OpenJ9项目中JDK24的JAR签名时间戳检查测试失败分析
在OpenJ9项目对JDK24的测试过程中,发现了一个与JAR签名时间戳验证相关的测试失败问题。这个问题涉及到Java安全机制中证书有效期检查的核心功能,值得深入探讨。
测试用例sun/security/tools/jarsigner/TimestampCheck.java的主要目的是验证JAR签名时的时间戳功能。该测试会创建一个带有时间戳签名的JAR文件,并检查签名证书过期时的正确处理方式。
测试失败的具体表现是:当测试执行时,未能从输出中检测到预期的警告信息"signer certificate expired on .*. However, the JAR will be valid"。这表明系统没有按照预期处理已过期证书的情况。
深入分析这个问题,我们可以发现几个关键点:
-
测试用例原本期望在证书过期时输出特定的警告信息,但由于证书有效期更新,原有的检查逻辑不再适用。
-
测试输出中已经显示了一个相关警告:"The SHA-1 digest algorithm is considered a security risk. This algorithm will be disabled in a future update.",这提示我们安全算法正在逐步升级。
-
测试还显示时间戳将在一年后过期(2026-03-20),这说明测试使用的证书有效期已经更新。
这个问题本质上是一个测试用例与安全证书有效期之间的同步问题。在软件开发中,特别是涉及安全证书的测试,经常会遇到这类因证书过期导致的测试失败。解决方案通常有两种:更新测试用例以适应新的证书有效期,或者更新测试使用的证书。
在OpenJ9项目中,开发团队选择了更新测试用例的方式来解决问题。他们参考了上游OpenJDK项目对相同问题的处理方式,将测试用例调整为适应新的证书有效期。这种处理方式既保证了测试的严谨性,又避免了频繁更新测试证书带来的维护成本。
这个案例也提醒我们,在涉及安全证书的自动化测试中,需要考虑证书有效期的长期维护策略。一种好的实践是:要么使用非常长期的有效证书,要么在测试设计中考虑证书轮换机制,要么像本例一样通过更新测试预期来适应证书变化。
对于Java开发者而言,理解JAR签名和时间戳机制非常重要。JAR签名确保了代码来源的真实性和完整性,而时间戳则保证了即使在签名证书过期后,签名在证书有效期内仍然有效。这种机制对于长期维护的软件系统尤为重要。
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