OpenJ9项目中FIPS模式下的加密算法限制问题分析
背景介绍
在OpenJ9项目(IBM开源的JVM实现)的测试过程中,发现当启用FIPS 140-3安全标准时,多个测试用例因加密算法限制而失败。FIPS(Federal Information Processing Standards)是美国联邦政府制定的一系列安全标准,对加密算法的使用有严格要求。
问题现象
测试中主要出现了三类错误:
-
SHA256算法不可用:多个测试用例报错"java.security.NoSuchAlgorithmException: SHA256 MessageDigest not available"
-
RSA密钥长度不足:测试报错"java.security.InvalidParameterException: RSA keys must be at least 2048 bits long"
-
SHA1算法不支持:测试报错"java.io.IOException: SHA1 not supported"
问题原因分析
FIPS标准对加密算法的限制
FIPS 140-3标准对加密算法有以下严格要求:
- 哈希算法:SHA1算法被认为不够安全而被禁用,SHA256是允许的
- RSA密钥长度:要求至少2048位,低于此长度的密钥被视为不安全
- MD5算法:由于已知的安全漏洞,MD5在FIPS模式下被禁用
测试用例失败的具体原因
-
RSA密钥长度问题:测试用例中使用了小于2048位的RSA密钥,违反了FIPS标准
-
SHA1算法使用:部分测试代码或服务内部硬编码使用了SHA1算法
-
MD5算法使用:测试工具类中硬编码使用了MD5算法
-
SHA256算法问题:虽然SHA256是FIPS允许的算法,但由于实现问题导致不可用
解决方案
项目团队采取了以下措施解决这些问题:
-
测试用例排除:对于无法修改的硬编码算法测试用例,将其从FIPS模式测试中排除
-
代码修复:对于SHA256算法不可用的问题,团队发现这与另一个已知问题相关,正在进行深入调查和修复
-
版本适配:针对不同JDK版本(8/11/17)分别实施了相应的排除策略
技术启示
-
FIPS合规性:在启用FIPS模式时,开发者需要确保所有加密操作符合标准要求
-
测试策略:安全标准变更时,测试套件需要相应调整,可能需要排除不符合新标准的测试用例
-
算法选择:现代应用应优先使用SHA-256/SHA-3等更安全的哈希算法,避免使用MD5/SHA1
-
密钥长度:RSA算法至少应使用2048位密钥,3072位或更长更推荐
总结
OpenJ9项目在实现FIPS 140-3合规过程中遇到的这些问题,反映了安全标准升级对现有代码和测试的影响。通过这次事件,项目团队不仅解决了眼前的问题,也为未来处理类似安全标准变更积累了经验。对于开发者而言,这也提醒我们在编写加密相关代码时需要考虑未来的安全标准演进。
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