,5 MB/s sättigt physikalisch keine HDD, also waren es Seeks, also Metadaten-Kontention, und genau die habe ich verlagert.

Wie sich der Pool im ruhigen Normalbetrieb anfühlt, zeigt eine zweite, entspannte Momentaufnahme. Sie ist ausdrücklich kein Vorher-Nachher-Vergleich, sondern nur ein Blick auf den Alltag:

CPU idle 96.9 %   ARC hit 99.7 %   ARC 23.3 GiB
HDD busy ~2 %     HDD-Sättigung 0 %   HDD-Latenz ~1.5 ms
SSD busy 4.3 % / 4.5 % (gleichmäßig über beide Mirror-Member)
net-out-Peak 2.0 Mbit/s

Im ruhigen Normalbetrieb langweilt sich der HDD-Mirror, fast alle Reads kommen aus ARC oder SSD. Das illustriert den Alltag. Die eigentliche Wirkung des Umbaus zeigen aber die 8,5-MB/s-Rechnung oben sowie der Latenz-Split und die ARC-Aufteilung, und die gelten unabhängig von der Last.

Sicherheit und Verschlüsselung, die entscheidende Nuance

Die wichtigen Datasets dieses Systems sind nativ mit ZFS verschlüsselt (encryption = aes-256-gcm), die System- und Boot-Datasets nicht. Sobald man ein special vdev einführt, stellt sich sofort die sicherheitskritische Frage: Landet jetzt unverschlüsselter Klartext auf den SSDs, nur weil dort die Metadaten liegen? Die Antwort ist ein klares Nein, und die Begründung ist wichtig genug, um sie sauber auszuführen.

  • ZFS native encryption verschlüsselt Dateiinhalte und die sensiblen Objekt-Metadaten, also Dateinamen, Verzeichnisstruktur, dnodes, Attribute und ACLs. Diese Blöcke sind bereits Ciphertext, bevor der Allocator überhaupt entscheidet, auf welches vdev sie wandern. Ein special vdev ist nur ein anderer Ablageort und ändert an der Verschlüsselung nichts. Verschlüsselte Metadaten bleiben auf der special-SSD verschlüsselt.
  • Was ZFS-Encryption ohnehin nicht verbirgt, special vdev hin oder her, sind die Metadaten auf Pool- und Dataset-Ebene: Dataset-Namen, Pool-Struktur, Anzahl und Größe von Snapshots, die Blockpointer-Struktur. Das ist eine Eigenschaft von ZFS-Encryption und keine neue Schwäche durch das special vdev.
  • aes-256-gcm ist authenticated encryption (AEAD), liefert also Vertraulichkeit und gleichzeitig Integritäts- und Authentizitätsschutz der verschlüsselten Blöcke.

Ein schöner Praxisbezug schließt sich hier zum Umbau-Kapitel: Genau weil verschlüsselte Datasets im Spiel sind, blockierte das zpool remove mit der Meldung über das Mounten verschlüsselter Datasets zum Replay. Das zeigt anschaulich, wie tief Encryption in den ZIL- und SLOG-Pfad eingreift, denn der ZIL kann Einträge für verschlüsselte Datasets enthalten, die sich nur nach dem Entsperren abspielen lassen. Das Fazit zur Sicherheit ist damit eindeutig: Ein special vdev ist verschlüsselungs-neutral. Wer verschlüsselte Datasets nutzt, bekommt verschlüsselte Metadaten auf der special-SSD, kein Klartext-Leak.

Abwägung: Vorteile, Nachteile, Risiken

Was unterm Strich für das special vdev spricht:

  • Es adressiert den gemessenen Engpass, Metadaten-Random-I/O, direkt an der Wurzel.
  • Es nutzt vorhandene SSDs, also keine Neuanschaffung, kein Pool-Neuaufbau, live im laufenden Betrieb hinzugefügt.
  • Rund hundertfach niedrigere Metadaten-Leselatenz (455 µs gegen 46 ms), spürbar bei ls, stat, find, Snapshots, Scrub und allen Workloads mit vielen kleinen Dateien.
  • Über special_small_blocks später fein justierbar, um kleine Datenblöcke nachzuziehen, ohne Downtime und nur für neue Writes.
  • Verschlüsselungs-neutral.
  • Der I/O verteilt sich jetzt gleichmäßig über beide Mirror-Member. Vorher lag eine SSD als einzelner SLOG bei rund 42 % Busy, die andere als L2ARC quasi brach.

Und ehrlich auch die andere Seite, denn ein special vdev ist kein Selbstläufer:

  • Redundanz ist Pflicht, nicht Kür. Ein nicht-redundantes special vdev bedeutet Totalverlust des Pools bei SSD-Ausfall. Mirror ist zwingend.
  • Keine Migration bestehender Metadaten. Nur neue Writes wandern, der volle Effekt kommt erst per send und recv-Rebuild.
  • Das special vdev kann volllaufen. Ist es voll, fallen neue Metadaten auf das langsame Daten-vdev zurück. Das ist kein Fehler, aber der Effekt lässt nach, also Füllgrad mit zpool list -v überwachen.
  • special_small_blocks zu hoch gesetzt verstopft das special vdev mit Datenblöcken und lässt es schneller volllaufen. Vorsichtig hochtasten (von 0 über 4K und 8K bis vielleicht 32K) und dabei den Füllgrad beobachten.
  • Mehr vdevs bedeuten mehr Komplexität und mehr Teile, die ausfallen können. Den SSD-Wear im Blick behalten, hier bewusst Datacenter-SSDs mit Power-Loss-Protection gewählt, weil sie Dauerlast und sync-Writes aushalten.
  • Der zpool remove-Stolperstein mit verschlüsselten Datasets gehört dokumentiert, damit man im Ernstfall nicht in Panik gerät.

Die eigentliche Botschaft

ZFS erlaubt es, die Storage-Architektur inkrementell und im laufenden Betrieb an einen gemessenen Engpass anzupassen, ohne Pool-Neuaufbau, ohne Downtime, ohne Datenmigration als Vorbedingung. Aus einem simplen HDD-Mirror wurde durch zwei zpool add-Befehle ein hybrider, mehrstufiger Pool: kalte Massendaten auf günstigen Spindeln, heiße Metadaten und optional kleine Blöcke auf schnellen SSDs, synchrone Writes über einen gespiegelten SLOG. Diese Flexibilität, tiered storage als Live-Operation, kombiniert mit Checksumming, Compression, Snapshots und nativer Verschlüsselung im selben Dateisystem, ist der eigentliche Kern. Man kauft sich SSD-Speed genau dort, wo die Messung den Schmerz zeigt, und lässt den Rest günstig auf HDD. Kein anderes verbreitetes Dateisystem macht das so geradlinig.

Ausblick

  • special_small_blocks schrittweise anheben, um kleine Dateien und nicht nur Metadaten auf SSD zu ziehen, live und nur für neue Writes.
  • Ein optionaler send und recv-Rebuild der großen Datasets, um bestehende Metadaten auf das special vdev zu migrieren und so den vollen Effekt zu heben.
  • Eine lastgleiche Wiederholungsmessung in einem Hochlast-Fenster für eine saubere Zahl auf der Schreibseite.

Spickzettel

Die Befehle, mit denen man Layout, Latenzen und ARC-Komposition selbst nachsieht:

# Pool-Layout und Auslastung pro vdev
zpool status zroot
zpool list -v zroot

# Latenzen pro vdev (das Geld-Kommando), 2. Sample lesen für ein echtes Zeitfenster:
zpool iostat -lv zroot 10 2

# ARC: Größe und Metadaten/Daten-Split plus Demand-Hits und -Misses
sysctl kstat.zfs.misc.arcstats.size kstat.zfs.misc.arcstats.metadata_size kstat.zfs.misc.arcstats.data_size kstat.zfs.misc.arcstats.demand_metadata_hits kstat.zfs.misc.arcstats.demand_metadata_misses

# allocation_classes-Feature und special_small_blocks
zpool get feature@allocation_classes zroot
zfs get special_small_blocks zroot

# Verschlüsselungs-Status der Datasets
zfs get encryption,keystatus DATASET

# SSD-Partitionierung
gpart show ada2 ada3

# SLOG-Sizing-Kontext
sysctl vfs.zfs.dirty_data_max

# Pool-Historie (zeigt die echten add/remove-Befehle)
zpool history zroot

Siehe auch:

Selbst einen HDD-Pool mit einem special vdev entschärft, oder noch am Abwägen, ob sich der Umbau lohnt? Erzähl mir gern von deinem Layout, oder stell deine fragen.

Von SEO zu AEO, der Kassensturz: was eine maschinenlesbare Identität wirklich bringt

Visualisierung einer maschinenlesbaren Online-Identität mit JSON-LD, Knowledge Graph und KI-Antwortsystemen zur Verknüpfung einer Person über mehrere digitale Quellen.

Am 1. Januar habe ich hier einen Beitrag geschrieben, der eine Wette war. Die These: Web-Optimierung verschiebt sich. Weg von SEO, dem Kampf um die beste Platzierung bei Google, hin zu etwas, das ich AEO genannt habe. Answer Engine Optimization. Also nicht mehr „wie komme ich auf Platz eins“, sondern „wie liefere ich die beste maschinenlesbare Antwort“. Ich habe damals llms.txt eingebaut, ein bisschen über JSON-LD geschrieben und ehrlich dazugesagt, dass niemand weiß, ob das langfristig relevant bleibt. Der letzte Satz war: ich bin gespannt, was passiert.

Jetzt ist ein gutes halbes Jahr vergangen. Zeit für einen Kassensturz. Was davon hat sich gehalten, was war naiv, was hat sich differenziert? Und vor allem: ich habe in den letzten Monaten tatsächlich daran gearbeitet, mich für eine Maschine sauber beschreibbar zu machen. Nicht als Theorie, sondern an der eigenen Seite, mit allen Fehlern, die dabei sichtbar wurden. Genau diese Fehler und die Abwägungen dahinter sind der eigentliche Inhalt dieses Beitrags. Wer den Vorgängerpost noch nicht kennt, findet ihn hier: Von SEO zu AEO, warum llms.txt, JSON-LD und Answer Engines das Web verändern.

Die Suche wird zur Antwortmaschine

Fangen wir mit dem an, was sich gerade wirklich verändert, unabhängig von meinem Blog. Wer heute etwas googelt, bekommt immer öfter die Antwort direkt auf der Ergebnisseite. Eine zusammengefasste KI-Antwort, darunter vielleicht ein paar Quellen. Der Klick auf eine Webseite entfällt. Dafür gibt es einen Begriff: Zero-Click-Suche. Die Information erreicht den Menschen, ohne dass er die Seite besucht, von der sie stammt.

Das ist keine Vermutung, das lässt sich messen. Das Pew Research Center hat Daten aus dem Frühjahr 2025 ausgewertet, veröffentlicht im Juli 2025: das Surfverhalten von rund 900 erwachsenen US-Nutzern, knapp 68.900 Google-Suchanfragen. Das Ergebnis: bekamen die Leute eine KI-Zusammenfassung angezeigt, klickten nur noch 8 Prozent auf einen weiterführenden Treffer. Ohne KI-Zusammenfassung waren es 15 Prozent, fast doppelt so viel. Auf die in der KI-Antwort verlinkten Quellen klickte überhaupt nur 1 Prozent. Fairerweise dazugesagt: Google hält die Methodik dieser Studie für nicht repräsentativ, hat aber keine eigenen Gegenzahlen vorgelegt. Zur Einordnung der Größenordnung: schon bei der ganz normalen Google-Suche endet ein großer Teil ohne Klick. Die Zero-Click-Studie von SparkToro (Rand Fishkin, 2024, Datenbasis Datos, das zu Semrush gehört) kommt auf rund 58 Prozent in den USA und knapp 60 Prozent in der EU, neuere Auswertungen für 2026 eher Richtung zwei Drittel. Und ein Hinweis zur Vorsicht, weil die Zahl gern falsch zitiert wird: die oft genannten 93 Prozent Zero-Click gelten ausschließlich für Googles AI Mode, also den dialogorientierten Chat-Modus der Suche (Semrush maß dort 92 bis 94 Prozent), nicht für die normale Suche. Wer diese Schlagzeile unbesehen übernimmt, vergleicht Äpfel mit Birnen.

Wie stark der Effekt kausal ist, hat ein randomisiertes Feldexperiment von Saharsh Agarwal (Indian School of Business) und Ananya Sen (Carnegie Mellon University) untersucht, Feldphase Januar und Februar 2026, 1.065 ausgewertete US-Desktop-Nutzer von Chrome. Auf den Suchanfragen, bei denen tatsächlich eine KI-Übersicht erschien, sanken die organischen Klicks um etwa 38 Prozent, die Zero-Click-Rate stieg von 54 auf 72 Prozent. Wichtig für die Einordnung: das ist ein noch nicht begutachtetes Arbeitspapier, online seit April 2026, und die Stichprobe sind aktive Desktop-Chrome-Nutzer aus einem Panel, nicht alle Google-Nutzer. Das Studiendesign war immerhin vorab registriert, was die Aussagekraft stützt. Trotzdem bleibt es ein Befund mit klaren Grenzen. Die Pointe ist nicht, dass die Suche stirbt, sondern etwas Nüchterneres: Sichtbarkeit entkoppelt sich vom Klick. Man kann als Quelle einer Antwort auftauchen, ohne dass jemand die eigene Seite öffnet.

Vom String zum Ding

Jetzt wird es interessant, denn hier liegt der Mechanismus, der mitentscheidet, ob man in so einer Antwort überhaupt vorkommt. Schon 2012 hat Google den Knowledge Graph eingeführt, unter dem Slogan „Things, not strings“. Übersetzt: Dinge, nicht Zeichenketten. Davor war eine Suchmaschine im Kern ein Textabgleich. Du tippst Buchstaben, sie sucht Seiten mit denselben Buchstaben. Seitdem versucht Google, hinter den Buchstaben das tatsächliche Ding zu erkennen. Eine Entität. Ein eindeutig identifizierbares Etwas mit Beziehungen zu anderen eindeutig identifizierbaren Etwas.

Das klassische Beispiel ist das Wort Jaguar. Tier, Auto oder Betriebssystem? Ein Mensch erkennt aus dem Zusammenhang sofort, was gemeint ist. Eine Maschine muss disambiguieren, also die Mehrdeutigkeit auflösen. Und genau dasselbe Problem gilt für mich. Welcher Sebastian van de Meer? Es gibt mehr als einen Menschen mit diesem Namen. Für eine Maschine ist mein Name erst einmal nur eine Zeichenkette, die zu mehreren Personen passt. Eindeutigkeit wird belohnt. Es gibt dazu einen vielzitierten Datenpunkt, den ich ehrlich einordnen muss: laut einer Auswertung von Kalicube (Jason Barnard, veröffentlicht bei Search Engine Land im August 2025) verschwanden im Juni 2025 über drei Milliarden Einträge aus dem Knowledge Graph, ein Rückgang von rund sechs Prozent, verteilt auf zwei Stichtage. Google hat das nie offiziell bestätigt, und die Deutung, dass hier Klarheit über Masse gewinnt, ist die des Analysten, nicht Googles erklärter Grund. Also ein Indiz, kein Gesetz. Der Knowledge Graph selbst speist sich nach Googles eigenen Angaben unter anderem aus Wikipedia, Branchenquellen nennen ergänzend Wikidata, und er ist das Bindeglied zwischen klassischer Suche und KI-Antworten. Googles KI-Suche, die auf Gemini basiert, greift nach eigener Darstellung auf den Knowledge Graph als Echtzeit-Quelle zurück. Wer dort als saubere Entität existiert, ist für beide Welten greifbar.

