Harbor项目中的AES密钥长度问题分析与解决方案
2025-05-07 08:35:42作者:庞眉杨Will
问题背景
在使用Harbor容器镜像仓库管理平台时,用户尝试在两个Harbor实例之间建立端点连接时遇到了一个加密相关的问题。具体表现为:当使用机器人账户(Robot Account)作为认证凭据时,虽然测试连接能够成功,但在实际保存端点配置时会抛出"crypto/aes: invalid key size 26"的错误。
技术分析
这个错误的核心原因是Harbor在内部使用AES加密算法来处理敏感凭据的存储,而AES算法对密钥长度有严格要求。标准AES加密支持的密钥长度只有128位(16字节)、192位(24字节)和256位(32字节)三种。
从错误信息来看,系统尝试使用26字节长度的密钥,这不符合AES算法的任何标准密钥长度要求。这种情况通常发生在:
- 密钥生成或处理过程中出现了异常
- 密钥被截断或填充不当
- 系统配置的密钥文件存在问题
问题重现场景
- 在Harbor管理界面创建新的注册表端点
- 选择Harbor或Docker Registry作为提供商
- 配置另一个Harbor实例的URL
- 使用机器人账户的Access ID和Secret作为认证凭据
- 测试连接成功但保存时出现内部服务器错误
根本原因
经过深入分析,发现问题的根本原因在于:
- Harbor机器人账户自动生成的密码长度为32字符,这理论上应该是兼容AES-256的
- 但系统在处理这些凭据时可能进行了不恰当的转换或截断
- 另一个可能原因是Harbor实例的密钥文件(/data/secret/secretkey)配置不当或损坏
解决方案
临时解决方案
-
使用自定义用户而非机器人账户:创建一个新用户并设置16字符长度的密码
- 注意:如果Harbor配置了OIDC认证,可能需要先调整认证设置
-
检查并重置密钥文件:
rm /data/secret/secretkey # 然后重新安装或重启Harbor服务
长期解决方案
- 升级到最新版本:新版本Harbor可能已经修复了此问题
- 修改机器人账户密码生成逻辑:定制化部署时可以调整密码生成策略
- 检查加密配置:确保系统使用的加密算法和密钥处理方式正确
最佳实践建议
- 在跨Harbor实例配置时,优先使用专门创建的普通用户账户
- 保持密码长度与AES标准兼容(16/24/32字节)
- 定期检查密钥文件的状态和完整性
- 考虑使用外部密钥管理系统来处理敏感凭据
总结
Harbor作为企业级容器镜像仓库,其安全性设计包括了对敏感信息的加密存储。理解其加密机制和密钥管理方式对于解决此类问题至关重要。开发者和运维人员在配置跨实例连接时,应当注意认证凭据的格式和长度要求,确保与系统加密模块兼容。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-ThinkingERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Thinking 是 ERNIE-4.5-VL-28B-A3B 架构的重大升级,通过中期大规模视觉-语言推理数据训练,显著提升了模型的表征能力和模态对齐,实现了多模态推理能力的突破性飞跃Python00
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
MiniMax-M2MiniMax-M2是MiniMaxAI开源的高效MoE模型,2300亿总参数中仅激活100亿,却在编码和智能体任务上表现卓越。它支持多文件编辑、终端操作和复杂工具链调用Python00
HunyuanVideo-1.5暂无简介00
MiniCPM-V-4_5MiniCPM-V 4.5 是 MiniCPM-V 系列中最新且功能最强的模型。该模型基于 Qwen3-8B 和 SigLIP2-400M 构建,总参数量为 80 亿。与之前的 MiniCPM-V 和 MiniCPM-o 模型相比,它在性能上有显著提升,并引入了新的实用功能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
GOT-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
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
7
Ascend Extension for PyTorch
Python
177
195
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++
647
264
TorchAir 支持用户基于PyTorch框架和torch_npu插件在昇腾NPU上使用图模式进行推理。
Python
270
94
暂无简介
Dart
623
140
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
378
3.34 K
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
242
315
🎉 (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
1.1 K
621
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
126
856
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