在Arduino中使用wolfSSL实现后量子加密技术
2025-07-01 15:52:03作者:宗隆裙
概述
本文将介绍如何在Arduino开发环境中使用wolfSSL加密库实现后量子加密(PQC)功能,特别是Kyber算法的集成与使用。wolfSSL是一个轻量级的SSL/TLS库,广泛应用于嵌入式系统和物联网设备中。
环境准备
要在Arduino项目中使用wolfSSL的后量子加密功能,首先需要:
- 通过Arduino库管理器安装官方wolfSSL库
- 正确配置wolfSSL的编译选项
- 了解wolfSSL中Kyber算法的API调用方式
常见问题分析
许多开发者在尝试将后量子加密功能集成到Arduino项目时会遇到编译错误,主要原因是:
- 函数未定义错误:尝试调用内部API而非公开API
- 链接错误:wolfSSL库未正确链接或配置
- 编译选项问题:后量子加密功能未启用
正确配置方法
1. 修改user_settings.h文件
关键的一步是将wolfSSL的配置选项放置在正确的位置。不应在Arduino主程序中定义这些宏,而应该修改wolfSSL库目录下的user_settings.h文件。
需要添加的配置项包括:
#define WOLFSSL_EXPERIMENTAL_SETTINGS
#define WOLFSSL_HAVE_KYBER
#define WOLFSSL_WC_KYBER
#define WOLFSSL_SHAKE256
#define WOLFSSL_SHA3
2. 使用正确的API
wolfSSL提供了专门的API来操作Kyber密钥:
wc_KyberKey_Init():初始化Kyber密钥- 避免使用标记为
WOLFSSL_LOCAL的内部函数
3. 示例代码
以下是正确的Arduino代码示例:
#include <wolfssl.h>
#include <wolfssl/wolfcrypt/kyber.h>
#include <wolfssl/wolfcrypt/wc_kyber.h>
KyberKey myKey;
void setup() {
Serial.begin(115200);
if (wolfSSL_Init() != WOLFSSL_SUCCESS) {
return;
}
if (wc_KyberKey_Init(KYBER512, &myKey, NULL, -1) != 0) {
return;
}
}
void loop() {
}
技术要点
- 平台差异:Windows和macOS系统下wolfSSL库的路径不同,需要根据实际环境调整
- 编译过程:Arduino IDE会自动处理库的编译和链接,但需要确保所有依赖项都正确配置
- 性能考虑:后量子加密算法在资源受限的设备上运行时需要考虑性能和内存占用
总结
在Arduino中成功集成wolfSSL的后量子加密功能需要注意三点:正确的位置配置编译选项、使用公开API而非内部函数、理解Arduino的库管理机制。通过本文介绍的方法,开发者可以顺利地在Arduino项目中使用Kyber等后量子加密算法,为物联网设备提供更强的安全保障。
对于想要深入研究的开发者,建议进一步探索wolfSSL支持的其他后量子加密算法,如Dilithium等,并根据具体应用场景选择合适的算法参数和实现方式。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
kernelopenEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。C037
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
kylin-wayland-compositorkylin-wayland-compositor或kylin-wlcom(以下简称kywc)是一个基于wlroots编写的wayland合成器。 目前积极开发中,并作为默认显示服务器随openKylin系统发布。 该项目使用开源协议GPL-1.0-or-later,项目中来源于其他开源项目的文件或代码片段遵守原开源协议要求。C00
PaddleOCR-VLPaddleOCR-VL 是一款顶尖且资源高效的文档解析专用模型。其核心组件为 PaddleOCR-VL-0.9B,这是一款精简却功能强大的视觉语言模型(VLM)。该模型融合了 NaViT 风格的动态分辨率视觉编码器与 ERNIE-4.5-0.3B 语言模型,可实现精准的元素识别。Python00
GLM-4.7GLM-4.7上线并开源。新版本面向Coding场景强化了编码能力、长程任务规划与工具协同,并在多项主流公开基准测试中取得开源模型中的领先表现。 目前,GLM-4.7已通过BigModel.cn提供API,并在z.ai全栈开发模式中上线Skills模块,支持多模态任务的统一规划与协作。Jinja00
agent-studioopenJiuwen agent-studio提供零码、低码可视化开发和工作流编排,模型、知识库、插件等各资源管理能力TSX0115
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
26
10
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
433
3.29 K
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
689
352
Ascend Extension for PyTorch
Python
237
271
暂无简介
Dart
690
162
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
9
1
仓颉编程语言运行时与标准库。
Cangjie
143
881
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
266
327
openJiuwen agent-studio提供零码、低码可视化开发和工作流编排,模型、知识库、插件等各资源管理能力
TSX
211
115
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
138
869