Wie man sich einer Maschine als Entität vorstellt

Damit sind wir beim Herzstück. Wie sage ich einer Maschine glaubwürdig, wer ich bin? Das Werkzeug dafür heißt JSON-LD nach dem schema.org-Vokabular. Vereinfacht: ein maschinenlesbarer Steckbrief, der direkt in der Seite liegt und Fakten ausdrücklich beschriftet. Das ist der Autor, das ist sein Beruf, das ist das Erscheinungsdatum. Statt die Maschine alles aus Fließtext erraten zu lassen, legt man ihr die Fakten getypt hin. Eine Klarheits- und Extraktionshilfe, mehr nicht. Keine Garantie auf ein Ranking und keine Garantie, zitiert zu werden. Diese Erwartung muss man sofort dämpfen, sonst baut man Luftschlösser.

Aus der abstrakten Ansage von damals ist bei mir eine ziemlich durchdachte Identitäts-Architektur geworden. Und ehrlich: das Spannende waren nicht die Zeilen, die ich geschrieben habe, sondern das, was ich dabei gelernt habe. Neun Punkte, die ich so vorher nicht auf dem Schirm hatte.

Erstens, eine Identität, eine kanonische Adresse. Für eine Maschine sollte eine Person genau ein Ding sein, mit einer stabilen Kennung, die überall identisch auftaucht, nicht auf jeder Seite neu erfunden. Maschinen lösen Identität über stabile Identifier auf, nicht über Namen. Lose Namensnennungen ohne gemeinsame Kennung werden als verschiedene Menschen gelesen oder gar nicht zusammengeführt. Der Preis ist weniger Flexibilität. Der Gewinn ist ein zusammenhängender Knoten statt vieler Splitter.

Zweitens, eine Wahrheitsquelle statt überall dasselbe reinkippen. Die vollständige Selbstbeschreibung steht bei mir an genau einer Stelle, auf der Über-mich-Seite. Alle anderen Seiten tragen nur eine schlanke Referenz darauf. Der Grund ist unromantisch: dieselbe Definition überall zu duplizieren erzeugt Drift. Man ändert eine Stelle, vergisst die anderen, und am Ende widerspricht sich der eigene Datensatz selbst. Die Abwägung: die schlanke Referenz darf nicht zu dünn sein, sonst findet ein Crawler, der zufällig nur eine Artikelseite erwischt, keinen Anker zurück zum Profil.

Drittens, Privates gehört nicht in den maschinenlesbaren Broadcast. Das war für mich die wichtigste Einsicht. Telefonnummer, Adresse und ähnliches haben für die maschinelle Identifikation exakt null Wert. Disambiguiert wird über verlinkte Profile, nicht über die Handynummer. Auf jeder einzelnen Seite ausgestrahlt wären solche Daten dagegen eine ideale Fläche zum Abgreifen. Also stehen die privaten Angaben jetzt bewusst nur dort, wo sie hingehören, und sind nicht mehr auf rund 470 Seiten als sauber beschriftete Schlüssel-Wert-Paare maschinenlesbar verteilt. Das ist die zentrale Abwägung zwischen Datenschutz und Maschinenlesbarkeit, und sie fällt klar zugunsten Datenschutz aus. Das Schöne: man verliert dabei kein einziges Identitäts-Signal.

Viertens, externe Anker sind die eigentliche Beweiskette. Eine Behauptung über mich wird erst dann prüfbar, wenn sie auf unabhängige Profile verweist und diese zurückverweisen. Bei mir sind das unter anderem GitHub, ein Eintrag im BSI-Bürger-CERT-Netzwerk, Mastodon und die Bluesky-Brücke, dazu Identifier wie ORCID und ein Wikidata-Eintrag. Entscheidend ist die Wechselseitigkeit. Ein Verweis zählt nur, wenn die Gegenseite zurückzeigt. Anfangs lagen diese Anker nur auf der Profilseite. Das war ein Single Point of Failure: wenn ein Crawler genau diese eine Seite nicht erwischt, ist die Identität nicht mehr belegbar. Also gehören die stärksten Anker auf jede Seite. Und die Disziplin dabei: unverifizierbare oder tote Profile lässt man weg, weil sie das Signal nur verwässern.

Fünftens, innere Widerspruchsfreiheit ist selbst ein Qualitätssignal. Ein Beispiel aus der eigenen Seite, das mich erst geärgert und dann überzeugt hat: der Herausgeber des Blogs und der Herausgeber der einzelnen Artikel zeigten auf zwei verschiedene, nirgends sauber definierte Stellen. Für eine Maschine sieht so etwas aus wie ein Datenfehler und untergräbt das Vertrauen in den gesamten Datensatz. Die Lektion war, lieber einen sauber benannten zusätzlichen Knoten einzuführen, hier die Marke „Kernel-Error“ als eigene Herausgeber-Instanz, als zwei sich widersprechende Halbwahrheiten stehen zu lassen. Das ist übrigens keine technische Petitesse, sondern eine echte Identitäts-Entscheidung: gilt „Kernel-Error“ als eigene Marke neben der Person? Ich habe mich dafür entschieden, und plötzlich ergab der ganze Rest Sinn.

Sechstens, einen Wissensgraphen kann man nicht belügen. Das klingt pathetisch, ist aber sehr praktisch gemeint. Alle externen Quellen, auf die ich verweise, sind crawlbar. Jeder Status lässt sich gegen das echte Upstream-Projekt prüfen. Also habe ich offene Beiträge ehrlich als offen gekennzeichnet, statt sie als erledigt zu verkaufen. Zwei meiner Patches für eine Fingerabdruckleser-Bibliothek sind eingereicht, aber noch nicht gemerged, und genau so steht es da. Behauptungen, die ich nicht belegen kann, etwa angebliche CVEs, die sich öffentlich nicht auffinden lassen, habe ich komplett weggelassen. Ein als „erledigt“ deklarierter, in Wahrheit offener Beitrag ist ein sofort widerlegbarer Fehler, und der beschädigt die Glaubwürdigkeit des gesamten Profils. Die Abwägung ist unbequem: das Profil sieht weniger beeindruckend aus. Aber ein einziger entlarvter Fake-Claim ist teurer als zehn ehrliche kleine. Vertrauen entsteht aus Prüfbarkeit, nicht aus Behauptung.

Siebtens, Expertise belegt man mit Artefakten, nicht mit Adjektiven. Niemand muss mir glauben, dass ich etwas kann. Sie können es nachsehen. Konkrete, von Dritten kontrollierbare Arbeiten sind der stärkste maschinenlesbare Beleg. Ein in ein fremdes Projekt aufgenommener Patch verankert mich im Linkgraph dieses fremden, autoritativen Projekts. Ein eigenes Repository ist überprüfbarer Code, kein Selbstlob. Die Disziplin dahinter: nur real Existierendes, korrekt zugeschrieben. Fremde Maintainer-Arbeit führe ich nicht als meine. Bei einem Rezensions-Artikel über ein Tool, das mir nicht gehört, bleibt die Urheberschaft beim Upstream. Und Füllmaterial wie Trivia oder Verzeichnis-Einträge bleibt bewusst draußen, um das Signal nicht zu verwässern.

Achtens, wer alles kennt, löst auf nichts auf. Meine Themenliste hatte über 40 mehr oder weniger beliebige Schlagworte. Das habe ich auf eine Handvoll fokussierte Kernthemen zusammengestrichen, möglichst als eindeutige Referenzen statt als nackte Wörter. Der Grund: zu viele Themen verwässern das Signal so sehr, dass man für kein einziges Feld als Autorität erkennbar ist. Die Wette dahinter ist, dass ein scharfes Profil in wenigen Feldern für eine Antwortmaschine wertvoller ist als eine lange, unscharfe Stichwortliste. Der Preis ist Breite bei Nischen-Anfragen. Den zahle ich gerne.

Neuntens, jede Seite soll sagen, was sie ist. Profilseite, Kontaktseite, Artikel, Autorenarchiv: jeder Seitentyp deklariert jetzt seine Rolle und welche Rolle ich dort spiele. Das stärkste Signal „diese Adresse ist das kanonische Profil dieser Person“ entsteht erst dadurch, dass die Profilseite sich auch als Profilseite zu erkennen gibt. Vorher sah sie für eine Maschine aus wie jede beliebige andere Seite und verschenkte diese Aussage komplett. Die Abwägung: mehr Fallunterscheidung im Code, dafür präzise, rollenrichtige Signale.

Wie Antwortmaschinen ihre Quellen wählen

Eine einzelne perfekte Seite reicht nicht. KI-Systeme kreuzprüfen eine Entität über mehrere unabhängige Quellen, bevor sie zitieren. Im schema.org-Vokabular heißt das Stichwort sameAs, frei übersetzt der Verweis auf denselben Ausweis anderswo. Konsistente, echte Verweise erhöhen die Vertrauenswürdigkeit, garantieren aber nichts. Es braucht übereinstimmende Spuren an mehreren Orten. Und Vorsicht vor dem Trugschluss „mehr ist besser“: tote oder inkonsistente Verweise schaden, nur gepflegte, echte Profile zählen.

Der vielleicht wichtigste Befund für alle, die keine Marketing-Abteilung haben: Zitierwürdigkeit ist nicht dasselbe wie Ranking. Ahrefs hat im August 2025 rund 15.000 Long-Tail-Anfragen ausgewertet und KI-Assistenten wie ChatGPT, Gemini und Perplexity dieselben Fragen gestellt. Ergebnis: im Schnitt ranken nur rund 12 Prozent der von diesen Tools zitierten URLs in Googles Top 10, rund 88 Prozent also nicht. Etwa 80 Prozent tauchen für die ursprüngliche Anfrage überhaupt nicht in Googles Ergebnissen auf. Ein Detail der Ehrlichkeit halber: das ist ein Durchschnitt, und Perplexity schert mit knapp 29 Prozent Überschneidung deutlich nach oben aus, hängt also stärker an der klassischen Suche als die anderen. Die Botschaft bleibt trotzdem: Antwortmaschinen wählen nach antwortfertig, glaubwürdig und strukturell sauber, nicht primär nach Suchplatzierung. Genau deshalb kann ein Nischenblog ohne Spitzen-Rankings trotzdem zitierfähig sein. Wer nur in Keyword-Rankings denkt, greift zu kurz.

Und was steigert nun messbar die Sichtbarkeit in generativen Antworten? Eine viel zitierte akademische Arbeit von Forschenden der Princeton University und des IIT Delhi, dazu zwei unabhängige Autoren, hat genau das untersucht, vorgestellt auf der KDD 2024. Sie gilt als die erste Arbeit, die den Begriff Generative Engine Optimization geprägt hat. Die Antwort ist herrlich unspektakulär, und das ist die eigentliche Pointe. Was hilft, ist: wörtliche Zitate einbauen (in der Studie der stärkste Hebel mit rund 41 Prozent mehr Sichtbarkeit), Statistiken nennen (rund 33 Prozent), Quellen angeben (rund 28 Prozent), flüssig und gut lesbar schreiben (ähnliche Größenordnung). Insgesamt bis zu rund 40 Prozent mehr Sichtbarkeit. Zwei Einschränkungen gehören dazu: gemessen wurde nicht Traffic oder Klicks, sondern eine positionsgewichtete Sichtbarkeit innerhalb der KI-Antwort, und die Prozente sind relativ zu einer unoptimierten Ausgangsversion. Das Schlusslicht, mit deutlichem Abstand: klassisches Keyword-Stuffing senkte die Sichtbarkeit sogar, um rund 8 bis 9 Prozent. Die Botschaft ist also kein Geheimtrick, sondern fast schon eine Erlösung: gute, belegte, lesbare Substanz ist die Strategie. Das ist auch der Kern von E-E-A-T, also Erfahrung, Fachkenntnis, Autorität und Vertrauen. Kein Algorithmus-Schalter, sondern ein Signalbündel. Und genau hier zahlt die verifizierte Identität ein: echte Werke, externe Bestätigung und Konsistenz machen Erfahrung und Expertise überhaupt erst maschinell nachvollziehbar.

Ehrlicher Kassensturz

Bleibt die unbequeme Frage: hat das alles etwas gebracht? Fangen wir mit der Korrektur meiner eigenen Anfangs-Wette an, der llms.txt. Die läuft live, der Aufwand für die Datei ist billig und harmlos. Aber sie ist kein bewiesener Hebel. Auf der Search Central Live im Juli 2025 stellte Gary Illyes klar, dass llms.txt keine Google-Initiative ist und Google nicht plant, das Format zu unterstützen. John Mueller hatte sie schon im Frühjahr 2025 mit dem längst ignorierten Keywords-Meta-Tag verglichen, weil sie vom Seitenbetreiber kontrolliert und damit letztlich eine Selbstauskunft ist, die man genauso gut direkt an der Seite überprüfen könnte. Im Dezember 2025 tauchte eine llms.txt kurz in Googles eigener Entwickler-Dokumentation auf und war am selben Tag wieder weg, allem Anschein nach ein automatischer Rollout des Redaktionssystems, keine Kursänderung. Wie es mit der Nutzung auf Anbieterseite wirklich steht, ist unübersichtlich: formell als Standard zugesagt hat es keiner, Google lehnt ausdrücklich ab, OpenAI hat sich nicht festgelegt. Von einzelnen Anbietern heißt es, sie berücksichtigten das Format in ihren Abläufen, aber diese Angaben stammen aus SEO-Quellen, nicht aus offiziellen Hersteller-Mitteilungen. Ich verkaufe das also nicht als Wundermittel. Es schadet nicht, es ist schnell gemacht, aber es ist eher eine Höflichkeitsgeste an Maschinen als ein Garant für irgendetwas.

Anders sieht es bei der strukturierten Identität aus. Hier ist aus „ich habe da mal was erwähnt“ etwas Substantielles geworden. Nicht weil ein Schema magisch wirkt, sondern weil mich der Prozess gezwungen hat, meine eigene Online-Existenz aufzuräumen, Widersprüche zu beseitigen und nur noch Prüfbares zu behaupten. Das wäre auch ohne jede Maschine eine gute Übung gewesen.

Und meine selbstironische Prognose von damals, dass klassische Blogs seltener werden? Die stimmt und stimmt nicht. Dieser Blog schreibt weiter, sehr aktiv sogar. Aber die Verteilung verschiebt sich tatsächlich. Neue Beiträge gehen über ActivityPub ins Fediverse und über eine Brücke nach Bluesky, nicht mehr in erster Linie über die Suchmaschine zum Leser. Insofern stützt die Realität die Prognose, sie widerlegt nur das „Blog ist tot“-Pathos. Es ist kein Sterben, es ist ein Umzug der Verteilwege.

Hat die Maschinenlesbarkeit messbar etwas gebracht? Differenziert betrachtet ja und nein. Die KI-Crawler holen die strukturierten Daten nachweislich ab, das war meine Anfangsprognose und sie hat sich bestätigt. Aber Abruf ist nicht gleich Klick. Die Klick-Konversion aus diesen Kanälen ist niedrig. Das ist kein Widerspruch, das ist genau der Punkt des ganzen Themas, siehe Zero-Click weiter oben. Sichtbar zu sein und besucht zu werden sind zwei verschiedene Dinge geworden.

