MicroPython中mbedtls证书链加载问题的技术解析
2025-05-11 18:38:53作者:邓越浪Henry
问题背景
在MicroPython的mbedtls模块中,开发人员发现了一个关于证书链加载的兼容性问题。当使用load_cert_chain方法加载DER格式的证书和密钥时,系统会抛出"invalid key"错误,而同样的操作在旧版本中却能正常工作。
技术细节分析
这个问题的根源在于mbedtls库从2.x升级到3.x版本后,对密钥解析函数的处理逻辑发生了变化。具体来说:
-
mbedtls_pk_parse_key函数行为变化:
- 在mbedtls 3.5版本中,
mbedtls_pk_parse_key函数对DER格式密钥的解析变得更加严格 - 现在会检查提供的密钥缓冲区是否完全匹配PKCS8数据,不允许有任何额外数据
- 特别是,函数会验证缓冲区是否被完全利用
- 在mbedtls 3.5版本中,
-
PEM与DER格式处理差异:
- 对于PEM格式数据,函数期望缓冲区包含终止的null字节
- 对于DER格式数据,函数要求缓冲区必须精确包含输入数据,不能有任何额外尾部数据
-
MicroPython的实现问题:
- MicroPython在调用
mbedtls_pk_parse_key时总是传递key_len + 1 - 这在处理PEM格式时是正确的,但对于DER格式会导致解析失败
- MicroPython在调用
问题复现
开发人员通过以下步骤复现了该问题:
- 使用OpenSSL生成RSA密钥对和自签名证书
- 将密钥和证书转换为DER格式
- 在MicroPython中尝试加载这些DER格式的文件
解决方案
MicroPython团队最终采用了以下修复方案:
-
自动检测格式:
- 通过检查密钥数据是否以"-----BEGIN"开头来判断是否为PEM格式
- 对于PEM格式,使用
key_len + 1调用解析函数 - 对于DER格式,使用精确的
key_len调用解析函数
-
兼容性考虑:
- 解决方案同时考虑了mbedtls 2.x和3.x版本的差异
- 确保不影响现有PEM格式密钥的加载
技术影响
这个修复对MicroPython用户意味着:
- 更好的兼容性:现在可以正确处理各种格式的密钥和证书
- 更严格的验证:遵循mbedtls 3.x对DER格式的严格校验要求
- 无缝升级:现有代码无需修改即可继续工作
最佳实践建议
基于此问题的经验,建议开发人员:
- 明确区分PEM和DER格式的使用场景
- 在生成密钥时,考虑使用PKCS1格式以获得更好的兼容性
- 升级MicroPython时,注意测试证书相关功能
这个问题展示了MicroPython团队对安全性和兼容性的重视,通过细致的分析和合理的解决方案,确保了加密功能的可靠性和一致性。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
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
Ascend Extension for PyTorch
Python
223
246
暂无简介
Dart
672
157
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++
663
313
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
262
324
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
🎉 (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
1.2 K
655
🔥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
openGauss kernel ~ openGauss is an open source relational database management system
C++
160
218
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
330
137