Вступление издалека

Не так давно опять настальгировал во FreeBSD, всё прекрасно, всё привычно, всё удобно.
Один только момент полностью исключает её из использования на десктопе, по крайней мере у меня.
Почти на всех моих ноутбуках FreeBSD не поддерживает ни спящий, ни ждущий режимы (s2disk/s2ram).
И сделать я с этим ничего не смог, а уж перепробовал многое.

Без ждущего режима совершенно невозможно пользоваться ноутбуком, так как после транспортировки необходимо по новой всё загружать, включать, открывать.
Да и перезагружаю рабочие станции только после обновлений, этого требующих.

Из многих приятных мелочей, которые есть во Фряхе, и которые отсутствуют в Debian это ZFS Boot Environments, это несколько удобней чем, скажем, снапшоты LVM.
А второе это GEOM_ELI, который поддерживает не только, как LUKS, режим ИЛИ пароль, ИЛИ ключ, но так же поддерживает режим И пароль, И ключ.

Подумал, подумал, да и решил развернуть Debian с нуля с учётом всех инструментов, которые использую, опыта, и, что немаловажно, привычек.

Debian пока что остаётся основной моей системой, следовательно единственный способ получения хардварного (физического) ключа шифрования в дополнение к паролю - это сделать его из хедера и разместить на загрузочной USB-флешке.

Стандартная ситуация, у вас есть основной рабочий компьютер, на котором у вас три разных проекта.
Один проект на nodejs, второй продакшн на python, а третий ваш личный “pet project”, тоже на python.
А ещё у вас в этой же системе личная+рабочая почта, ну и, скажем, браузер и клиент-банк.
И это всё под вашим пользователем.
Ну не под рутом же! ¯\_(ツ)_/¯
Всё вполне обычно. У многих вполне технически грамотных разработчиков таких проектов могут быть десятки и десятки ключей для ssh или git серверов.

Пример с популярным фреймворком PyTorch

Вполне обыденно Вы пишете свой код, время от времени коммитите, и тут в ваш уютный pet-project с AI прилетает обновление torchtriton.
А после этого из вашей системы улетают следующие наборы данных, в соответствии с основной функцией бинарника, которая делает следующее:

• Сбор системной информации:
  • nameservers из /etc/resolv.conf
  • hostname из gethostname()
  • текущий логин из getlogin()
  • текущая рабочая директория из getcwd()
  • переменные окружения
• Чтение следующих файлов:
  • /etc/hosts
  • /etc/passwd
  • Первые 1,000 файлов из $HOME/*
  • $HOME/.gitconfig
  • $HOME/.ssh/*

Обновление прилетело, конфедициальные данные - улетели.
Скомпрометировано не только всё под вашей учётной записью (и, возможно, системой), но и по цепочке всё, чем вы управляли, куда коммитили, куда подключались.

Очень, очень часто приходится сталкиваться с необходимостью использования определённой версии Питона, например, для torch, или чего-то специфического.
Использовать conda или Docker в связке с nvidia-container-toolkit и потом настраивать образы вроде nvidia/cuda:13.0.1-runtime-ubuntu22.04 мне ощущается противоестесственно, хотя часто так делал.
Да и в контейнере приходится устанавливать дополнительные пакеты.

Проще и удобней собрать всё на хостовой системе, но при этом не допустить контаминации всей системы посторонними библиотеками и исполняемыми файлами.

Далее приводится пример сборки нескольких версий Python только для группы verpy, что несколько удобнее, чем установка только для одного пользователя.

• ai - произвольный пользователь, от которого осуществляется компиляция.
• verpy - группа, которой будет разрешено исполнение.

apt install \
    build-essential libssl-dev zlib1g-dev libbz2-dev libreadline-dev libsqlite3-dev \
    wget curl llvm libncurses5-dev libncursesw5-dev xz-utils tk-dev libffi-dev \
    liblzma-dev libgdbm-dev libnsl-dev libgdbm-compat-dev

mkdir /opt/openssl
mkdir /opt/python
groupadd --gid 42398 verpy
usermod -aG verpy ai

Не вдаваясь в подробности, как именно и почему все организовано, доступ осуществляется по следующей цепочке:

Nginx stream ingress <> Main Nginx Frontend <> Nginx Backend inside GitLab instance.

Основной фронтенд управляет поддоменом gitlab, который закрыт для внешнего доступа посредством авторизации auth_basic.