Damit zum Kerngedanken, der für mich am Ende übrig bleibt: Man kontrolliert nicht, ob eine KI einen zitiert. Man kontrolliert nur, ob man zitierbar ist. Das ist die ganze Aufgabe. Fehlende oder widersprüchliche Daten machen ein Zitat fast unmöglich. Saubere, konsistente, belegbare Daten machen es wahrscheinlicher. Mehr Versprechen gibt es nicht, und jeder, der mehr verspricht, verkauft etwas. SEO ist dabei übrigens nicht tot, das wäre Übertreibung. Technische Hygiene, Crawlbarkeit und gute Inhalte bleiben die Basis. Es verschieben sich nur die Gewichte.

Vor einem halben Jahr habe ich geschrieben, ich sei gespannt, was passiert. Daran hat sich nichts geändert. Ich weiß heute ein paar Dinge genauer, ich habe meine eigene Anfangs-Euphorie an einigen Stellen kassiert, und ich habe vor allem gelernt, dass der ehrlichste Weg auch der robusteste ist. Ob das langfristig der richtige war, weiß ich immer noch nicht. Ich bin weiterhin gespannt.

Siehe auch: Von SEO zu AEO, warum llms.txt, JSON-LD und Answer Engines das Web verändern (der Vorgängerpost mit der ursprünglichen Wette).

Gegenmeinung, eigene Erfahrungen oder ein Befund, der meinem widerspricht? Immer her damit, einfach fragen.

Raspberry Pi als serieller Konsolenserver

Wir haben 2026. Alles wandert in die Cloud. Trotzdem will ich heute über serielle Konsolen schreiben. Klingt retro, ist es aber nicht. Wenn ein Switch sich verkonfiguriert hat und das Netzwerk weg ist, hilft kein Ansible und kein Dashboard in der Cloud. Dann hilft nur noch der serielle Konsolenport. Out-of-Band Management ist nicht tot. Es wurde nur teuer verpackt.

Kommerzielle Konsolenserver kosten gerne vierstellig. Oder man nimmt einen Raspberry Pi der noch herum liegt und auf eine neue Aufgabe wartet (ich habe hier ein paar Pi1 oder 2 herum liegen). Zusammen mit zwei USB Serial Adaptern hat man für unter 50 Euro einen Konsolenserver mit acht Ports. Das reicht für die meisten Setups locker aus.

Raspberry Pi als DIY-Konsolenserver mit USB-Serial-Adaptern zur Verwaltung serieller Konsolen von Netzwerkgeräten über SSH und ser2net

Wofür ein Konsolenserver

Der klassische Fall: Ein paar Switches im Rack, jedes Gerät hat einen seriellen Konsolenport. Im Normalbetrieb konfiguriert man über das Netzwerk. Aber wenn mal eine falsche Route das Management Interface unerreichbar macht oder ein VLAN Umbau schiefgeht, steht man vor dem Gerät und steckt ein Kabel rein. Wenn das im DC in Frankfurt ist, oder vielleicht irgendwo in China, dann kann das spannend werden.

Oder man hat vorgebaut.

Ein Konsolenserver hängt permanent an den seriellen Ports der Netzwerkgeräte. Man kommt per SSH auf den Konsolenserver und von dort auf die serielle Konsole des Zielgeräts. Ob das Netzwerk funktioniert oder nicht, spielt keine Rolle mehr. Öhm also ja, so grob. Der Pi sollte dann ja schon noch erreichbar sein. Aber man hat ja in einem entfernten DC auch eine Dailin Line oder ähnliches, richtig? Richtig?

Meme mit Anakin und Padmé: „Der Konsolenserver hängt an allen Switches – wir kommen immer auf die Konsole – der Raspi ist erreichbar über … die gleiche Strecke.“

Hardware

Ein Raspberry Pi. Es muss kein aktuelles Modell sein. Selbst ein alter Pi 2 reicht völlig aus. Das Ding muss ser2net laufen lassen und ein paar serielle Ports bedienen, dafür braucht man keinen Quad Core mit 8 GB RAM. Der Pi aus der Schublade bekommt endlich eine sinnvolle Aufgabe.

FTDI Quad Port USB Serial Adapter (Vendor 0403, Product 6011). Pro Adapter bekommt man vier serielle Ports. Mit zwei Adaptern hat man acht Ports. Die Dinger gibt es für kleines Geld.

RS232 Kabel zu den Console Ports der Netzwerkgeräte. Welcher Stecker passt, hängt vom Hersteller ab. RJ45 auf DB9, DB9 auf DB9, die üblichen Verdächtigen. Da muss man schauen was die eigenen Geräte mitbringen.

Stabile Gerätenamen mit udev

Das erste Problem nach dem Einstecken der USB Adapter: Linux vergibt die /dev/ttyUSBx Nummern nach Lust und Laune. Nach einem Reboot kann ttyUSB0 plötzlich ttyUSB4 sein. Wenn man wissen will welcher Port an welchem Gerät hängt, ist das unpraktisch.

Die Lösung sind udev Regeln. Jeder FTDI Adapter hat eine eigene Seriennummer. Die findet man so:

udevadm info -a -n /dev/ttyUSB0 | grep serial

Damit baut man sich Regeln die stabile Symlinks erzeugen. Datei /etc/udev/rules.d/99-serial-consoles.rules:

SUBSYSTEMS=="usb", ENV{.LOCAL_ifNum}="$attr{bInterfaceNumber}"
SUBSYSTEM=="tty", ATTRS{idVendor}=="0403", ATTRS{idProduct}=="6011", ATTRS{serial}=="FT000001", SYMLINK+="quad0-%E{.LOCAL_ifNum}"
SUBSYSTEM=="tty", ATTRS{idVendor}=="0403", ATTRS{idProduct}=="6011", ATTRS{serial}=="FT000002", SYMLINK+="quad1-%E{.LOCAL_ifNum}"

FT000001 und FT000002 ersetzt man durch die echten Seriennummern der eigenen Adapter. Das Ergebnis sind stabile Symlinks: /dev/quad0-00 bis /dev/quad0-03 für den ersten Adapter, /dev/quad1-00 bis /dev/quad1-03 für den zweiten. Acht Ports, immer gleich benannt. Egal wie oft man den Pi neustartet.

ser2net

ser2net bildet die seriellen Ports auf TCP Ports ab. Man kann dann per Telnet auf einen bestimmten Port zugreifen und landet direkt auf der seriellen Konsole des zugehörigen Geräts. Installieren mit apt install ser2net, dann die Konfiguration in /etc/ser2net.conf:

localhost,2001:telnet:600:/dev/quad0-00:9600 8DATABITS NONE 1STOPBIT banner
localhost,2002:telnet:600:/dev/quad0-01:9600 8DATABITS NONE 1STOPBIT banner
localhost,2003:telnet:600:/dev/quad0-02:9600 8DATABITS NONE 1STOPBIT banner
localhost,2004:telnet:600:/dev/quad0-03:9600 8DATABITS NONE 1STOPBIT banner
localhost,2005:telnet:600:/dev/quad1-00:9600 8DATABITS NONE 1STOPBIT banner
localhost,2006:telnet:600:/dev/quad1-01:9600 8DATABITS NONE 1STOPBIT banner
localhost,2007:telnet:600:/dev/quad1-02:9600 8DATABITS NONE 1STOPBIT banner
localhost,2008:telnet:600:/dev/quad1-03:9600 8DATABITS NONE 1STOPBIT banner

9600 8N1 ist der Standard bei den meisten Netzwerkgeräten. Falls ein Gerät eine andere Baudrate braucht, passt man die entsprechende Zeile an. Der Timeout von 600 Sekunden trennt die Verbindung nach zehn Minuten Inaktivität. Das verhindert dass ein vergessenes Telnet die Konsole dauerhaft blockiert.

Direkter Zugriff mit minicom

Wer ser2net nicht nutzen will oder schnell direkt auf einen Port muss, nimmt minicom:

minicom -D /dev/quad0-00 -b 9600

minicom ist gut für schnelle Tests und Debugging. Für den Dauerbetrieb mit mehreren Ports gleichzeitig ist ser2net die bessere Wahl.

Warum localhost

ser2net ist im gezeigten Setup bewusst auf localhost gebunden. Man muss sich erst per SSH auf den Pi einloggen und dann telnet 127.0.0.1 200x aufrufen. Das ist Absicht.

Man könnte ser2net auch auf 0.0.0.0 binden und die Ports direkt aus dem Netz erreichen. Davon rate ich ab. Telnet ist unverschlüsselt. Auch in einem Management VLAN hat das nichts verloren.

Bessere Alternativen wenn man ohne SSH auf den Pi will:

  • ser2net ab Version 4.x unterstützt SSL/TLS. Damit hat man verschlüsselte Verbindungen direkt zu den Console Ports.
  • stunnel vor ser2net schalten. stunnel terminiert TLS und reicht die Verbindung an den lokalen ser2net weiter.
  • Wer nativen SSH Zugriff direkt auf die seriellen Ports braucht, sollte sich conserver anschauen. ser2net kann kein SSH.

Für die meisten Setups ist SSH auf den Pi und dann Telnet auf localhost der einfachste und sicherste Weg.

Absichern

Ein paar Dinge die man auf dem Pi noch machen sollte:

Den Default Benutzer pi löschen. Einen eigenen Benutzer anlegen. SSH Key Authentifizierung einrichten und Login per Passwort deaktivieren. Das ist nicht optional.

NTP konfigurieren. Timestamps in Logs sind nutzlos wenn die Uhrzeit nicht stimmt.

Syslog an einen zentralen Logserver weiterleiten. Wenn man serielle Konsolen mitschneidet, will man die Logs nicht nur lokal auf dem Pi haben.

Workflow

Der Alltag sieht dann so aus:

  1. SSH auf den Pi: ssh admin@10.0.0.50
  2. Telnet auf den gewünschten Port: telnet 127.0.0.1 2003
  3. Man landet auf der seriellen Konsole von Switch 3

Alternativ direkt mit minicom: minicom -D /dev/quad0-02 -b 9600

Zum Trennen: Ctrl-] und dann quit bei Telnet. Ctrl-A gefolgt von X bei minicom.

Fazit

Ein alter Raspberry Pi, zwei USB Adapter, ein paar Kabel. Mehr braucht man nicht für einen funktionierenden Konsolenserver mit acht Ports. Die Einrichtung dauert vielleicht eine Stunde. Danach läuft das Ding und man muss nie wieder ein Konsolenkabel quer durch den Serverraum schleppen.

Und der alte Pi aus der Schublade hat endlich wieder eine Aufgabe.

Ihr habt Fragen, Anmerkungen oder baut das Setup selbst nach? Meldet euch gerne über die Kontaktseite oder direkt per E-Mail.

Siehe auch: DHT22 am Raspberry Pi

Post-Quantum TLS für Nginx — X25519MLKEM768 auf FreeBSD 15 konfigurieren

Nachdem ich zuerst OpenSSH und dann Postfix und Dovecot mit Post-Quantum-Kryptografie ausgestattet habe, kamen einige Rückfragen: Wie sieht das eigentlich für Nginx aus? Kann man das auf dem Webserver genauso einfach aktivieren? Kurze Antwort: Ja. Noch kürzer sogar als bei E-Mail.

Nginx TLS-Konfiguration mit Post-Quantum-Key-Exchange X25519MLKEM768 für HTTPS.

Spannend finde ich dabei, dass ausgerechnet der Webserver die meisten Nachfragen erzeugt hat. SSH und E-Mail laufen hier längst mit X25519MLKEM768, aber die Leser wollten vor allem wissen, wie das für HTTPS geht. Vermutlich weil jeder eine Webseite hat, aber nicht jeder seinen eigenen Mailserver betreibt?! Es kommt ja immer darauf an, was man macht und welche Daten man übermittelt. Aber SSH oder E-Mail würde mich selbst nervöser machen als normales surfen. Wobei…. Ich melde mich ja auch an, hm. OK, immer MFA. Na, eine normale E-Mail ist ja schon immer eine Postkarte, wenn man keine zusätzliche Verschlüsselung nutzt (was kaum jemand macht).

Worum geht es?

Wer die Vorgeschichte noch nicht kennt: X25519MLKEM768 ist ein hybrider Schlüsselaustausch, der klassisches X25519 (Curve25519 ECDH) mit dem Post-Quantum-Algorithmus ML-KEM-768 kombiniert. Standardisiert vom NIST als FIPS 203. Der Vorteil des hybriden Ansatzes: Selbst wenn sich ML-KEM irgendwann als unsicher herausstellt, bleibt X25519 als Absicherung. Und andersherum genauso.

Das „Store now, decrypt later“ Szenario kennt ihr vielleicht schon aus den anderen Beiträgen. Jemand schneidet heute euren TLS-verschlüsselten Datenverkehr mit und entschlüsselt ihn in ein paar Jahren mit einem Quantencomputer. Bei HTTPS betrifft das alles, was über die Leitung geht: Formulardaten, Login-Credentials, API-Aufrufe, Session-Cookies. Ob das in der Praxis relevant ist? Kommt auf euer Bedrohungsmodell an. Aber der Aufwand für die Absicherung ist so gering, dass es keinen Grund gibt, es nicht zu tun.

Es hängt an OpenSSL, nicht an Nginx

Das ist eigentlich die zentrale Erkenntnis aus allen drei Beiträgen: Ob PQC funktioniert oder nicht, entscheidet fast ausschließlich die OpenSSL-Version. Nginx, Postfix, Dovecot, OpenSSH, sie alle delegieren den Schlüsselaustausch an OpenSSL (oder LibreSSL, BoringSSL, je nach System). Die Anwendung selbst muss lediglich die gewünschte Gruppe konfigurieren können. Und das können alle genannten Programme seit Jahren.

Konkret braucht ihr OpenSSL 3.5 oder neuer. Erst ab dieser Version ist ML-KEM nativ im Default-Provider enthalten, ohne externen OQS-Provider, ohne liboqs, ohne selbst kompilieren. FreeBSD 15 liefert das von Haus aus. Bei den meisten Linux-Distributionen sieht es Stand heute leider noch anders aus. Ubuntu 24.04 hat OpenSSL 3.0, Debian 12 hat 3.0, RHEL 9 hat 3.0. Für ein aktuelles OpenSSL müsst ihr dort entweder selbst bauen oder auf neuere Releases warten.

Voraussetzungen prüfen

Auf meinem FreeBSD 15:

$ openssl version
OpenSSL 3.5.4 30 Sep 2025 (Library: OpenSSL 3.5.4 30 Sep 2025)

Nginx muss natürlich gegen dieses OpenSSL gelinkt sein. Das prüft ihr so:

$ nginx -V 2>&1 | grep -oE 'OpenSSL [0-9]+\.[0-9]+\.[0-9]+'
OpenSSL 3.5.4

Und dann die entscheidende Frage: Kennt OpenSSL die Gruppe X25519MLKEM768?

$ openssl list -tls-groups | grep -i mlkem
  X25519MLKEM768
  SecP256r1MLKEM768
  SecP384r1MLKEM1024

Wenn X25519MLKEM768 in der Liste auftaucht, kann es losgehen.

Nginx konfigurieren

In Nginx heißt die relevante Direktive ssl_ecdh_curve. Der Name ist etwas irreführend, denn sie steuert nicht nur ECDH-Kurven, sondern alle Key-Exchange-Gruppen die OpenSSL kennt. Also auch hybride PQC-Gruppen.

Meine Konfiguration in der TLS-Defaults-Datei, die per include in alle vHosts eingebunden wird:

ssl_ecdh_curve  X25519MLKEM768:X25519:secp384r1:prime256v1;

Das war’s. Eine Zeile. X25519MLKEM768 steht als bevorzugte Gruppe ganz vorne. Dahinter folgen die klassischen Kurven als Fallback für Clients, die noch kein ML-KEM sprechen. Die Reihenfolge ist die Präferenz.

