protectjs 项目亮点解析
2025-06-05 15:32:14作者:宣海椒Queenly
项目的基础介绍
protectjs 是一个基于 TypeScript 的开源项目,旨在为开发者提供一种高效、安全的数据加密解决方案。该项目的核心是利用 CipherStash 的 ZeroKMS 技术实现数据在应用层面的加密和解密,确保存储在数据库中的数据安全性。protectjs 支持批量加密和解密操作,同时为每个加密值生成唯一的密钥,大大提高了数据安全性。
项目代码目录及介绍
项目的代码目录结构清晰,主要包括以下部分:
📦 <project root>
├ 📂 src
│ ├ 📂 protect
│ │ ├ 📜 index.ts # protect 客户端的主要实现
│ │ └ 📜 schema.ts # 定义加密表和列的 schema
│ └ 📜 index.ts # 项目的入口文件
├ 📜 .env # 环境变量配置文件
├ 📜 cipherstash.toml # protectjs 的配置文件
├ 📜 cipherstash.secret.toml # protectjs 的敏感凭证文件
├ 📜 package.json # 项目依赖和脚本
└ 📜 tsconfig.json # TypeScript 配置文件
项目亮点功能拆解
- 批量加密和解密:protectjs 使用 ZeroKMS 实现批量加密和解密操作,能够高效处理大量数据。
- 唯一密钥生成:每个加密值都有唯一的密钥,提高了数据的安全性。
- 身份感知加密:通过 JWT 验证解密操作,确保只有合法用户能够访问敏感数据。
- 审计跟踪:所有解密操作都会在 ZeroKMS 中记录日志,有助于合规性审计。
- 可搜索加密:在 PostgreSQL 数据库中支持对加密数据的搜索。
项目主要技术亮点拆解
- 使用 TypeScript:项目采用 TypeScript 进行开发,提供了强类型的接口和类型,提高了代码的可维护性和安全性。
- 基于 Rust 的 CipherStash 客户端:项目内部使用 Rust 编写的 CipherStash 客户端,通过 Neon 与 JavaScript 环境集成,保证了加密操作的效率和安全性。
- 环境变量和配置文件:项目支持通过环境变量和配置文件进行配置,灵活适应不同环境的需求。
与同类项目对比的亮点
与同类数据加密项目相比,protectjs 的亮点在于:
- 高效性能:利用 ZeroKMS 的性能优势,使得大量数据的加密和解密操作变得高效可行。
- 安全性:每个加密值都有唯一的密钥,大大降低了数据被攻击的风险。
- 易用性:通过清晰的文档和友好的 API 设计,使得开发者能够快速集成和使用。
- 合规性:提供审计跟踪功能,帮助项目满足 SOC2 和 ISO27001 等合规要求。
登录后查看全文
热门项目推荐
AutoGLM-Phone-9BAutoGLM-Phone-9B是基于AutoGLM构建的移动智能助手框架,依托多模态感知理解手机屏幕并执行自动化操作。Jinja00
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
GLM-4.6V-FP8GLM-4.6V-FP8是GLM-V系列开源模型,支持128K上下文窗口,融合原生多模态函数调用能力,实现从视觉感知到执行的闭环。具备文档理解、图文生成、前端重构等功能,适用于云集群与本地部署,在同类参数规模中视觉理解性能领先。Jinja00
HunyuanOCRHunyuanOCR 是基于混元原生多模态架构打造的领先端到端 OCR 专家级视觉语言模型。它采用仅 10 亿参数的轻量化设计,在业界多项基准测试中取得了当前最佳性能。该模型不仅精通复杂多语言文档解析,还在文本检测与识别、开放域信息抽取、视频字幕提取及图片翻译等实际应用场景中表现卓越。00
GLM-ASR-Nano-2512GLM-ASR-Nano-2512 是一款稳健的开源语音识别模型,参数规模为 15 亿。该模型专为应对真实场景的复杂性而设计,在保持紧凑体量的同时,多项基准测试表现优于 OpenAI Whisper V3。Python00
GLM-TTSGLM-TTS 是一款基于大语言模型的高质量文本转语音(TTS)合成系统,支持零样本语音克隆和流式推理。该系统采用两阶段架构,结合了用于语音 token 生成的大语言模型(LLM)和用于波形合成的流匹配(Flow Matching)模型。 通过引入多奖励强化学习框架,GLM-TTS 显著提升了合成语音的表现力,相比传统 TTS 系统实现了更自然的情感控制。Python00
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
24
9
暂无简介
Dart
669
155
Ascend Extension for PyTorch
Python
219
236
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
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++
660
308
🔥LeetCode solutions in any programming language | 多种编程语言实现 LeetCode、《剑指 Offer(第 2 版)》、《程序员面试金典(第 6 版)》题解
Java
64
19
本仓将收集和展示高质量的仓颉示例代码,欢迎大家投稿,让全世界看到您的妙趣设计,也让更多人通过您的编码理解和喜爱仓颉语言。
Cangjie
392
3.81 K
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
259
322
🎉 (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
1.19 K
653
仓颉编程语言运行时与标准库。
Cangjie
141
878