OpenJ9项目中FIPS 140-3严格模式下的SSL测试问题分析与解决方案
在OpenJ9项目的最新测试中发现,当运行在FIPS 140-3严格安全模式下时,多个与SSL/TLS相关的JDK测试用例出现了失败情况。这些失败主要集中在密钥库(KeyStore)实现和SSL上下文初始化方面,揭示了在严格FIPS合规环境下的一些兼容性问题。
问题背景
FIPS 140-3是美国联邦信息处理标准,定义了加密模块的安全要求。在严格FIPS模式下,OpenJ9仅允许使用经过FIPS认证的加密实现,这导致了一些标准的Java安全组件无法正常工作。
测试失败主要表现为以下几种情况:
- PKCS12和JKS密钥库不可用错误
- SSL上下文初始化失败
- 禁用算法属性设置限制
具体问题分析
密钥库兼容性问题
在FIPS 140-3严格模式下,以下密钥库类型不被支持:
- PKCS12密钥库:出现"pkcs12 KeyStore not available"错误
- JKS密钥库:出现"JKS KeyStore not available"错误
这是因为FIPS模式要求使用特定的经过认证的密钥存储格式,而这两种传统Java密钥库格式不符合FIPS要求。
SSL上下文初始化失败
多个测试用例在尝试获取默认SSL上下文时失败,错误信息为: "Error constructing implementation (algorithm: Default, provider: SunJSSE, class: sun.security.ssl.SSLContextImpl$DefaultSSLContext)"
这是由于默认SSL上下文实现依赖于不被FIPS模式支持的密钥库和信任管理器。
安全属性限制
测试中还观察到尝试通过编程方式设置'jdk.certpath.disabledAlgorithms'属性时失败,错误信息为: "Property 'jdk.certpath.disabledAlgorithms' cannot be set programmatically when in FIPS mode"
这是FIPS模式的预期行为,旨在防止运行时修改可能影响安全性的关键配置。
解决方案
针对这些问题,OpenJ9团队采取了以下措施:
-
识别并排除不兼容测试:全面审查了所有失败的测试用例,确认它们确实依赖于非FIPS兼容的功能。
-
更新排除列表:将以下类别的测试添加到FIPS模式的排除列表中:
- 依赖PKCS12或JKS密钥库的测试
- 使用默认SSL上下文的测试
- 尝试修改安全属性的测试
-
错误处理改进:在某些测试中改进了错误信息输出,以便更清晰地诊断问题原因。
技术影响
这一变更确保了OpenJ9在FIPS 140-3严格模式下的合规性,同时通过有选择地排除不适用测试,保持了测试套件的有效性。对于需要在FIPS环境下使用SSL/TLS功能的用户,建议:
- 使用FIPS批准的密钥库格式
- 显式配置SSL上下文而非依赖默认实现
- 避免运行时修改安全属性
结论
通过这次调整,OpenJ9项目更好地支持了FIPS 140-3严格安全模式,同时明确了在这种模式下可用的安全功能边界。这为需要高安全性合规的用户提供了更清晰的指导,也体现了OpenJ9对安全标准的重视。
未来随着FIPS认证范围的扩大,可能会重新评估这些排除的测试用例,以提供更全面的功能支持。
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