Wer die Direktive lieber pro vHost setzen möchte, statt global, kann das natürlich auch tun. Ich bevorzuge eine zentrale TLS-Datei, weil ich sonst bei jedem TLS-Update zwanzig Configs anfassen müsste.

Zusätzlich habe ich die TLS 1.3 Cipher Suites explizit gesetzt:

ssl_conf_command  Ciphersuites TLS_CHACHA20_POLY1305_SHA256:TLS_AES_256_GCM_SHA384:TLS_AES_128_GCM_SHA256;
ssl_conf_command  Options PrioritizeChaCha;

ChaCha20 als erste Wahl, weil es auf Clients ohne AES-NI (ältere Smartphones, ARM-Geräte) deutlich schneller ist. Auf Servern mit AES-NI ist der Unterschied minimal. PrioritizeChaCha sorgt dafür, dass der Server ChaCha20 bevorzugt, wenn der Client es an erster Stelle anbietet.

Die komplette TLS-Konfiguration sieht bei mir so aus:

# Protokolle
ssl_protocols              TLSv1.2 TLSv1.3;
ssl_prefer_server_ciphers  on;

# Key-Exchange-Gruppen (Reihenfolge = Präferenz)
ssl_ecdh_curve             X25519MLKEM768:X25519:secp384r1:prime256v1;

# TLS 1.3 Cipher Suites
ssl_conf_command           Ciphersuites TLS_CHACHA20_POLY1305_SHA256:TLS_AES_256_GCM_SHA384:TLS_AES_128_GCM_SHA256;
ssl_conf_command           Options PrioritizeChaCha;

# TLS 1.2 Cipher Suites (nur ECDSA, kein RSA)
ssl_ciphers                ECDHE-ECDSA-CHACHA20-POLY1305:ECDHE-ECDSA-AES256-GCM-SHA384:ECDHE-ECDSA-AES128-GCM-SHA256;

# Session Handling
ssl_session_cache          shared:SSL:50m;
ssl_session_timeout        1d;
ssl_session_tickets        off;

# OCSP Stapling
ssl_stapling               on;
ssl_stapling_verify        on;

# HSTS
add_header Strict-Transport-Security "max-age=63072000; includeSubDomains; preload" always;

Danach die Konfiguration testen und Nginx neu laden:

# nginx -t
nginx: the configuration file /usr/local/etc/nginx/nginx.conf syntax is ok
nginx: configuration file /usr/local/etc/nginx/nginx.conf test is successful
# service nginx reload

Überprüfen

Funktioniert es? Mit openssl s_client lässt sich das schnell prüfen:

$ openssl s_client -connect www.kernel-error.de:443 \
    -groups X25519MLKEM768 -brief </dev/null 2>&1 | grep -E 'Protocol|group|Cipher'
Protocol version: TLSv1.3
Ciphersuite: TLS_CHACHA20_POLY1305_SHA256
Negotiated TLS1.3 group: X25519MLKEM768

TLSv1.3 mit X25519MLKEM768. Läuft. Der hybride Post-Quantum-Schlüsselaustausch ist aktiv.

Und was passiert, wenn ein Client kein ML-KEM kann?

$ openssl s_client -connect www.kernel-error.de:443 \
    -groups X25519 -brief </dev/null 2>&1 | grep -E 'Protocol|group|Cipher'
Protocol version: TLSv1.3
Ciphersuite: TLS_CHACHA20_POLY1305_SHA256

Sauberer Fallback auf X25519. Kein Fehler, keine Unterbrechung. Der Client bekommt einfach die stärkste Gruppe, die beide Seiten gemeinsam haben.

Browser-Support

Das Schöne bei HTTPS im Vergleich zu E-Mail oder SSH: Die Browser haben Post-Quantum-Kryptografie teilweise schon vor den Servern implementiert. Chrome verwendet seit Version 124 (April 2024) X25519MLKEM768 als bevorzugte Gruppe. Firefox seit Version 124 ebenfalls. Safari seit macOS 15 Sequoia und iOS 18. Edge zieht mit Chrome mit.

Wenn ihr also Nginx mit X25519MLKEM768 konfiguriert, profitieren die meisten eurer Besucher sofort davon. Ohne dass sie irgendetwas tun müssen. Das ist bei SSH und E-Mail anders, da sind die Clients noch nicht so weit. Womit sich auch erklärt, warum das Thema bei Webservern mehr Aufmerksamkeit bekommt.

HTTP/3 und QUIC

Wer wie ich HTTP/3 (QUIC) aktiviert hat, bekommt PQC dort automatisch mit. QUIC verwendet TLS 1.3 als Transportverschlüsselung und nutzt dieselbe ssl_ecdh_curve Konfiguration. Kein zusätzlicher Konfigurationsaufwand.

listen [::]:443 quic reuseport;
listen 443 quic reuseport;

Wer QUIC noch nicht nutzt: Der Overhead ist minimal, der Vorteil bei mobilen Verbindungen deutlich spürbar. Mehr dazu in meinem HTTP/3 Beitrag.

Davon abgesehen, wie ist das eigentlich mit Microsoft? Cloudflare macht ja schon knapp zu 66% PQC im HTTP Traffic. Es ist 2026, fragen wir doch mal eine AI: claude „Sag mal, wie ist das eigentlich bei Microsoft Produkten, wie Exchange oder IIS im Bezug auf PQC? Wird das schon unterstützt oder kommt das bald?“

● Gute Frage — Microsoft ist da tatsächlich in einer interessanten Position:                                                                                                                                                                                                                                                  
                 
  Windows / Schannel (TLS-Stack)                                                                                                                                                                                                                                                                                              
                  
  - Windows 11 24H2 / Windows Server 2025 haben experimentelle Unterstützung für ML-KEM (X25519MLKEM768) in TLS 1.3 bekommen — allerdings zunächst nur als Preview/Feature-Flag, nicht standardmäßig aktiv.                                                                                                                   
  - Der zugrunde liegende TLS-Stack (Schannel) muss das können, damit IIS und Exchange davon profitieren.                                                                                                                                                                                                                     

  IIS

  - IIS nutzt Schannel direkt. Sobald Schannel auf dem jeweiligen Windows Server PQC-Key-Exchange unterstützt und es aktiviert ist, kann IIS das theoretisch sofort.
  - Stand meines Wissens (Mai 2025): Noch kein produktiver PQC-Support in IIS. Die Preview in Windows Server 2025 ist eher für Tests gedacht.

  Exchange

  - Exchange Online (Microsoft 365): Microsoft hat angekündigt, PQC schrittweise in ihre Cloud-Dienste zu integrieren. Für TLS-Verbindungen zwischen Microsoft-Datacentern wurde bereits mit PQC experimentiert.
  - Exchange On-Premises: Hängt komplett am darunterliegenden Windows Server / Schannel. Solange Schannel kein produktives PQC kann, kann Exchange es auch nicht.

  Microsofts Roadmap

  - Microsoft hat ein "Quantum-Safe Program" und arbeitet aktiv an PQC-Integration in Windows, Azure und M365.
  - Die Priorität liegt auf TLS 1.3 mit ML-KEM (hybrid, also X25519MLKEM768.
  - Einen festen Zeitplan für "PQC by default" in Exchange/IIS gibt es meines Wissens noch nicht.

  Fazit

  Microsoft ist hintendran verglichen mit dem Open-Source-Stack. OpenSSL 3.5+ / LibreSSL / BoringSSL haben PQC-Support bereits produktionsreif. Bei Microsoft wartet man darauf, dass Schannel das nativ und stabil liefert — und bis das
  in Exchange On-Prem ankommt, dauert es erfahrungsgemäß nochmal länger.

  Für Exchange Online dürfte Microsoft das irgendwann einfach serverseitig einschalten, ohne dass Admins etwas tun müssen. Für On-Prem heißt es: warten auf den nächsten Windows Server Release, der PQC in Schannel GA (General Availability) hat.

  Caveat: Mein Wissensstand ist Mai 2025 — es kann sein, dass Microsoft seitdem konkretere Termine genannt hat. Wäre ggf. einen Blick in den Microsoft Security Blog wert.

Klingt gut. Ich muss ja zugeben, dass ich, seit ich nicht mehr mit Martin Peuker bei Items arbeite, irgendwie komplett von der Microsoft-Welt abgekoppelt bin. Oh, ist das jetzt korrekt von der AI? Keine Ahnung, „klingt“ richtig.

Was das nicht leistet

Den Absatz kennt ihr inzwischen aus den anderen Beiträgen, aber er gehört dazu: Wir sichern hier den Schlüsselaustausch ab, nicht die Authentifizierung. Die TLS-Zertifikate nutzen weiterhin klassische Algorithmen (in meinem Fall ECDSA P-384). Für Post-Quantum-Signaturen bräuchte man ML-DSA (ehemals CRYSTALS-Dilithium) in den Zertifikaten, aber keine öffentliche CA stellt solche Zertifikate aus. Das wird kommen, aber noch nicht heute.

In der Praxis heißt das: Ein Angreifer mit Quantencomputer könnte die Serverauthentifizierung angreifen, müsste das aber in Echtzeit tun. „Store now, decrypt later“ greift dort nicht. Der Schlüsselaustausch und damit die Vertraulichkeit eurer Daten ist durch X25519MLKEM768 geschützt. Auch in Zukunft.

Fazit

Eine Zeile in der Nginx-Konfiguration, ein Reload, fertig. Euer Webserver verhandelt danach mit jedem modernen Browser einen quantensicheren Schlüsselaustausch. Vollständig abwärtskompatibel für ältere Clients. Kein Risiko, kein Aufwand, kein Nachteil.

Die eigentliche Hürde ist nicht Nginx, sondern die OpenSSL-Version auf eurem System. Wer FreeBSD 15 oder ein System mit OpenSSL 3.5+ hat, kann sofort loslegen. Alle anderen müssen auf ihre Distribution warten oder selbst bauen.

Damit habe ich jetzt SSH, E-Mail und Webserver mit Post-Quantum-Kryptografie abgedeckt. Fehlt eigentlich nur noch DNS. Aber DoH und DoT laufen ja auch über TLS … *grübel*

Update: Inzwischen habe ich HTTPS RR und SVCB Records für alle Dienste deployt. Damit wissen Clients schon beim DNS-Lookup, dass HTTP/3 und QUIC verfügbar sind.

Update 2: Wer wissen will, ob die eigenen Besucher tatsächlich PQC nutzen: Nginx kann die ausgehandelte Key-Exchange-Gruppe loggen. Die Variable $ssl_curve zeigt pro Verbindung, ob X25519MLKEM768, klassisches X25519 oder etwas anderes verhandelt wurde. Einfach ins bestehende Log-Format einfügen, irgendwo nach $ssl_cipher:

log_format combined_pqc
  '$remote_addr - $remote_user [$time_local] '
  '"$request" $status $body_bytes_sent '
  '"$http_referer" "$http_user_agent" '
  '$ssl_protocol $ssl_cipher $ssl_curve';

Im Log sieht das dann so aus. Ein Chrome mit PQC-Support:

203.0.113.42 - - [07/Apr/2026:13:22:36 +0200] "GET / HTTP/2.0" 200 56687 "-" "Mozilla/5.0 [...] Chrome/146.0.0.0" TLSv1.3 TLS_CHACHA20_POLY1305_SHA256 X25519MLKEM768

Und ein älterer Client ohne PQC:

198.51.100.7 - - [07/Apr/2026:14:05:11 +0200] "GET / HTTP/2.0" 200 56687 "-" "Mozilla/5.0 [...] Chrome/109.0.0.0" TLSv1.3 TLS_AES_256_GCM_SHA384 X25519

Der Unterschied steht ganz am Ende: X25519MLKEM768 vs. X25519. Ein Reload, ein paar Wochen sammeln, und ihr habt echte Zahlen statt Theorie. Ich werde die Ergebnisse in einem eigenen Beitrag auswerten, sobald genug Daten zusammengekommen sind.

Wie immer: Bei Fragen, fragen.

Post-Quantum TLS für E-Mail — Postfix und Dovecot mit X25519MLKEM768 auf FreeBSD 15

Visualisierung hybrider Post-Quantum-TLS-Verschlüsselung für E-Mail mit X25519MLKEM768 (ML-KEM-768 + X25519) auf Postfix und Dovecot unter FreeBSD 15

Siehe auch: Post-Quantum TLS für Nginx — X25519MLKEM768 auf FreeBSD 15 konfigurieren

Nachdem ich im letzten Beitrag OpenSSH mit hybriden Post-Quantum-Algorithmen abgesichert habe, lag die Frage nahe: Was ist eigentlich mit E-Mail? Mein FreeBSD 15 liefert Postfix 3.10.6, Dovecot 2.3.21.1 und OpenSSL 3.5.4 – und genau diese Kombination bringt alles mit, was man für quantensichere Verschlüsselung im Mailverkehr braucht. Ohne zusätzliche Pakete, ohne Patches, ohne Gefrickel.

Warum überhaupt PQC für E-Mail?

Das „Store now, decrypt later„-Szenario, das ich beim SSH-Beitrag angesprochen habe, trifft auf E-Mail mindestens genauso zu. E-Mails werden über SMTP zwischen Servern transportiert – und dieser Transport ist grundsätzlich abfangbar. Wer heute TLS-verschlüsselten Mailverkehr mitschneidet und archiviert, könnte diesen in einigen Jahren mit einem ausreichend leistungsfähigen Quantencomputer entschlüsseln. Zumindest theoretisch.

Heißt das, morgen liest jemand eure Mails? Nein. Aber wenn ihr vertrauliche Kommunikation betreibt und die heute eingesetzte Kryptografie in zehn Jahren noch standhalten soll, ist jetzt der richtige Zeitpunkt zum Handeln. Zumal der Aufwand (wie ihr gleich seht) überschaubar ist.

Was steckt hinter X25519MLKEM768?

Kurz zur Einordnung: ML-KEM (ehemals CRYSTALS-Kyber) ist der vom NIST im August 2024 standardisierte Post-Quantum-Algorithmus für den Schlüsselaustausch (FIPS 203). X25519MLKEM768 ist ein sogenannter Hybrid-Algorithmus – er kombiniert das klassische X25519 (Curve25519 ECDH) mit ML-KEM-768 zu einem gemeinsamen Schlüssel.

Der Clou dabei: Selbst wenn ML-KEM irgendwann gebrochen werden sollte, bleibt die klassische X25519-Komponente intakt. Und umgekehrt. Man muss also nicht darauf vertrauen, dass der neue Algorithmus auch wirklich hält – man bekommt das Beste aus beiden Welten.

Wer Firefox nutzt, hat das übrigens vermutlich schon in Aktion gesehen: Seit Firefox 124 wird bei TLS 1.3 standardmäßig X25519MLKEM768 für den Schlüsselaustausch verwendet. Schaut mal in die Verbindungsdetails einer HTTPS-Seite – die Chancen stehen gut, dass dort bereits ein hybrider PQC-Schlüsselaustausch stattfindet. Also, wenn der Server das anbietet, wie dieser hier *zwinker*.

Voraussetzungen prüfen

Bevor ihr konfiguriert, solltet ihr sicherstellen, dass euer OpenSSL ML-KEM überhaupt kann. Auf meinem FreeBSD 15:

$ openssl version
OpenSSL 3.5.4 30 Sep 2025 (Library: OpenSSL 3.5.4 30 Sep 2025)

Und dann die entscheidende Frage – kennt OpenSSL die benötigten KEM-Algorithmen?

