OpenZiti v1.6.1版本发布:证书认证增强与地址翻译功能解析
2025-06-15 16:13:58作者:董宙帆
OpenZiti是一个开源的零信任网络解决方案,它通过内置的智能路由和安全策略,为应用程序提供安全的端到端连接。近日,OpenZiti发布了v1.6.1版本,该版本主要带来了证书认证机制的增强和主机服务配置中的地址翻译功能。
证书认证增强:密钥轮换与扩展请求
在零信任架构中,证书认证是确保身份安全的重要机制。v1.6.1版本引入了一项重要功能:管理员现在可以主动请求SDK对特定证书认证器进行早期证书扩展和/或密钥轮换。
这项功能通过管理API的/edge/management/v1/authenticators/{id>/request-extend端点实现,支持两种操作模式:
- 仅扩展证书有效期(默认)
- 同时进行密钥轮换(通过设置
rollKeys参数为true)
从技术实现角度看,当管理员发起请求后,系统会在证书认证器上设置两个标志位:
isExtendRequest:表示需要扩展证书isKeyRollRequested:表示需要轮换密钥
这些标志位会通过/edge/client/v1/current-api-session端点传递给客户端SDK。值得注意的是,此功能仅适用于由OpenZiti网络颁发的证书,对于使用第三方CA的证书认证器无效。
主机服务配置的地址翻译功能
在服务配置方面,v1.6.1版本为host.v1类型的服务配置新增了forwardAddressTranslations字段。这个功能允许托管隧道器(tunneler)在连接到底层应用时,对客户端的目标IP地址进行翻译转换。
从网络架构角度看,这一功能使得:
- 服务提供商可以更灵活地处理客户端请求
- 支持不同网络环境下的地址映射需求
- 增强了服务部署的灵活性
技术实现细节与最佳实践
对于证书扩展和密钥轮换功能,开发团队需要注意:
- 客户端SDK必须支持此功能才能生效
- 应用程序需要正确处理证书扩展事件并持久化存储新的证书凭据
- 密钥轮换记录将在未来版本中提供完整的审计追踪
对于地址翻译功能,建议:
- 在复杂网络环境中规划好地址映射规则
- 测试不同场景下的地址转换效果
- 结合服务策略进行综合配置
版本兼容性与升级建议
v1.6.1版本保持了与之前版本的兼容性,主要是一些功能增强和错误修复。对于正在使用证书认证的生产环境,建议:
- 先在小规模测试环境中验证新功能
- 评估密钥轮换对现有系统的影响
- 制定详细的升级和回滚计划
对于新用户,可以直接采用v1.6.1版本,享受更完善的证书管理和网络配置功能。
OpenZiti持续改进其零信任网络解决方案,v1.6.1版本的这些增强功能进一步提升了系统的安全性和灵活性,为企业构建更健壮的零信任架构提供了有力支持。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
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
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
7
Ascend Extension for PyTorch
Python
177
195
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++
647
263
TorchAir 支持用户基于PyTorch框架和torch_npu插件在昇腾NPU上使用图模式进行推理。
Python
270
93
暂无简介
Dart
623
140
本仓将收集和展示高质量的仓颉示例代码,欢迎大家投稿,让全世界看到您的妙趣设计,也让更多人通过您的编码理解和喜爱仓颉语言。
Cangjie
378
3.33 K
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
242
315
🎉 (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
1.1 K
621
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
126
856
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