Keygrip 项目技术文档
2024-12-24 02:48:51作者:史锋燃Gardner
1. 安装指南
Keygrip 是一个用于签名和验证数据的 Node.js 模块,支持通过旋转凭证系统来管理密钥,确保新密钥的添加和老密钥的移除不会使客户端凭证失效。
安装步骤
- 确保已安装 Node.js:Keygrip 依赖于 Node.js 环境,请确保你的系统上已安装 Node.js。
- 使用 npm 安装 Keygrip:
npm install keygrip
2. 项目的使用说明
创建 Keygrip 实例
Keygrip 模块提供了多种方式来创建实例。你可以通过以下方式创建一个 Keygrip 实例:
const Keygrip = require("keygrip");
// 使用默认参数创建 Keygrip 实例
const keys = new Keygrip(["SEKRIT2", "SEKRIT1"]);
// 或者省略 'new' 操作符
const keys = Keygrip(["SEKRIT2", "SEKRIT1"]);
// 自定义 HMAC 算法和编码
const keys = Keygrip(["SEKRIT2", "SEKRIT1"], 'sha256', 'hex');
签名数据
使用 keys.sign(data)
方法对数据进行签名:
const hash = keys.sign("bieberschnitzel");
console.log(hash); // 输出一个 27 字节的 URL 安全 base64 编码的 SHA1 HMAC
验证数据
使用 keys.verify(data, digest)
方法验证数据的完整性:
const isValid = keys.verify("bieberschnitzel", hash);
console.log(isValid); // 输出 true 或 false
获取匹配的密钥索引
使用 keys.index(data, digest)
方法获取匹配的密钥索引:
const index = keys.index("bieberschnitzel", hash);
console.log(index); // 输出匹配的密钥索引,如果不匹配则返回 -1
3. 项目 API 使用文档
keys = new Keygrip([keylist], [hmacAlgorithm], [encoding])
- 参数说明:
keylist
:必填,一个包含密钥的数组,密钥按新鲜度降序排列。hmacAlgorithm
:可选,默认值为'sha1'
,指定 HMAC 算法。encoding
:可选,默认值为'base64'
,指定输出编码格式。
keys.sign(data)
- 功能:对数据进行签名,返回一个 27 字节的 URL 安全 base64 编码的 SHA1 HMAC。
- 参数:
data
:需要签名的数据。
keys.index(data, digest)
- 功能:返回匹配的密钥索引,如果未匹配则返回
-1
。 - 参数:
data
:需要验证的数据。digest
:需要匹配的签名。
keys.verify(data, digest)
- 功能:验证数据是否匹配,返回
true
或false
。 - 参数:
data
:需要验证的数据。digest
:需要匹配的签名。
4. 项目安装方式
Keygrip 可以通过 npm 进行安装:
npm install keygrip
安装完成后,你可以在项目中通过 require("keygrip")
引入并使用 Keygrip 模块。
登录后查看全文
热门项目推荐
PaddleOCR-VL
PaddleOCR-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- DDeepSeek-V3.2-ExpDeepSeek-V3.2-Exp是DeepSeek推出的实验性模型,基于V3.1-Terminus架构,创新引入DeepSeek Sparse Attention稀疏注意力机制,在保持模型输出质量的同时,大幅提升长文本场景下的训练与推理效率。该模型在MMLU-Pro、GPQA-Diamond等多领域公开基准测试中表现与V3.1-Terminus相当,支持HuggingFace、SGLang、vLLM等多种本地运行方式,开源内核设计便于研究,采用MIT许可证。【此简介由AI生成】Python00
openPangu-Ultra-MoE-718B-V1.1
昇腾原生的开源盘古 Ultra-MoE-718B-V1.1 语言模型Python00ops-transformer
本项目是CANN提供的transformer类大模型算子库,实现网络在NPU上加速计算。C++0135AI内容魔方
AI内容专区,汇集全球AI开源项目,集结模块、可组合的内容,致力于分享、交流。03Spark-Chemistry-X1-13B
科大讯飞星火化学-X1-13B (iFLYTEK Spark Chemistry-X1-13B) 是一款专为化学领域优化的大语言模型。它由星火-X1 (Spark-X1) 基础模型微调而来,在化学知识问答、分子性质预测、化学名称转换和科学推理方面展现出强大的能力,同时保持了强大的通用语言理解与生成能力。Python00Spark-Scilit-X1-13B
FLYTEK Spark Scilit-X1-13B is based on the latest generation of iFLYTEK Foundation Model, and has been trained on multiple core tasks derived from scientific literature. As a large language model tailored for academic research scenarios, it has shown excellent performance in Paper Assisted Reading, Academic Translation, English Polishing, and Review Generation, aiming to provide efficient and accurate intelligent assistance for researchers, faculty members, and students.Python00GOT-OCR-2.0-hf
阶跃星辰StepFun推出的GOT-OCR-2.0-hf是一款强大的多语言OCR开源模型,支持从普通文档到复杂场景的文字识别。它能精准处理表格、图表、数学公式、几何图形甚至乐谱等特殊内容,输出结果可通过第三方工具渲染成多种格式。模型支持1024×1024高分辨率输入,具备多页批量处理、动态分块识别和交互式区域选择等创新功能,用户可通过坐标或颜色指定识别区域。基于Apache 2.0协议开源,提供Hugging Face演示和完整代码,适用于学术研究到工业应用的广泛场景,为OCR领域带来突破性解决方案。00- HHowToCook程序员在家做饭方法指南。Programmer's guide about how to cook at home (Chinese only).Dockerfile011
- PpathwayPathway is an open framework for high-throughput and low-latency real-time data processing.Python00
最新内容推荐
JavaWeb企业门户网站源码 - 企业级门户系统开发指南 中兴e读zedx.zed文档阅读器V4.11轻量版:专业通信设备文档阅读解决方案 IEC61850建模工具及示例资源:智能电网自动化配置的完整指南 海能达HP680CPS-V2.0.01.004chs写频软件:专业对讲机配置管理利器 WebVideoDownloader:高效网页视频抓取工具全面使用指南 Python开发者的macOS终极指南:VSCode安装配置全攻略 瀚高迁移工具migration-4.1.4:企业级数据库迁移的智能解决方案 TJSONObject完整解析教程:Delphi开发者必备的JSON处理指南 CrystalIndex资源文件管理系统:高效索引与文件管理的最佳实践指南 电脑PC网易云音乐免安装皮肤插件使用指南:个性化音乐播放体验
项目优选
收起

deepin linux kernel
C
23
6

OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
231
2.32 K

仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
112
78

React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
216
291

暂无简介
Dart
532
117

仓颉编程语言运行时与标准库。
Cangjie
122
93

🎉 (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
993
588

Ascend Extension for PyTorch
Python
75
106

仓颉编程语言测试用例。
Cangjie
34
61

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
1.02 K
401