$ openssl list -kem-algorithms | grep -i mlkem
  ML-KEM-512
  ML-KEM-768
  ML-KEM-1024
  X25519MLKEM768
  SecP256r1MLKEM768

Wenn X25519MLKEM768 in der Liste auftaucht, seid ihr startklar. Das ist bei OpenSSL ab Version 3.5 der Fall – der ML-KEM-Support ist im Default-Provider enthalten, es wird kein zusätzlicher OQS-Provider und kein liboqs benötigt.

Noch ein Check – sind die Algorithmen auch als TLS-Gruppen verfügbar?

$ openssl list -tls-groups | grep -i mlkem
  X25519MLKEM768
  SecP256r1MLKEM768
  SecP384r1MLKEM1024

Perfekt. Weiter geht’s.

Postfix konfigurieren

Postfix steuert die verwendeten TLS-Gruppen für den Schlüsselaustausch über den Parameter tls_eecdh_auto_curves. Dieser gilt sowohl für eingehende (smtpd) als auch für ausgehende (smtp) Verbindungen.

Vorher:

tls_eecdh_auto_curves = X25519, prime256v1, secp384r1

Nachher:

tls_eecdh_auto_curves = X25519MLKEM768, X25519, prime256v1, secp384r1

Das war’s. Eine Zeile. X25519MLKEM768 wird als bevorzugte Gruppe an den Anfang gestellt, die klassischen Kurven bleiben als Fallback erhalten. Clients die kein ML-KEM beherrschen, verhandeln einfach X25519 oder prime256v1 – die Abwärtskompatibilität bleibt also vollständig gewahrt.

Die Änderung setzt ihr entweder direkt in /usr/local/etc/postfix/main.cf oder über:

# postconf "tls_eecdh_auto_curves = X25519MLKEM768, X25519, prime256v1, secp384r1"
# postfix reload

Wichtig: Dieser Parameter beeinflusst alle Postfix-Dienste – SMTP (Port 25), Submission (Port 587) und SMTPS (Port 465). Ihr müsst also nicht jeden Port einzeln konfigurieren.

Update 01.04.2026: Die oben gezeigte globale Methode über main.cf hat einen Haken, den ich erst später auf der Postfix-Users Mailingliste realisiert habe. Die korrigierte Konfiguration mit getrennten Einstellungen für Inbound und Outbound findet ihr weiter unten im Nachtrag.

Dovecot konfigurieren

Dovecot verwendet den Parameter ssl_curve_list um die TLS-Gruppen für IMAP-Verbindungen festzulegen. Standardmäßig ist dieser leer, was bedeutet, dass OpenSSL seine eigenen Defaults verwendet. Das kann funktionieren, muss aber nicht.

In /usr/local/etc/dovecot/conf.d/10-ssl.conf:

ssl_curve_list = X25519MLKEM768:X25519:prime256v1:secp384r1

Achtung: Dovecot verwendet Doppelpunkte als Trennzeichen (OpenSSL-Syntax), Postfix verwendet Kommas. Nicht verwechseln. Ja, passiert mir oft.

Danach:

# doveadm reload

Überprüfen

Jetzt wird’s spannend. Funktioniert es tatsächlich? Zum Testen verwende ich openssl s_client direkt auf dem Server; denn euer lokales Linux oder macOS hat möglicherweise noch kein OpenSSL 3.5 mit ML-KEM-Support. Mein Linux Mint 22.3 hat es leider noch nicht *schnief*

SMTP (Port 25, STARTTLS):

$ openssl s_client -connect smtp.kernel-error.de:25 -starttls smtp \
    -groups X25519MLKEM768 -brief </dev/null 2>&1 | grep -E 'Protocol|group'
Protocol version: TLSv1.3
Negotiated TLS1.3 group: X25519MLKEM768

SMTPS (Port 465):

$ openssl s_client -connect smtp.kernel-error.de:465 \
    -groups X25519MLKEM768 -brief </dev/null 2>&1 | grep -E 'Protocol|group'
Protocol version: TLSv1.3
Negotiated TLS1.3 group: X25519MLKEM768

Submission (Port 587, STARTTLS):

$ openssl s_client -connect smtp.kernel-error.de:587 -starttls smtp \
    -groups X25519MLKEM768 -brief </dev/null 2>&1 | grep -E 'Protocol|group'
Protocol version: TLSv1.3
Negotiated TLS1.3 group: X25519MLKEM768

IMAPS (Port 993):

$ openssl s_client -connect imap.kernel-error.de:993 \
    -groups X25519MLKEM768 -brief </dev/null 2>&1 | grep -E 'Protocol|group'
Protocol version: TLSv1.3
Negotiated TLS1.3 group: X25519MLKEM768

Alle vier Ports verhandeln TLSv1.3 mit X25519MLKEM768. Die hybride Post-Quantum-Verschlüsselung ist aktiv.

Wenn ihr testen wollt, was passiert wenn ein Client kein ML-KEM unterstützt:

$ openssl s_client -connect imap.kernel-error.de:465 \
    -groups X25519 -brief </dev/null 2>&1 | grep -E 'Protocol|group'
Protocol version: TLSv1.3
Negotiated TLS1.3 group: X25519

Fallback auf X25519 – funktioniert sauber.

Was das nicht leistet

Wie schon beim SSH-Beitrag muss ich auch hier einschränken: Wir sichern damit den Schlüsselaustausch ab, nicht die Authentifizierung. Die TLS-Zertifikate verwenden weiterhin klassische Algorithmen (RSA, ECDSA). Für Post-Quantum-Signaturen in Zertifikaten bräuchte man ML-DSA (ehemals CRYSTALS-Dilithium) – und obwohl OpenSSL 3.5 das theoretisch unterstützt, gibt es Stand heute keine öffentliche Zertifizierungsstelle, die ML-DSA-Zertifikate ausstellt. Das wird kommen, ist aber noch Zukunftsmusik. Hey, wie ECDSA bei S/MIME (oder ist das schon anders?).

Für die Praxis bedeutet das: Ein Angreifer mit einem Quantencomputer könnte theoretisch die Serverauthentifizierung angreifen (ECDSA/RSA brechen), müsste das aber in Echtzeit tun – hier greift „store now, decrypt later“ nicht, weil eine gefälschte Authentifizierung nur im Moment der Verbindung nützt. Der Schlüsselaustausch hingegen – und damit die eigentliche Vertraulichkeit der transportierten E-Mails – ist durch X25519MLKEM768 auch gegen zukünftige Quantenangriffe geschützt.

Nachtrag (01.04.2026): Inbound und Outbound trennen

Ich muss die Postfix-Konfiguration oben korrigieren. Der Parameter tls_eecdh_auto_curves gilt für SMTP-Client und SMTP-Server gleichzeitig. Steht X25519MLKEM768 an erster Stelle, wird der PQC Key-Share direkt im initialen ClientHello mitgeschickt. Das bläht den ClientHello von rund 400 auf über 1400 Bytes auf.

Klingt erstmal harmlos. Ist es aber nicht. Manche Zielserver kommen mit dem übergroßen ClientHello nicht klar, der TLS-Handshake scheitert. Bei smtp_tls_security_level = may fällt Postfix dann stillschweigend auf Plaintext zurück. Dasselbe passiert bei dane ohne TLSA-Records, also bei der Mehrheit aller Domains da draußen. Eure Mails gehen raus, aber unverschlüsselt. Super.

Das Problem ist, dass hier zwei unterschiedliche Policies in einem Parameter stecken. Inbound will man PQC bevorzugen, weil man selbst kontrolliert was der Server akzeptiert. Outbound will man Kompatibilität priorisieren, weil man nicht weiß was auf der anderen Seite steht. Die gehören nicht in einen globalen Parameter.

Die Lösung: tls_eecdh_auto_curves nicht mehr global in main.cf setzen, sondern per master.cf pro Dienst überschreiben.

Server-Seite (Inbound) – PQC bevorzugen, an allen smtpd-Listenern:

smtp      inet  n       -       n       -       -       smtpd
  -o tls_eecdh_auto_curves=X25519MLKEM768,X25519,prime256v1,secp384r1

submission inet n       -       n       -       -       smtpd
  -o tls_eecdh_auto_curves=X25519MLKEM768,X25519,prime256v1,secp384r1

smtps     inet  n       -       n       -       -       smtpd
  -o tls_eecdh_auto_curves=X25519MLKEM768,X25519,prime256v1,secp384r1

Client-Seite (Outbound) – kleiner ClientHello, PQC nur via HelloRetryRequest:

smtp      unix  -       -       n       -       -       smtp
  -o tls_eecdh_auto_curves=X25519,X25519MLKEM768,prime256v1,secp384r1

Der Trick: Outbound steht X25519 an erster Stelle. Der initiale ClientHello bleibt damit klein. X25519MLKEM768 steht trotzdem in den supported_groups und wird verhandelt, wenn der Zielserver per HelloRetryRequest nachzieht. Inbound bekommen moderne Clients dagegen sofort PQC.

Dovecot ist davon nicht betroffen. Da gibt es nur die Server-Seite, ssl_curve_list bleibt wie oben beschrieben.

Noch ein Wort zum Postfix-Default: postconf -d zeigt auf meinem 3.10.6 kein X25519MLKEM768 im Default. Die postconf(5)-Doku beschreibt zwar für neuere Builds ein Delayed-Key-Share-Verhalten, aber was die Doku beschreibt und was ein konkreter Build tut, können zwei verschiedene Dinge sein. Deshalb die explizite Trennung per master.cf. Danke an die Postfix-Users Mailingliste für die Diskussion, die mich auf dieses Problem aufmerksam gemacht hat und selbstverständlich an den Kommentierenden!

Zwei Zeilen Konfiguration, ein Reload pro Dienst – und euer Mailserver verhandelt quantensichere Verschlüsselung. Okay, es sind jetzt ein paar mehr Zeilen als ursprünglich versprochen. Aber die Trennung zwischen Inbound und Outbound ist es wert, denn blind auf Kompatibilität aller Zielserver zu hoffen ist keine Strategie.

Update 01.05.2026: Mit Postfix 3.11.1 (FreeBSD 15.0-RELEASE-p7) und OpenSSL 3.5 sind sowohl die main.cf-Variante als auch dieser master.cf-Workaround Geschichte – der Built-in-Default ?X25519MLKEM768:DEFAULT macht beides überflüssig. Wire-Mitschnitt, ClientHello-Größenvergleich und externe Verifikation im Folgebeitrag.

Viel Spaß beim Nachbauen – und wie immer: bei Fragen, fragen.

SSH-Bruteforce, DigitalOcean und AbuseIPDB – warum Blocken das Problem nicht löst

Aus gegebenem Anlass möchte ich ein paar Gedanken zu DigitalOcean aufschreiben. Nicht, weil ich glaube, dass DigitalOcean ein grundsätzliches Problem hat oder etwas falsch macht. Sondern weil DigitalOcean in meinen Logs seit Jahren besonders auffällt. Am Ende steht DigitalOcean hier eher sinnbildlich für ein größeres Thema.

Wer Systeme im Internet betreibt, kennt das Spiel. Server werden dauerhaft von außen angefasst. SSH-Ports werden gescannt, Login-Versuche laufen durch, Webseiten bekommen Requests auf bekannte Pfade, WordPress-Logins, XML-RPC, das volle Programm. Das ist kein gezielter Angriff, sondern automatisiertes Dauerrauschen. Bots, Skripte, Scanner, manchmal Security-Tools, manchmal schlicht schlecht konfigurierte Kisten.

Darstellung von automatisierten SSH-Bruteforce-Angriffen und Server-Härtung in Cloud-Umgebungen

Findet so ein Bot irgendwo ein offenes Loch, einen Standard-Login, ein vergessenes Passwort oder eine ungepatchte Schwachstelle, dann geht es weiter. Meistens wird erst einmal weitere Software nachgeladen. Der Host wird Teil eines Botnetzes, scannt selbst weiter, verteilt Spam, nimmt an DDoS-Aktionen teil oder schürft Kryptowährungen. Nichts davon ist neu, nichts davon ist überraschend.

Was mir allerdings seit mindestens vier Jahren auffällt: Ein sehr großer Teil dieser Brute-Force-Versuche, insbesondere auf SSH, kommt bei mir aus Netzen von DigitalOcean. Nicht ein bisschen mehr, sondern konstant irgendwo im Bereich von achtzig bis neunzig Prozent. Über Jahre. Über verschiedene Systeme hinweg.

Der erste Reflex liegt nahe. Wenn so viel aus einem Netz kommt, warum blockt man dann nicht einfach alle Netze dieses Anbieters? Dann ist Ruhe. Und wenn das alle machen würden, müsste der Anbieter ja reagieren. Der Gedanke ist verständlich. Ich hatte ihn selbst. Er ist aber aus meiner Sicht der falsche.

Ein pauschales Blocken ist im Grunde nichts anderes als eine Decke über das eigentliche Problem zu werfen. Das Problem ist damit nicht weg, es ist nur woanders. Die Bots wechseln dann eben zum nächsten Cloud-Provider. Außerdem produziert man sich damit ganz eigene Probleme. DigitalOcean-Netze komplett zu sperren heißt auch, legitimen Traffic auszusperren. APIs, Dienste, Kunden, Monitoring, externe Abhängigkeiten. Je nach Setup schneidet man sich damit schneller ins eigene Fleisch, als einem lieb ist.

Relativ schnell landet man dann bei Reputation-Diensten wie AbuseIPDB. Dort melden Betreiber IPs, von denen Scans, Brute-Force-Versuche oder andere Auffälligkeiten ausgehen. Auch ich melde dort seit Jahren IPs, automatisiert und manuell. Formal funktioniert das gut. IPs bekommen Scores, werden gelistet, tauchen in Datenbanken auf.

Das Problem ist nur: Diese Systeme arbeiten IP-basiert. Und genau das passt schlecht zur Realität moderner Netze. In Cloud-Umgebungen sind IPs kurzlebig. Heute gehört sie einem kompromittierten Host, morgen einem völlig legitimen Kunden. Ein hoher Abuse-Score sagt wenig über den aktuellen Nutzer dieser IP aus. Reputation ist träge, Infrastruktur ist schnell.

