Botan项目中ECDSA在secp128r2曲线上的签名验证问题分析
2025-06-27 02:33:33作者:申梦珏Efrain
在密码学库Botan中,开发者发现了一个关于ECDSA(椭圆曲线数字签名算法)在特定椭圆曲线secp128r2上的签名验证问题。这个问题表现为生成的签名无法通过验证,而同样的代码在secp128r1曲线上却能正常工作。
问题背景
ECDSA是一种广泛使用的数字签名算法,它依赖于椭圆曲线密码学的数学特性。在实现ECDSA时,需要选择特定的椭圆曲线参数。Botan库支持多种标准椭圆曲线,包括secp128r1和secp128r2这两种128位安全级别的曲线。
问题现象
通过测试代码可以观察到:
- 在secp128r1曲线上,ECDSA签名和验证流程完全正常
- 在secp128r2曲线上,虽然能生成签名,但验证却失败
技术分析
深入分析这个问题,我们发现关键在于曲线的cofactor(余因子)参数。secp128r1的cofactor为1,而secp128r2的cofactor为4。这个差异导致了验证失败。
在椭圆曲线密码学中,cofactor表示椭圆曲线群的阶与子群阶的比值。当cofactor不为1时,需要特殊的处理来确保安全性。Botan库中使用的签名生成技巧在cofactor=1时有效,但在cofactor>1的情况下就会失效。
解决方案
这个问题实际上与Botan库中的另一个问题(编号4211)相关。该问题涉及在cofactor不为1的曲线上签名生成的特殊处理。正确的解决方案应该是:
- 对于cofactor>1的曲线,使用更严格的签名生成方法
- 在验证时考虑cofactor的影响
- 确保点乘运算正确处理cofactor
对开发者的建议
在使用ECDSA时,开发者应该注意:
- 了解所选曲线的参数特性,特别是cofactor值
- 对于非标准曲线,要进行充分的测试验证
- 关注密码学库的更新,及时修复已知问题
这个问题提醒我们,在密码学实现中,看似微小的参数差异可能导致完全不同的行为。理解底层数学原理对于正确实现和使用密码算法至关重要。
总结
Botan库中的这个ECDSA签名验证问题展示了椭圆曲线参数选择对算法实现的影响。通过分析cofactor的作用,我们不仅解决了具体的技术问题,也加深了对椭圆曲线密码学实现细节的理解。这为开发者在使用密码学库时提供了有价值的实践经验。
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
Ascend Extension for PyTorch
Python
222
238
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
暂无简介
Dart
671
156
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++
661
312
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
261
322
🔥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
64
19
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
134
867
仓颉编程语言测试用例。
Cangjie
37
859
openGauss kernel ~ openGauss is an open source relational database management system
C++
160
217