Anoma项目中原子数据填充问题对签名验证的影响
背景介绍
在区块链和密码学应用中,数据格式的精确处理至关重要。Anoma项目作为一个分布式账本系统,其底层实现中涉及大量密码学操作,其中签名验证是保障交易安全性的核心功能之一。本文将深入分析Anoma项目中因原子(atom)数据填充不足导致的签名验证失败问题。
问题本质
在Anoma的底层实现中,Ed25519签名验证是通过名为verify_detached的jet(高效原生函数)完成的。Ed25519签名标准要求:
- 签名长度为固定的64字节
- 验证密钥长度为32字节
这些数据以原子形式传递给验证函数。问题出在数据转换过程中:当使用Noun.atom_integer_to_binary将原子转换为二进制数据时,如果签名数据的最后一个字节为0,转换结果会丢失这个字节,导致生成的二进制数据只有63字节而非64字节。
技术细节分析
以实际案例中的签名为例:
1e66a254ff3897aa6657e418258b9a8ebc59f165deb17858f18e56e48f1f4bc63519c4d3d0e776835bbcc1a955e6310c11df59de27d907612667063b09a6d0
这个签名的最后一个字节为0,转换后二进制长度缩减为63字节,导致签名验证失败。
潜在影响范围
这个问题不仅影响签名验证jet,还可能影响其他假设输入为固定大小二进制的jets。特别是密码学相关API,如:
- 密钥生成与验证
- 哈希计算
- 加密解密操作
这些操作通常对输入数据长度有严格要求,任何长度不符都可能导致难以调试的验证失败。
解决方案探讨
针对此问题,社区提出了几种可能的解决方案:
-
强制填充方案:在数据转换时强制填充到预期长度,确保二进制数据的正确尺寸。这是目前采用的临时解决方案。
-
结构化数据方案:更根本的解决方案是修改数据传递方式,使用包含长度信息的结构化格式。例如采用
[byte_size atom_payload]的单元(cell)结构,明确携带数据长度信息。 -
类型系统增强:在语言层面增强类型系统,对密码学相关数据类型进行更严格的长度检查和验证。
最佳实践建议
基于此问题的分析,我们建议在区块链系统开发中:
- 对密码学操作的输入数据实施严格的长度验证
- 考虑使用显式长度信息的数据结构,而非依赖隐式约定
- 建立完善的边界测试案例,特别是针对"边缘值"(如全零字节)的情况
- 在文档中明确标注所有API的二进制数据格式要求
总结
Anoma项目中发现的这个签名验证问题揭示了底层数据转换处理中的潜在风险。在区块链开发中,数据格式的精确处理不仅关系到功能正确性,更直接影响系统安全性。通过这个案例,我们认识到在系统设计阶段就需要考虑数据表示的鲁棒性,特别是在涉及密码学操作的关键路径上。
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