Jan  6 22:58:08 honeypot03 sshd-session[61904]: Invalid user sonar from 64.23.228.101 port 38610
Jan  6 22:58:08 honeypot03 sshd-session[61904]: Connection closed by invalid user sonar 64.23.228.101 port 38610 [preauth]
Jan  6 23:02:13 honeypot03 sshd-session[62101]: Invalid user sonar from 64.23.228.101 port 38174
Jan  6 23:02:13 honeypot03 sshd-session[62101]: Connection closed by invalid user sonar 64.23.228.101 port 38174 [preauth]
Jan  6 23:06:12 honeypot03 sshd-session[62175]: Invalid user sonar from 64.23.228.101 port 35952
Jan  6 23:06:12 honeypot03 sshd-session[62175]: Connection closed by invalid user sonar 64.23.228.101 port 35952 [preauth]
Jan  6 23:10:10 honeypot03 sshd-session[62248]: Invalid user steam from 64.23.228.101 port 38236
Jan  6 23:10:10 honeypot03 sshd-session[62248]: Connection closed by invalid user steam 64.23.228.101 port 38236 [preauth]
Jan  6 23:14:17 honeypot03 sshd-session[62335]: Invalid user steam from 64.23.228.101 port 35952
Jan  6 23:14:18 honeypot03 sshd-session[62335]: Connection closed by invalid user steam 64.23.228.101 port 35952 [preauth]
Jan  6 23:18:22 honeypot03 sshd-session[62455]: Invalid user steam from 64.23.228.101 port 50096
Jan  6 23:18:22 honeypot03 sshd-session[62455]: Connection closed by invalid user steam 64.23.228.101 port 50096 [preauth]
Jan  6 23:22:24 honeypot03 sshd-session[62599]: Invalid user sugi from 64.23.228.101 port 53212
Jan  6 23:22:25 honeypot03 sshd-session[62599]: Connection closed by invalid user sugi 64.23.228.101 port 53212 [preauth]
Jan  6 23:26:26 honeypot03 sshd-session[62671]: Invalid user svnuser from 64.23.228.101 port 44820
Jan  6 23:26:26 honeypot03 sshd-session[62671]: Connection closed by invalid user svnuser 64.23.228.101 port 44820 [preauth]
Jan  6 23:30:26 honeypot03 sshd-session[62763]: Invalid user svnuser from 64.23.228.101 port 52156
Jan  6 23:30:27 honeypot03 sshd-session[62763]: Connection closed by invalid user svnuser 64.23.228.101 port 52156 [preauth]
Jan  6 23:34:30 honeypot03 sshd-session[62867]: Invalid user taryn from 64.23.228.101 port 54128
Jan  6 23:34:31 honeypot03 sshd-session[62867]: Connection closed by invalid user taryn 64.23.228.101 port 54128 [preauth]
Jan  6 23:38:41 honeypot03 sshd-session[62939]: Invalid user taryn from 64.23.228.101 port 39894
Jan  6 23:38:42 honeypot03 sshd-session[62939]: Connection closed by invalid user taryn 64.23.228.101 port 39894 [preauth]
Jan  6 23:42:44 honeypot03 sshd-session[63013]: Invalid user taryn from 64.23.228.101 port 57728
Jan  6 23:42:45 honeypot03 sshd-session[63013]: Connection closed by invalid user taryn 64.23.228.101 port 57728 [preauth]
Jan  6 23:46:45 honeypot03 sshd-session[63160]: Invalid user taryn from 64.23.228.101 port 38438
Jan  6 23:46:45 honeypot03 sshd-session[63160]: Connection closed by invalid user taryn 64.23.228.101 port 38438 [preauth]
Jan  6 23:50:49 honeypot03 sshd-session[63252]: Invalid user taryn from 64.23.228.101 port 54070
Jan  6 23:50:49 honeypot03 sshd-session[63252]: Connection closed by invalid user taryn 64.23.228.101 port 54070 [preauth]
Jan  6 23:54:55 honeypot03 sshd-session[63354]: Invalid user terrance from 64.23.228.101 port 57960
Jan  6 23:54:55 honeypot03 sshd-session[63354]: Connection closed by invalid user terrance 64.23.228.101 port 57960 [preauth]
Jan  6 23:59:05 honeypot03 sshd-session[63472]: Invalid user terrance from 64.23.228.101 port 47558
Jan  6 23:59:05 honeypot03 sshd-session[63472]: Connection closed by invalid user terrance 64.23.228.101 port 47558 [preauth]
Jan  7 00:03:11 honeypot03 sshd-session[64731]: Invalid user terrance from 64.23.228.101 port 42938
Jan  7 00:03:11 honeypot03 sshd-session[64731]: Connection closed by invalid user terrance 64.23.228.101 port 42938 [preauth]

Damit erklärt sich auch, warum Provider solche externen Feeds nicht einfach hart umsetzen. Würde man IPs automatisiert abschalten, nur weil sie in einer Datenbank schlecht bewertet sind, träfe man regelmäßig Unbeteiligte. False Positives wären vorprogrammiert. Rechtlich, operativ und wirtschaftlich ist das für Provider kaum tragbar.

Warum also fällt DigitalOcean so stark auf? Das kann ich nicht belegen, nur einordnen. DigitalOcean ist günstig, schnell, einfach. In wenigen Minuten hat man dort eine VM mit öffentlicher IP. Das ist für legitime Nutzer attraktiv, aber eben auch für Leute mit schlechten Absichten. Wenn Infrastruktur billig und niedrigschwellig ist, taucht sie zwangsläufig häufiger in Logs auf. Dazu kommt, dass viele Systeme dort von Menschen betrieben werden, die vielleicht noch nicht so tief im Thema Security stecken. Offene Dienste, schwache Konfigurationen, fehlendes Hardening – all das macht solche Hosts wiederum zu guten Kandidaten für Kompromittierung und Weiterverwendung.

Wichtig dabei: DigitalOcean selbst macht aus meiner Sicht nichts grundlegend falsch. Der Abuse-Prozess funktioniert. Meldungen lassen sich automatisiert einreichen, werden angenommen, werden beantwortet, werden bearbeitet. Ich habe das über Jahre hinweg genutzt, sowohl manuell als auch automatisiert. Das ist sauber umgesetzt.

Was sich dadurch aber nicht ändert, ist die Menge der Versuche. Die wird nicht weniger. Sie bleibt konstant. Einzelne Hosts verschwinden, neue tauchen auf. Abuse-Meldungen – egal ob direkt beim Provider oder über Plattformen wie AbuseIPDB – wirken immer nur lokal und zeitverzögert. Gegen ein strukturelles Phänomen kommen sie nicht an.

Aus Sicht eines Providers ist das auch logisch. Ein paar tausend fehlgeschlagene SSH-Logins sind kein Incident. Kein DDoS, kein Ausfall, kein messbarer Schaden. Das fällt unter Hintergrundrauschen. Niemand bezahlt dafür, dieses Rauschen global zu eliminieren. Und ehrlich gesagt: Das kann auch niemand realistisch leisten.

Die eigentliche Konsequenz daraus ist unbequem, aber klar. Man darf nicht erwarten, dass Provider oder Reputation-Datenbanken einem dieses Problem abnehmen. Scan- und Brute-Force-Traffic gehört heute zum Betrieb eines öffentlich erreichbaren Systems dazu. Die einzige Stelle, an der man sinnvoll ansetzen kann, ist das eigene Setup.

Saubere Konfiguration. Keine Passwort-Logins per SSH. Kein Root-Login. Rate-Limits. Monitoring, das zwischen Rauschen und echten Zustandsänderungen unterscheidet. Fail2Ban als Dämpfer, nicht als Illusion von Sicherheit. Und vor allem: Gelassenheit gegenüber Logs, die voll sind, aber nichts bedeuten.

DigitalOcean ist hier nicht der Feind. AbuseIPDB ist kein Allheilmittel. Beides sind sichtbare Teile eines größeren Bildes. Das eigentliche Thema ist, wie man Systeme so betreibt, dass dieses Hintergrundrauschen irrelevant wird.

Siehe auch: SSH-Server absichern mit MFA

BIND auf FreeBSD: DoT & DoH einrichten mit Views, IP‑Trennung und Testplan für IPv4/IPv6.

Wofür braucht man noch gleich DoT oder DoH?

Nun, wenn du eine Internetadresse eingibst, muss dein Gerät zuerst herausfinden, zu welchem Server diese Adresse gehört. Diese Nachfragen heißen DNS. Lange Zeit liefen sie unverschlüsselt durchs Netz, vergleichbar mit einer Postkarte. Jeder, der den Datenverkehr sehen konnte, wusste dadurch sehr genau, welche Webseiten aufgerufen werden, und konnte die Antworten sogar manipulieren.

Beitragsgrafik zu BIND 9.20 auf FreeBSD 15: schematische Trennung von autoritativem DNS und rekursivem Resolver. Links ein Authoritative-DNS-Server mit deaktivierter Rekursion und blockiertem UDP/53, rechts ein Resolver, der ausschließlich DNS over TLS (Port 853) und DNS over HTTPS (Port 443) anbietet. In der Mitte ein Schild mit DoT/DoH-Symbolen, Pfeile zeigen verschlüsselten DNS-Verkehr. Fokus auf Sicherheits- und Rollen-Trennung.

DoT und DoH lösen genau dieses Problem. Beide sorgen dafür, dass diese DNS-Nachfragen verschlüsselt übertragen werden. Bei DNS over TLS, kurz DoT, wird die Anfrage in eine eigene sichere Verbindung gepackt. Außenstehende sehen noch, dass eine DNS-Anfrage stattfindet, aber nicht mehr, welche Webseite gemeint ist. Bei DNS over HTTPS, kurz DoH, wird dieselbe Anfrage zusätzlich im normalen Webseitenverkehr versteckt. Von außen sieht sie aus wie ein ganz gewöhnlicher Zugriff auf eine Website.

Der Zweck von beiden ist also derselbe: Schutz der Privatsphäre und Schutz vor Manipulation. Der Unterschied liegt darin, wie sichtbar diese Nachfragen noch sind. DoT ist transparent und gut kontrollierbar, DoH ist unauffälliger, kann dafür aber lokale Regeln und Schutzmechanismen umgehen.

Mal angenommen, du möchtest eine gewisse Webseite aufrufen. Dann geht der Client los und holt über einen DNS-Server die IP-Adressen vom Server. Dies kann man mitlesen und ggf. verändern. Mitlesen sagt dem Mitlesenden, wo du dich so im Internet herumtreibst. Verändern könnte man als Angriff nutzen, indem man dir einfach eine andere Webseite vorsetzt, während du versuchst, dich in deinen Mailaccount einzuloggen. Beides wird durch DoH und DoT deutlich erschwert.

Dann soll es ja Netzwerke geben, in welchen dir ein bestimmter DNS-Server aufgezwungen wird, weil dieser DNS-Server nach Werbung oder ungewollten Inhalten filtert. Damit dies nun ebenfalls nicht einfach umgangen werden kann, blockt man den Zugriff aus dem Netzwerk einfach auf die Ports, welche sonst für eine DNS-Abfrage benutzt werden (TCP/53, UDP/53, TCP/853). Da kommt nun DoH ins Spiel, denn das läuft auf dem ganz normalen HTTPS-Port TCP/443. Blockt man den, kann keiner mehr auf Webseiten zugreifen (ok, unverschlüsselt, aber hey, das macht doch keiner mehr, oder?).

Die Zeit ging weiter – BIND auch.
Meine älteren Artikel zu DoT/DoH waren für ihren Zeitpunkt korrekt, aber inzwischen hat sich an zwei Stellen richtig was getan:

  1. BIND spricht DoT/DoH nativ (kein Stunnel-/Proxy-Zirkus mehr nötig – außer du willst bewusst terminieren/filtern).
  2. „Authoritative + Public Resolver auf derselben Kiste“ ist ohne klare Trennung schnell ein Sicherheitsproblem (Open-Resolver/Reflection-Missbrauch lässt grüßen).

Darum gibt’s hier das Update:

  • ns1.kernel-error.de: nur autoritativ auf UDP/TCP 53 (Zonen, DNSSEC wie gehabt)
  • dns.kernel-error.de: Public Resolver nur auf DoT 853/TCP und DoH 443/TCP (rekursiv, DNSSEC-validierend)
  • Trennung über zusätzliche IPs + Views. Ergebnis: Authoritative bleibt „stumm rekursiv“, Resolver ist nur über TLS/HTTPS erreichbar.

Zielbild

Uff, ich muss zugeben, diesen Beitrag schon VIEL zu lange als Draft zu haben. Es ist einfach viel zu schreiben, bschreiben und mir fehlte die Zeit. Aber das kennt ihr ja. OK… das Zielbild, was soll es werden?

Was soll am Ende gelten:

  • Port 53 auf Authoritative-IP(s):
    • beantwortet nur meine autoritativen Zonen
    • keine Rekursion → REFUSED bei google.com
  • DoT/DoH auf separaten Resolver-IP(s):
    • rekursiv für „das ganze Internet“
    • DNSSEC-Validation aktiv
    • kein offenes UDP/53 → weniger Angriffsfläche für Reflection/Amplification

Warum das wichtig ist:
Ein „Public Resolver“ ist per Definition attraktiv für Missbrauch. Der Klassiker ist DNS-Amplification über UDP/53. Wenn man Rekursion auf 53 offen hat, ist man sehr schnell Teil fremder Probleme. DoT/DoH sind TCP-basiert – das ist schon mal deutlich unattraktiver für Reflection. (Nicht „unmöglich“, aber praktisch viel weniger lohnend.)

Warum „Views“ – und warum zusätzliche IPs?

1) Views – weil Policy pro Anfrage gelten muss

Wir wollen auf derselben named-Instanz zwei sehr unterschiedliche Rollen:

  • Authoritative: recursion no;
  • Resolver: recursion yes; + Root-Hints/Cache

Das muss pro eingehender Anfrage entschieden werden. Dafür sind Views da.

2) Also: Trennung über Ziel-IP (match-destinations)

Wenn wir DoH/DoT auf andere IPs legen, kann die View anhand der Zieladresse entscheiden:

  • Anfrage geht an 93.177.67.26 / 2a03:4000:38:20e::53auth-View
  • Anfrage geht an 37.120.183.220 / 2a03:4000:38:20e::853resolver-View

Und genau deshalb brauchen wir:

  • zusätzliche IPs (damit die Rollen sauber getrennt sind)
  • separaten FQDN dns.kernel-error.de (damit Clients überhaupt sinnvoll DoT/DoH nutzen können – und für TLS/SNI/Cert-Match)

Wenn du also grade ein ripe from ausfüllst und angeben musst, warum da eine weitere IPv4 Adresse „verbrannt“ werden soll, hast du nun eine gute Antwort.

BIND-Config

Ich beschreibe hier nur die Teile, die für das Rollen-Split relevant sind. Die Zonendateien/Slaves bleiben wie sie sind.

1) /usr/local/etc/namedb/named.conf – Views

Wichtig: Sobald wir view {} nutzen, müssen alle Zonen in Views liegen, sonst bricht named-checkconf ab. Das ist kein „Feature“, das ist BIND. Leicht nervig, vor allem wenn man nun viel in seinem Setup umschreiben muss. Aber ich eigentlich schon mal erwähnt, dass ich auf der Arbeit mal einen, nennen wir es mal View Ersatz, für powerdns gesehen habe? Da hat tatsächlich jemand mit einer Cisco ASA in die DNS Pakete geschaut und je nachdem welche quelle angefragt hat, wurde dann durch die ASA eine neue Adresse in die DNS Pakete geschrieben. Furchtbar! Richtig schlimm. Bis man so etwas findet, wenn man es nicht weiß. DNSsec geht kaputt und aaahhhhhhaaaaaahhhhh. Egal, mein PTBS kickt da grade. Öhm wo waren wir? Genau…

Beispiel:

include "/usr/local/etc/namedb/named.conf.options";

view "auth" {
    match-clients { any; };
    match-destinations { 93.177.67.26; 2a03:4000:38:20e::53; };

    recursion no;
    allow-recursion { none; };
    allow-query-cache { none; };
    allow-query { any; };

    include "/usr/local/etc/namedb/named.conf.default-zones";
    include "/usr/local/etc/namedb/named.conf.master";
    include "/usr/local/etc/namedb/named.conf.slave";
};

view "resolver" {
    match-clients { any; };
    match-destinations { 37.120.183.220; 2a03:4000:38:20e::853; 127.0.0.1; ::1; };

    recursion yes;
    allow-recursion { any; };
    allow-query-cache { any; };
    allow-query { any; };

    zone "." { type hint; file "/usr/local/etc/namedb/named.root"; };
};

Warum Root-Hints nur im Resolver-View?
Weil nur dieser View rekursiv arbeiten soll. Ohne Root-Hints ist Rekursion tot; dat wolln wa so!

