Azure SDK for Java密钥库模块4.10.0版本发布解析
Azure SDK for Java中的密钥库(Key Vault)模块是用于与Azure Key Vault服务交互的核心组件,它提供了安全存储和管理加密密钥、证书和机密的能力。最新发布的4.10.0版本带来了一系列重要的功能增强和改进,特别针对密钥操作算法和托管HSM功能进行了扩展。
核心功能增强
本次4.10.0版本最显著的改进是新增了对多种加密算法的支持。在密钥包装算法方面,新增了CKM_AES_KEY_WRAP和CKM_AES_KEY_WRAP_PAD两种标准算法,为开发者提供了更多选择来保护密钥材料的安全传输。值得注意的是,开发团队对这些算法进行了更合理的分类,将它们从EncryptionAlgorithm移到了KeyWrappingAlgorithm枚举中,以更准确地反映其实际用途。
签名算法方面,新增了HMAC系列的HS256、HS384和HS512三种算法,这些基于哈希的消息认证码算法为数据完整性验证提供了更多选择。HMAC算法因其计算效率高和安全性好,特别适合需要高性能签名验证的场景。
托管HSM功能强化
对于使用Azure托管HSM(硬件安全模块)的企业用户,4.10.0版本新增了获取密钥证明材料的功能。这项功能允许用户验证密钥确实是在受信任的HSM环境中生成和存储的,为合规性要求严格的场景提供了重要保障。密钥证明在金融、医疗等高度监管的行业中尤为重要,它能提供密码材料来源的可信证明。
版本兼容性与变更
4.10.0版本正式支持服务版本7.6,同时移除了之前测试阶段的7.6-preview.2支持。在密钥操作方面,移除了EXPORT操作类型,这反映了服务端安全策略的调整,限制密钥导出操作以增强安全性。
对于现有用户需要注意,AESKW128、AESKW192和AESKW256算法在EncryptionAlgorithm中已被标记为弃用。开发团队建议迁移到KeyWrappingAlgorithm中使用这些算法,这种调整使API设计更加合理,将密钥包装操作与常规加密操作明确区分开来。
底层依赖更新
在基础设施方面,本次版本升级了azure-core到1.55.4版本,同时将azure-core-http-netty更新至1.15.12。这些底层依赖的更新带来了性能改进和稳定性增强,虽然对终端用户透明,但为整个SDK提供了更坚实的基础。
升级建议
对于正在使用密钥包装功能的用户,建议尽快将AESKW相关算法从EncryptionAlgorithm迁移到KeyWrappingAlgorithm中,以避免未来版本中可能出现的兼容性问题。新项目可以直接使用新增的CKM_AES_KEY_WRAP系列算法,它们提供了更标准化的实现。
需要密钥证明功能的托管HSM用户可以直接使用新API来获取证明材料,这对于满足合规性要求将有很大帮助。签名算法选择方面,新增的HMAC系列算法为性能敏感场景提供了更好的选择,特别是当签名验证频率较高时。
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
unified-cache-managementUnified Cache Manager(推理记忆数据管理器),是一款以KV Cache为中心的推理加速套件,其融合了多类型缓存加速算法工具,分级管理并持久化推理过程中产生的KV Cache记忆数据,扩大推理上下文窗口,以实现高吞吐、低时延的推理体验,降低每Token推理成本。Python03
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
Spark-Prover-X1-7BSpark-Prover-X1-7B is a 7B-parameter large language model developed by iFLYTEK for automated theorem proving in Lean4. It generates complete formal proofs for mathematical theorems using a three-stage training framework combining pre-training, supervised fine-tuning, and reinforcement learning. The model achieves strong formal reasoning performance and state-of-the-art results across multiple theorem-proving benchmarksPython00
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-X1-7B is a 7B-parameter large language model by iFLYTEK for mathematical auto-formalization. It translates natural-language math problems into precise Lean4 formal statements, achieving high accuracy and logical consistency. The model is trained with a two-stage strategy combining large-scale pre-training and supervised fine-tuning for robust formal reasoning.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- HHowToCook程序员在家做饭方法指南。Programmer's guide about how to cook at home (Chinese only).Dockerfile015
Spark-Scilit-X1-13B科大讯飞Spark Scilit-X1-13B基于最新一代科大讯飞基础模型,并针对源自科学文献的多项核心任务进行了训练。作为一款专为学术研究场景打造的大型语言模型,它在论文辅助阅读、学术翻译、英语润色和评论生成等方面均表现出色,旨在为研究人员、教师和学生提供高效、精准的智能辅助。Python00- PpathwayPathway is an open framework for high-throughput and low-latency real-time data processing.Python00