Nethereum中EIP-712域类型数据的编码顺序问题解析
2025-07-03 03:07:01作者:翟江哲Frasier
在区块链生态系统中,EIP-712标准为结构化数据的签名提供了一种安全可靠的方法。Nethereum作为.NET平台的区块链开发库,其EIP-712实现中的域(Domain)类型数据编码顺序是一个值得开发者注意的技术细节。
EIP-712域类型结构解析
EIP-712标准定义了域类型(Domain)作为签名验证的重要组成部分,包含以下核心字段:
- name:当前应用或合约的名称
- version:当前使用的版本号
- chainId:区块链网络ID
- verifyingContract:验证合约地址
- salt(可选):额外的混淆盐值
Nethereum的默认实现
Nethereum通过Domain和DomainWithSalt两个类来实现域类型的定义。在默认实现中,字段按照以下固定顺序编码:
- name (string类型)
- version (string类型)
- chainId (uint256类型)
- verifyingContract (address类型)
- salt (bytes32类型,可选)
这种顺序是通过Struct特性和Parameter特性的参数顺序值(1-5)来确定的。
自定义域类型顺序
虽然EIP-712标准没有强制规定字段顺序,但为了确保不同实现间的兼容性,Nethereum采用了固定的编码顺序。开发者可以通过以下方式自定义:
- 继承Domain类创建自定义域类型
- 使用Struct和Parameter特性重新定义字段顺序
- 确保所有使用该签名的系统采用相同的顺序定义
实际开发中的注意事项
-
跨平台兼容性:当与其他语言实现的EIP-712签名交互时,必须确保域类型的字段顺序一致
-
版本升级:在库版本升级时检查域类型定义是否有变化
-
测试验证:对签名功能进行充分的跨平台测试
-
文档记录:在项目文档中明确记录使用的域类型字段顺序
最佳实践建议
对于需要与其他平台交互的项目,建议:
- 在项目早期确定域类型的字段顺序
- 在所有相关平台使用相同的顺序定义
- 编写测试用例验证签名在不同平台的兼容性
- 考虑将域类型定义作为项目规范文档的一部分
Nethereum的这种设计既保证了默认实现的可用性,又通过类的继承机制提供了足够的灵活性,使开发者能够根据项目需求进行定制,同时保持与EIP-712标准的兼容性。
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
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
414
3.18 K
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
Ascend Extension for PyTorch
Python
228
258
暂无简介
Dart
679
160
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++
689
325
🔥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
65
19
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
265
326
🎉 (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
1.21 K
660
旨在打造算法先进、性能卓越、高效敏捷、安全可靠的密码套件,通过轻量级、可剪裁的软件技术架构满足各行业不同场景的多样化要求,让密码技术应用更简单,同时探索后量子等先进算法创新实践,构建密码前沿技术底座!
C
1.03 K
492