2) /usr/local/etc/namedb/named.conf.options – Listener-Trennung + DoH/DoT

Der „Aha-Moment“ hier: Wir trennen nicht nur per View, sondern auch per listen-on.
Damit bindet named die Ports wirklich nur auf den gewünschten IPs.

Authoritative (nur 53):

listen-on { 93.177.67.26; 127.0.0.1; };
listen-on-v6 { 2a03:4000:38:20e::53; ::1; };

DoT auf Resolver-IPs (+ Loopback für lokale Tests):

listen-on port 853 tls local-tls { 37.120.183.220; 127.0.0.1; };
listen-on-v6 port 853 tls local-tls { 2a03:4000:38:20e::853; ::1; };

DoH auf Resolver-IPs (+ Loopback):
BIND 9.18+ kann DoH nativ, Endpoint typischerweise /dns-query

http doh-local {
    endpoints { "/dns-query"; };
    listener-clients 1000;
    streams-per-connection 256;
};

listen-on port 443 tls local-tls http doh-local { 37.120.183.220; 127.0.0.1; };
listen-on-v6 port 443 tls local-tls http doh-local { 2a03:4000:38:20e::853; ::1; };

TLS-Block (DoT/DoH):

tls local-tls {
    cert-file "/usr/local/etc/nginx/ssl/wild.kernel-error.de/2025/ecp/chain.crt";
    key-file "/usr/local/etc/nginx/ssl/wild.kernel-error.de/2025/ecp/http.key";
    protocols { TLSv1.2; TLSv1.3; };
    ciphers "ECDHE-ECDSA-CHACHA20-POLY1305:ECDHE-ECDSA-AES256-GCM-SHA384:ECDHE-ECDSA-AES128-GCM-SHA256";
    cipher-suites "TLS_CHACHA20_POLY1305_SHA256:TLS_AES_256_GCM_SHA384:TLS_AES_128_GCM_SHA256";
    prefer-server-ciphers yes;
    session-tickets no;
};

„Ich schalte nginx davor – muss BIND TLS können?“
Wenn nginx wirklich TLS terminiert, kann BIND auch ohne TLS dahinter laufen – dann sprichst du intern HTTP/2 cleartext oder HTTP/1.1, je nach Setup. Das habe ich ebenfalls so umgesetzt, es hängt immer etwas davon ab, was man so will und wie groß das Setup wird. Ich lasse es in diesem Beitrag aber mal weg, so läuft alles nur mit bind. Ob BIND dafür „tls none“/HTTP-Listener sauber unterstützt, hängt an der BIND-DoH-Implementierung – hier ist die BIND/ARM-Doku die Wahrheit. bind9.readthedocs.io+1

Testplan – Linux-CLI – bewusst IPv4 und IPv6

Wir wollen natürlich einmal reproduzierbar testen. Also: jede Stufe zweimal. Einmal -4, einmal -6. Also ob es bei IPv4 und bei IPv6 jeweils korrekt ist. Ihr könnt euch nicht vorstellen, wie oft ich fest davon überzeugt bin, es für beide Adressfamilien korrekt konfiguriert zu haben, dann aber noch ein unterschied zwischen v4 und v6 ist. Daher testen wir das.

Voraussetzungen auf Linux

which dig kdig curl openssl

Schritt 1 – DoT-TLS-Handshake prüfen (IPv4/IPv6)

IPv4

openssl s_client \
  -connect 37.120.183.220:853 \
  -servername dns.kernel-error.de \
  -alpn dot

Erwartung:

  • Zertifikat passt auf dns.kernel-error.de (SAN / Wildcard ok)
  • ALPN protocol: dot
  • Verify return code: 0 (ok)

IPv6

openssl s_client \
  -connect '[2a03:4000:38:20e::853]:853' \
  -servername dns.kernel-error.de \
  -alpn dot

Wenn das passt, ist TLS-Transport ok. Also nur die TLS Terminierung für IPv4 und IPv6, da war noch keine DNS Abfrage enthalten.

Schritt 2 – DoT-Query (kdig) – IPv4/IPv6

IPv4

kdig +tls @37.120.183.220 google.com A

Erwartung:

  • status: NOERROR
  • Flags: rd ra (Recursion Desired/Available)
  • eine A-Antwort

IPv6

kdig +tls @[2a03:4000:38:20e::853] google.com A

Gleiche Erwartungshaltung wie bei IPv4.

Schritt 3 – Sicherstellen: kein Resolver auf UDP/TCP 53

Resolver-IPs dürfen auf 53 nicht antworten

dig -4 @37.120.183.220 google.com A
dig -6 @2a03:4000:38:20e::853 google.com A

Erwartung:

  • Timeout / no servers reached
    Genau das wollen wir ja: kein UDP/53 auf den Resolver-IPs.

Authoritative-IPs dürfen nicht rekursiv sein

dig -4 @93.177.67.26 google.com A
dig -6 @2a03:4000:38:20e::53 google.com A

Erwartung:

  • status: REFUSED
  • idealerweise EDE: (recursion disabled)
    Das ist genau die „nicht missbrauchbar als Open-Resolver“-Bremse.

Und unser positiver Check:

dig -4 @93.177.67.26 kernel-error.de A
dig -6 @2a03:4000:38:20e::53 kernel-error.de A

Erwartung:

  • aa gesetzt (authoritative answer)
  • Antwort aus meiner Zone

Schritt 4 – DoH GET (Base64url) – IPv4/IPv6

4.1 Query bauen (DNS-Wireformat → base64url)

Beispiel google.com A:

echo -n -e '\x12\x34\x01\x00\x00\x01\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x06google\x03com\x00\x00\x01\x00\x01' \
| base64 -w0 | tr '+/' '-_' | tr -d '='

Das Ergebnis ist mein dns= Parameter (base64url ohne = padding). Das ist DoH-Standard nach RFC 8484.

4.2 DoH GET erzwingen – IPv4

curl -4 --http2 -s \
'https://dns.kernel-error.de/dns-query?dns=<DEIN_DNS_PARAM>' \
| hexdump -C

IPv6

curl -6 --http2 -s \
'https://dns.kernel-error.de/dns-query?dns=<DEIN_DNS_PARAM>' \
| hexdump -C

Erwartung:

  • HTTP/2 200
  • content-type: application/dns-message
  • Im Hexdump siehst du eine valide DNS-Response.

Schritt 5 – DoH POST (application/dns-message) – IPv4/IPv6

Das ist der „richtige“ DoH-Weg für Tools/Clients.

IPv4

printf '\x12\x34\x01\x00\x00\x01\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x06google\x03com\x00\x00\x01\x00\x01' \
| curl -4 --http2 -s \
  -H 'content-type: application/dns-message' \
  --data-binary @- \
  https://dns.kernel-error.de/dns-query \
| hexdump -C

IPv6

printf '\x12\x34\x01\x00\x00\x01\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x06google\x03com\x00\x00\x01\x00\x01' \
| curl -6 --http2 -s \
  -H 'content-type: application/dns-message' \
  --data-binary @- \
  https://dns.kernel-error.de/dns-query \
| hexdump -C

Erwartung:

  • DNS-Response im Wireformat
  • keine HTML-Antwort, kein Redirect-Quatsch

Was wir damit jetzt sicher(er) gelöst haben:

  • Kein Open-Resolver auf UDP/53 → massiver Gewinn gegen DNS-Amplification.
  • Authoritative bleibt Authoritative → Zonen-Betrieb unverändert stabil.
  • Resolver nur über DoT/DoH → TCP/TLS-Transport, weniger Missbrauchsfläche.
  • Saubere technische Trennung → Views per Ziel-IP sind simpel, robust, nachvollziehbar.

Und ja: „Public Resolver“ heißt trotzdem Monitoring/Rate-Limiting/Abuse-Handling.
Das Feintuning (RRL, QPS-Limits, minimal-responses, Response-Policy, ggf. ECS-Handling, Logging, Fail2ban-Signale) ist das nächste Kapitel. Wobei, wenn ich grade auf die TLS Parameter schaue, sollte ich da vielleicht noch mal nacharbeiten, hm?

Wenn ihr noch eine kleine liste von erreichbaren Servern sucht: GitHub-curl-wiki

Alles hilft natürlich nicht, wenn man am Ende doch komplett IP- oder Hostnamebasiert geblockt wird. In China ist da nicht viel zu holen und auch hier gibt es immer mal wieder etwas.


Japp… TLS geht besser. Im Beitrag habe ich es oben schon angepasst, es war:

tls local-tls {
    cert-file "/pfad/chain.crt";
    key-file  "/pfad/http.key";
    dhparam-file "/pfad/dhparam.pem";
    protocols { TLSv1.2; TLSv1.3; };
    ciphers "TLS_AES_256_GCM_SHA384:TLS_CHACHA20_POLY1305_SHA256:TLS_AES_128_GCM_SHA256:ECDHE-ECDSA-AES256-GCM-SHA384:ECDHE-ECDSA-AES128-GCM-SHA256";
    prefer-server-ciphers yes;
    session-tickets no;
};
  • dhparam-file ist komplett raus weil, ja weil es nicht benutzt wird ich mach ja kein DHE sondern ECDHE
  • cipher-suites für TLS1.3 waren nicht gesetzt.
  • Dann konnten auch gleich die Cipher aufgeräumt werden.

Hey, da hat es sich doch gelohnt, das mal runter zu schreiben. So habe ich es direkt gefunden und nicht erst, weil mich jemand von euch darauf hinweist (macht das aber bitte immer wenn ich hier Mist schreibe) oder es beim nächsten eigenen Audit auffällt.

Siehe auch: HTTPS RR und SVCB Records — die passenden DNS-Records, damit Clients dieses DoH/DoT-Setup automatisch entdecken können (RFC 9461).

Quantensichere Kryptografie mit OpenSSH auf FreeBSD 15 richtig konfigurieren

Mein FreeBSD 15 kommt mit OpenSSH 10.0p2 und OpenSSL 3.5.4.
Beide bringen inzwischen das mit, was man aktuell als quantensichere Kryptografie bezeichnet. Oder genauer gesagt das, was wir Stand heute für ausreichend robust gegen zukünftige Quantenangriffe halten.

Illustration zu quantensicherer Kryptografie mit OpenSSH auf FreeBSD 15. Dargestellt sind ein Quantenchip, kryptografische Symbole, ein Server, ein SSH Schlüssel sowie der FreeBSD Daemon als Sinnbild für post-quantum Key Exchange und sichere Serverkommunikation.

Quantensicher? Nein, das hat nichts mit Füßen zu tun, sondern tatsächlich mit den Quanten aus der Physik. Quantencomputer sind eine grundlegend andere Art von Rechnern. Googles aktueller Quantenchip war in diesem Jahr bei bestimmten Physiksimulationen rund 13.000-mal schneller als der derzeit leistungsstärkste klassische Supercomputer. Der chinesische Quantencomputer Jiuzhang wurde bei speziellen Aufgaben sogar als 100 Billionen Mal schneller eingestuft.

Kurz gesagt: Quantencomputer sind bei bestimmten Berechnungen extrem viel schneller als heutige klassische Rechner. Und genau das ist für Kryptografie ein Problem.

Als Vergleich aus der klassischen Welt: Moderne Grafikkarten haben die Zeit zum Knacken von Passwörtern in den letzten Jahren drastisch verkürzt.

  • Nur Zahlen: Ein 12-stelliges Passwort wird praktisch sofort geknackt.
  • Nur Kleinbuchstaben: wenige Wochen bis Monate.
  • Groß- und Kleinschreibung plus Zahlen: etwa 100 bis 300 Jahre.
  • Zusätzlich Sonderzeichen: 2025 noch als sehr sicher einzustufen mit geschätzten 226 bis 3.000 Jahren.

Quantencomputer nutzen spezielle Algorithmen wie den Grover-Algorithmus, der die effektive Sicherheit symmetrischer Verfahren halbiert. Ein ausreichend leistungsfähiger Quantencomputer könnte damit die benötigte Zeit drastisch reduzieren. Was heute Jahrhunderte dauert, könnte theoretisch auf Tage oder Stunden schrumpfen.

Stand 2025 sind solche Systeme zwar real und in der Forschung extrem leistungsfähig, werden aber noch nicht flächendeckend zum Brechen realer Kryptosysteme eingesetzt.

Heißt das also alles entspannt bleiben? Jein.

Verschlüsselte Datenträger lassen sich kopieren und für später weglegen. Gleiches gilt für aufgezeichneten verschlüsselten Netzwerkverkehr. Heute kommt man nicht an die Daten heran, aber es ist absehbar, dass das in Zukunft möglich sein könnte. Genau hier setzt quantensichere Kryptografie an. Ziel ist es, auch aufgezeichnete Daten dauerhaft vertraulich zu halten.

Ein praktisches Beispiel ist der Schlüsselaustausch mlkem768x25519. Wenn ihr diese Seite nicht gerade über Tor lest, ist die Wahrscheinlichkeit hoch, dass euer Browser bereits eine solche hybride, post-quantum-fähige Verbindung nutzt. Im Firefox lässt sich das einfach prüfen über F12, Network, eine Verbindung anklicken, dann Security und dort die Key Exchange Group. Taucht dort mlkem768x25519 auf, ist die Verbindung entsprechend abgesichert. Richtig, auf dem Screenhot seht ihr auch HTTP/3.

Image of mlkem768+x25519 in firefox.

Für diese Webseite ist das nicht zwingend nötig. Für SSH-Verbindungen zu Servern aber unter Umständen schon eher. Deshalb zeige ich hier, wie man einen OpenSSH-Server entsprechend konfiguriert.

Ich beziehe mich dabei bewusst nur auf die Kryptografie. Ein echtes SSH-Hardening umfasst deutlich mehr, darum geht es hier aber nicht.

Die zentrale Konfigurationsdatei ist wie üblich: /etc/ssh/sshd_config

Stand Ende 2025 kann ich folgende Konfiguration empfehlen:

KexAlgorithms mlkem768x25519-sha256,sntrup761x25519-sha512@openssh.com,curve25519-sha256,curve25519-sha256@libssh.org,diffie-hellman-group16-sha512,diffie-hellman-group18-sha512,diffie-hellman-group-exchange-sha256
Ciphers chacha20-poly1305@openssh.com,aes256-gcm@openssh.com,aes128-gcm@openssh.com,aes256-ctr,aes192-ctr,aes128-ctr
MACs hmac-sha2-256-etm@openssh.com,hmac-sha2-512-etm@openssh.com,umac-128-etm@openssh.com
HostKeyAlgorithms ssh-ed25519,ssh-ed25519-cert-v01@openssh.com,sk-ssh-ed25519@openssh.com,sk-ssh-ed25519-cert-v01@openssh.com

Die Zeilen werden entweder an die bestehende Konfiguration angehängt oder ersetzen vorhandene Einträge. Da wir nicht einfach blind kopieren wollen, hier kurz die Erklärung.

Schlüsselaustausch:
Bevorzugt werden hybride Verfahren wie mlkem768 kombiniert mit x25519 sowie sntrup761 kombiniert mit x25519. Diese verbinden klassische elliptische Kryptografie mit post-quantum-resistenten Algorithmen. Damit ist die Verbindung sowohl gegen heutige Angreifer als auch gegen zukünftige Store-now-decrypt-later-Szenarien abgesichert. Curve25519 dient als bewährter Fallback. Klassische Diffie-Hellman-Gruppen sind nur aus Kompatibilitätsgründen enthalten.

Verschlüsselung:
Es werden ausschließlich moderne Algorithmen eingesetzt. Primär kommen AEAD-Ciphers wie ChaCha20-Poly1305 und AES-GCM zum Einsatz, die Vertraulichkeit und Integrität gleichzeitig liefern und bekannte Schwächen älterer Modi vermeiden. Ältere Verfahren wie CBC sind bewusst ausgeschlossen.

