首页
/ 探索Challenge Bypass Server: 隐私保护的新里程碑

探索Challenge Bypass Server: 隐私保护的新里程碑

2024-05-24 03:08:59作者:何将鹤

Challenge Bypass Server 是一个基于TCP的服务器,与Privacy Pass浏览器扩展兼容,实现了隐私保护协议的重要一环——“盲签名”协议。该协议源自Jarecki, Kiayias和Krawczyk的Verifiable, Oblivious Pseudorandom Function(VOPRF)变体,旨在提供比传统RSA方案更快、更节省带宽且操作更简单的隐私解决方案。

项目简介

Challenge Bypass Server 实现了服务器端的“盲签名”协议,允许在不暴露用户信息的情况下签发和验证安全令牌。其核心设计基于VOPRF,通过“非交互式零知识证明”确保了数据的安全性。项目提供了快速启动指南、当前功能列表以及详细的设计概述,便于开发者理解和部署。

技术解析

项目采用了基于椭圆曲线密码学的协议设计,包括:

  1. 消息认证码(MAC):保证消息完整性。
  2. 伪随机函数(PRF):产生难以预测的输出,用于增强安全性。
  3. 盲目伪随机函数(OPRF):实现两方安全计算,保护发送者的秘密,并隐藏接收者的输入。

服务器接收到加密的令牌请求后,会生成签名并进行批量的离线验证,以提高效率。这一流程中,服务器仅学习到签名,而客户端则只知道签名结果,双方数据交互高度保密。

应用场景

Challenge Bypass Server 的主要应用场景在于:

  1. 在线匿名浏览:避免网站跟踪用户行为。
  2. 隐私保护服务:如防止中间人攻击,确保数据传输安全。
  3. 身份验证:支持安全的身份验证过程,而无需直接暴露敏感信息。

项目特点

  • 高效性能:使用椭圆曲线算法,减少运算时间和网络带宽消耗。
  • 高安全性:基于VOPRF的“盲签名”,保证信息隐私。
  • 简单集成:可快速运行示例服务器,并能与Privacy Pass浏览器扩展无缝配合。
  • 开放源代码:社区驱动,欢迎贡献者参与标准制定和完善。

如果你关心用户的隐私保护,或希望提升你的应用和服务的安全性,那么Challenge Bypass Server绝对值得你深入了解和使用。立即加入这个项目,一起为数字世界的隐私权贡献力量吧!

登录后查看全文
热门项目推荐

项目优选

收起
docsdocs
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
152
1.97 K
kernelkernel
deepin linux kernel
C
22
6
ops-mathops-math
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++
426
34
communitycommunity
本项目是CANN开源社区的核心管理仓库,包含社区的治理章程、治理组织、通用操作指引及流程规范等基础信息
239
9
openGauss-serveropenGauss-server
openGauss kernel ~ openGauss is an open source relational database management system
C++
145
190
openHiTLSopenHiTLS
旨在打造算法先进、性能卓越、高效敏捷、安全可靠的密码套件,通过轻量级、可剪裁的软件技术架构满足各行业不同场景的多样化要求,让密码技术应用更简单,同时探索后量子等先进算法创新实践,构建密码前沿技术底座!
C
988
394
nop-entropynop-entropy
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
8
0
ohos_react_nativeohos_react_native
React Native鸿蒙化仓库
C++
193
274
RuoYi-Vue3RuoYi-Vue3
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
936
554
金融AI编程实战金融AI编程实战
为非计算机科班出身 (例如财经类高校金融学院) 同学量身定制,新手友好,让学生以亲身实践开源开发的方式,学会使用计算机自动化自己的科研/创新工作。案例以量化投资为主线,涉及 Bash、Python、SQL、BI、AI 等全技术栈,培养面向未来的数智化人才 (如数据工程师、数据分析师、数据科学家、数据决策者、量化投资人)。
Python
75
69