BC-Java项目中签名验证问题的技术解析
2025-07-01 22:04:19作者:薛曦旖Francesca
背景介绍
在BC-Java(Bouncy Castle Java加密库)项目中,用户报告了一个关于签名验证的兼容性问题。具体表现为:使用旧版本BC(1.48)和OpenSSL SMIME能够成功验证的签名文件,在新版本BC(1.78+)中却无法通过验证。
问题现象
用户提供了三个关键文件:
- 原始数据文件(data_doc.txt)
- Base64编码的数据文件(data_PKCS.txt)
- 测试程序(TestBCSignature.txt)
测试程序的主要功能是加载签名数据并验证其有效性。在新版本BC中,SignerInformation的verify方法返回false,而旧版本和OpenSSL却能成功验证。
技术分析
经过深入分析,发现问题根源在于签名属性的编码方式。在PKCS#7/CMS签名规范中,签名属性(SignedAttributes)需要按照特定编码规则进行处理:
- DER编码:规范要求签名属性在计算签名时应使用DER(Distinguished Encoding Rules)编码
- 实际实现:问题签名中的属性却使用了DL(Definite Length)编码方式
这种编码方式的不一致导致了新版本BC的严格验证失败,而旧版本和OpenSSL可能出于兼容性考虑接受了这种非标准编码。
解决方案
项目维护者提供了以下解决方案:
private static class MyDLSignerInformation extends SignerInformation {
protected MyDLSignerInformation(SignerInformation baseInfo) {
super(baseInfo);
}
public byte[] getEncodedSignedAttributes() throws IOException {
return signedAttributeSet.getEncoded(ASN1Encoding.DL);
}
}
这个自定义的SignerInformation子类重写了getEncodedSignedAttributes方法,强制使用DL编码方式来获取签名属性,从而与问题签名保持一致的验证逻辑。
最佳实践建议
- 标准化签名生成:签名生成方应严格遵循PKCS#7/CMS规范,使用DER编码处理签名属性
- 版本兼容性测试:在升级加密库版本时,应进行充分的兼容性测试
- 错误处理:对于签名验证失败的情况,应记录详细的错误信息以便诊断
- 编码一致性:在整个签名/验证流程中保持编码方式的一致性
总结
这个案例展示了加密实现中编码细节的重要性。BC-Java新版本加强了对规范的严格遵守,暴露了原有实现中的不规范之处。对于开发者而言,理解底层编码规则和保持实现与规范的一致性至关重要。在遇到类似问题时,可以考虑:
- 检查签名生成过程是否符合规范
- 必要时实现自定义验证逻辑处理特殊情况
- 权衡严格规范验证与实际业务需求的兼容性
通过这个案例,我们再次认识到加密实现中"细节决定成败"的道理,也体现了BC-Java项目在安全性和规范性方面的持续改进。
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
173
193
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
263
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
268
93
暂无简介
Dart
622
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
377
3.32 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