Integrität:
Zum Einsatz kommen ausschließlich SHA-2-basierte MACs im Encrypt-then-MAC-Modus. Dadurch werden klassische Angriffe auf SSH wie Padding-Oracles und bestimmte Timing-Leaks wirksam verhindert.

Serveridentität:
Als Hostkey-Algorithmus wird Ed25519 verwendet. Optional auch mit Zertifikaten oder hardwaregestützten Security Keys. Das bietet hohe kryptografische Sicherheit bei überschaubarem Verwaltungsaufwand.

Wichtig: Das funktioniert nur, wenn Server und Client diese Algorithmen auch unterstützen. Wer bereits mit SSH-Keys arbeitet, sollte prüfen, dass es sich um Ed25519-Keys handelt. Andernfalls sperrt man sich im Zweifel selbst aus.

Auf dem Server lässt sich die aktive Konfiguration prüfen mit:

sshd -T | grep -Ei 'kexalgorithms|ciphers|macs|hostkeyalgorithms'

Auf dem Client geht es am einfachsten mit:

ssh -Q kex
ssh -Q cipher
ssh -Q mac
ssh -Q key

So sieht man schnell, welche Algorithmen tatsächlich verfügbar sind.

Zur externen Überprüfung der SSH-Konfiguration kann ich außerdem das Tool ssh-audit empfehlen. Aufruf einfach per:

ssh-audit hostname oder IP -p PORT

Das liefert eine brauchbare Einschätzung der aktiven Kryptografie und möglicher Schwachstellen. Oh, wenn ihr schon dabei seit, vergesst nicht:

Hinweis zur Einordnung der Quantensicherheit:
Die hier gezeigte Konfiguration verbessert ausschließlich den Schlüsselaustausch (Key Exchange) durch hybride post-quantum-fähige Verfahren. Hostkeys und Signaturen in OpenSSH basieren weiterhin auf klassischen Algorithmen (z. B. Ed25519 oder ECDSA); standardisierte post-quantum-Signaturalgorithmen sind in OpenSSH aktuell noch nicht implementiert. Es existieren zwar experimentelle Forks (z. B. aus dem Open-Quantum-Safe-Projekt), diese gelten jedoch ausdrücklich nicht als produktionsreif und sind nicht Bestandteil des OpenSSH-Mainlines. Die hier gezeigte Konfiguration ist daher als pragmatischer Übergangsschritt zu verstehen, um „store-now-decrypt-later“-Risiken beim Schlüsselaustausch bereits heute zu reduzieren, ohne auf instabile oder nicht standardisierte Komponenten zu setzen.
Weiterführende Informationen zum aktuellen Stand der post-quantum-Unterstützung in OpenSSH finden sich in der offiziellen Dokumentation: https://www.openssh.com/pq.html

Siehe auch: Post-Quantum TLS für E-Mail — Postfix und Dovecot mit X25519MLKEM768 auf FreeBSD 15, Post-Quantum TLS für Nginx — X25519MLKEM768 auf FreeBSD 15 konfigurieren

Viel Spaß beim Nachbauen. Und wie immer: bei Fragen, fragen.

GPT in Rspamd aktivieren: so nutze ich das LLM-Signal im Score

Rspamd web interface showing GPT module spam scores

Seit einiger Zeit nutze ich das GPT-Modul von Rspamd, um bei der Spam-Erkennung ein zusätzliches Signal zu bekommen. Es ersetzt nichts — kein Bayes, kein DKIM, kein RBL — sondern ist ein weiterer Sensor im Gesamtbild. Wer sich fragt, wie das in der Praxis aussieht und worauf man achten muss: hier mein aktuelles Setup.

Update 2026-02-13: Dieser Beitrag wurde komplett überarbeitet. Die ursprüngliche Version nutzte json=false, was zu Parse-Problemen führte. Außerdem fehlte ein Custom Prompt — und genau das ist der entscheidende Punkt, wie sich herausgestellt hat.

Voraussetzungen

  • Rspamd >= 3.12 mit GPT-Plugin (bei mir aktuell 3.14.0 auf FreeBSD 15.0)
  • Ein OpenAI API-Key (oder kompatibler Endpoint)
  • Grundverständnis von Rspamd Metrics und Actions

OpenAI API-Key anlegen

OpenAI API usage dashboard for Rspamd GPT integration

Wer noch keinen Key hat: Auf platform.openai.com einloggen, unter API Keys einen neuen Service-Account-Key erzeugen. Der Key wird nur einmal angezeigt — sicher ablegen. Den Verbrauch sieht man im Dashboard. Bei gpt-4o-mini und Mailfiltering sind die Kosten minimal.

Die Konfiguration: gpt.conf

Hier meine aktuelle /usr/local/etc/rspamd/local.d/gpt.conf:

enabled = true;
type = "openai";
model = "gpt-4o-mini";
api_key = "GEHEIMER-KEY";

model_parameters {
  gpt-4o-mini {
    max_tokens = 160;
    temperature = 0.0;
  }
}

timeout = 10s;
allow_ham = true;
allow_passthrough = false;
json = true;

prompt = "You are an email spam detector. Analyze the email and respond with ONLY a JSON object, no other text. The JSON must have these fields: "probability" (number 0.00-1.00 where 1.0=spam, 0.0=ham), "reason" (one sentence citing the strongest indicator). Example: {"probability": 0.85, "reason": "Unsolicited offer with urgent language and suspicious links."}  LEGITIMATE patterns: verification emails with codes, transactional emails (receipts, confirmations), newsletter unsubscribe links. Flag as spam only with MULTIPLE red flags: urgent threats, domain impersonation, requests for credentials, mismatched URLs.";

symbols_to_except {
  RCVD_IN_DNSWL_MED   = -0.1;
  RCVD_IN_DNSWL_HI    = -0.1;
  DWL_DNSWL_MED        = -0.1;
  WHITELIST_RECP_ADDR = -0.1;
  BAYES_HAM           = -0.1;
  SPAMTRAP            = 0;
  RCPT_IN_SPAMTRAP    = 0;
  SPAMTRAP_ADDR       = 0;
  RCVD_VIA_SMTP_AUTH  = 0;
  LOCAL_CLIENT        = 0;
  FROM_LOCAL          = 0;
}

Was hat sich gegenüber der alten Version geändert?

json = true und der Custom Prompt

Das ist die wichtigste Änderung. In meiner ursprünglichen Konfiguration stand json = false. Das funktionierte, hatte aber einen Haken: die Antwort des Modells wurde als Freitext geparst, was unzuverlässig war.

Mit json = true aktiviert Rspamd den JSON-Modus. Das Modell wird angewiesen, strukturiertes JSON zurückzuliefern, und der Parser erwartet ein Feld probability in der Antwort.

Und hier kommt der Fallstrick: Der Default-Prompt von Rspamd passt nicht zum JSON-Modus. Er fordert das Modell auf, nummerierte Textzeilen zurückzugeben:

Output ONLY 2 lines:
1. Numeric score: 0.00-1.00
2. One-sentence reason...

Der JSON-Parser erwartet aber:

{"probability": 0.85, "reason": "..."}

Das Ergebnis: cannot convert spam score im Log und GPT_UNCERTAIN(0.00) bei jeder Mail. Das GPT-Modul lief, lieferte aber nie ein verwertbares Ergebnis.

Lösung: ein Custom Prompt, der explizit JSON mit dem probability-Feld verlangt. Damit funktioniert die Kette:

  1. Rspamd sendet Mail + Prompt an OpenAI
  2. OpenAI antwortet mit {"probability": 0.9, "reason": "..."}
  3. Rspamd parst das JSON, findet probability, mappt auf GPT_SPAM/GPT_HAM/GPT_SUSPICIOUS

reason_header entfernt

In der alten Version hatte ich reason_header = "X-GPT-Reason" gesetzt. Das schrieb die GPT-Begründung als eigenen Header in die Mail. Mit json = true ist das nicht mehr nötig — die Reason steckt im JSON und taucht im Rspamd-Log auf. Außerdem entferne ich ohnehin GPT-Header per Milter-Config, damit keine internen Analyse-Details an den Empfänger durchsickern.

symbols_to_except angepasst

Änderungen gegenüber der alten Version:

  • GREYLIST entfernt: Greylisting ist kein Vertrauens-Signal. Eine Mail die Greylisting besteht, kann trotzdem Spam sein. GPT soll diese Mails weiterhin bewerten.
  • BAYES_HAM hinzugefügt: Wenn Bayes die Mail bereits sicher als Ham einstuft, spart man sich den GPT-Call. Sinnvoll für Newsletter und regelmäßige Korrespondenz.
  • SPAMTRAP-Symbole hinzugefügt: Mails an Spamtrap-Adressen brauchen keine GPT-Analyse, die sind per Definition Spam.

Scoring: Gewichte und Thresholds

Die GPT-Symbole und ihre Gewichte in der metrics.conf (bzw. local.d/groups.conf):

symbols {
  GPT_SPAM       { weight = 9.0;  description = "GPT: classified as SPAM"; }
  GPT_SUSPICIOUS { weight = 4.5;  description = "GPT: classified as SUSPICIOUS"; }
  GPT_HAM        { weight = -0.5; one_shot = true; description = "GPT: classified as HAM"; }
}

Warum diese Gewichte?

  • GPT_SPAM (9.0): Kräftig, aber alleine nicht genug zum Rejecten. Erst in Kombination mit anderen Signalen (Bayes, RBL, fehlende Auth) wird der Reject-Threshold erreicht.
  • GPT_SUSPICIOUS (4.5): Schiebt Grenzfälle in Richtung Greylist oder Add-Header. Genau dafür ist GPT am nützlichsten.
  • GPT_HAM (-0.5): Bewusst niedrig und one_shot. GPT soll Spam erkennen, nicht Ham retten.

Dazu die Action-Thresholds:

actions {
  greylist   = 4;
  add_header = 6;
  reject     = 12;
}

Reject-Threshold bei mir: 12 statt Default 15. Das geht, weil die traditionellen Checks (SPF, DKIM, DMARC, RBL, Bayes, DNSBL) bereits solide arbeiten. GPT kommt als zusätzliches Signal obendrauf.

Praxis-Beispiel

Hier eine echte Spam-Mail aus dem Log, bei der GPT korrekt angeschlagen hat:

rspamd_task_write_log: (default: T (reject): [13.83/12.00]
  [BAYES_SPAM(5.10){100.00%;},
   ABUSE_SURBL(5.00){next.schnapper-empfehlung.de:url;...},
   GPT_SPAM(2.40){0.9;},
   FROM_NEQ_ENVFROM(0.50){...},
   FORGED_SENDER(0.30){...},
   ...]

Was man hier sieht:

  • GPT_SPAM(2.40){0.9;} — GPT hat Probability 0.9 (90% Spam) zurückgeliefert. Rspamd mappt den Probability-Wert nicht 1:1 auf das konfigurierte Gewicht, sondern skaliert intern — hier ergeben sich 2.40 von maximal 9.0 Punkten.
  • Zusammen mit BAYES_SPAM (5.10) und ABUSE_SURBL (5.00) kommt die Mail auf 13.83 — deutlich über dem Reject-Threshold von 12.
  • GPT war hier nicht das ausschlaggebende Signal, hat aber zur Gesamtbewertung beigetragen.

Das ist genau das Verhalten, das ich will: GPT als ein Baustein unter vielen, der bei Grenzfällen den Ausschlag geben kann.

Datenschutz

Das muss gesagt werden: Mit diesem Setup fließen Mailinhalte an OpenAI. Wer personenbezogene Daten verarbeitet oder in einem regulierten Umfeld arbeitet, muss prüfen ob das zulässig ist. Alternative: selbst gehostete Modelle über Ollama oder kompatible lokale Endpoints. Rspamd unterstützt das über den type-Parameter.

Für meinen privaten Mailserver ist das Risiko vertretbar — und die Ergebnisse sprechen für sich.

Update 2026-05-06: Rspamd hat den Default-Prompt deutlich verbessert

Im Feedback zu diesem Beitrag kam ein guter Hinweis aus dem Fediverse von @bash2@momou.social: Vsevolod Stakhov, Maintainer von Rspamd, hat am 2. Oktober 2025 den Default-Prompt komplett überarbeitet. Commit 893ee871, Titel „Improve LLM prompt and add sender frequency tracking“. Der neue Prompt ist deutlich strukturierter, mit expliziten Sektionen für legitime Muster (Verifikations-Mails, Transaktions-Mails, Password-Resets) und für Phishing-Indikatoren, die mehrfach auftreten müssen, bevor klassifiziert wird. Das senkt False-Positives auf legitime Absender und ist eine klare Verbesserung gegenüber dem alten, knappen Default. Danke für den Hinweis!

Wichtig zur Einordnung: Der neue Default-Prompt liefert weiterhin strukturierten Plain-Text, kein JSON. Output-Format sind 2 bis 3 fest definierte Zeilen (Score, Reason, optional Kategorie). Was das für die beiden gängigen Setups bedeutet:

  • json = false: Wer ohne JSON-Modus fährt, profitiert direkt vom neuen Default-Prompt. Rspamd auf eine Version mit dem Commit aktualisieren, fertig.
  • json = true wie in diesem Beitrag: Custom Prompt mit JSON-Format bleibt Pflicht. Der neue Default ist immer noch kein JSON und kollidiert weiterhin mit dem Parser.

Zusätzlich neu im selben Commit: Sender-Frequency-Tracking. Rspamd klassifiziert in lualib/llm_context.lua jeden Absender per Redis-Counter als new, occasional, known oder frequent und gibt dem Modell die Info als Context-Snippet mit. Der Prompt weist das LLM dann an, bei known oder frequent die Phishing-Wahrscheinlichkeit zu reduzieren, sofern keine starken Gegen-Signale vorliegen. Voraussetzung ist, dass die LLM-Context-Funktion mit Redis-Backend läuft, weil das Feature über den sender_counts-Counter dort getrackt wird.

Mein Setup hier im Beitrag bleibt also unverändert: json = true plus Custom Prompt, der explizit ein probability-Feld verlangt. Wer stattdessen den neuen Default-Prompt nutzen möchte, sollte gleichzeitig auf json = false umstellen, sonst läuft man wieder in die alte Falle aus diesem Beitrag.

Zusammenfassung

ParameterWertWarum
jsontrueStrukturiertes Parsing, zuverlässiger als Freitext
promptCustomPflicht bei json=true! Default-Prompt liefert Textformat, Parser erwartet JSON
temperature0.0Deterministische Antworten, kein Kreativitäts-Bonus beim Spamfiltern
allow_hamtrueKleines positives Signal für legitime Mails
symbols_to_exceptBAYES_HAM, DNSWL, Whitelists, SMTP_AUTH, SpamtrapsUnnötige API-Calls vermeiden
reason_headernicht gesetztNicht nötig mit json=true, interne Details gehören nicht in den Header

Die wichtigste Erkenntnis: json = true ohne Custom Prompt ist kaputt. Der Default-Prompt und der JSON-Parser sprechen unterschiedliche Sprachen. Wer json = true setzt, muss einen Prompt mitliefern, der JSON mit einem probability-Feld verlangt. Sonst steht im Log cannot convert spam score und GPT liefert nur GPT_UNCERTAIN(0.00).

Siehe auch: rspamd mit Dovecot und IMAPSieve

Fragen? Einfach melden.

« Ältere Beiträge

© 2026 -=Kernel-Error=-RSS

Theme von Anders NorénHoch ↑