Erlang/OTP中自定义证书验证函数失效问题分析
2025-05-20 08:06:30作者:傅爽业Veleda
问题背景
在Erlang/OTP 24.x和25.x版本中,开发人员发现当使用自签名证书时,自定义的证书验证函数(verify_fun)会被系统忽略,导致证书验证失败。这个问题在较旧的21.x版本中并不存在,表明这是新版本引入的行为变更。
问题现象
当开发人员尝试建立SSL连接并使用自签名证书时,系统会返回如下错误:
{tls_alert, {bad_certificate, "TLS server: In state certify at ssl_handshake.erl:2080 generated SERVER ALERT: Fatal - Bad Certificate\n"}}
通过调试工具recon_trace追踪发现,虽然初始配置中正确设置了自定义verify_fun,但在ssl_handshake模块的certify函数中,verify_fun的值变成了undefined,导致系统使用了默认的验证函数而非用户自定义的函数。
根本原因
深入分析Erlang/OTP源代码后发现,这个问题源于SSL握手过程中verify和verify_fun两个选项之间的特殊交互逻辑:
- verify选项控制是否进行证书验证(verify_peer)或跳过验证(verify_none)
- verify_none实际上是通过一个特殊的默认verify_fun实现的
- 如果在握手过程中将verify从verify_none改为verify_peer,但没有同时显式设置verify_fun,系统会将verify_fun重置为undefined
- 当verify_fun为undefined时,系统会使用public_key模块的默认验证函数
解决方案
要解决这个问题,开发人员需要确保:
- 在初始SSL连接配置中同时设置verify和verify_fun选项
- 将verify明确设置为verify_peer
- 提供完整的自定义验证函数
示例配置:
[
{verify, verify_peer},
{verify_fun, {fun custom_verify/3, []}}
]
自定义验证函数示例:
custom_verify(_, {bad_cert, selfsigned_peer}, UserState) ->
{valid, UserState};
custom_verify(_, {bad_cert, _} = Reason, _) ->
{valid, Reason};
custom_verify(_, {extension, _}, UserState) ->
{unknown, UserState};
custom_verify(_, valid, UserState) ->
{valid, UserState};
custom_verify(_, valid_peer, UserState) ->
{valid, UserState}.
技术背景
Erlang/OTP的SSL/TLS实现提供了灵活的证书验证机制。verify_fun允许开发人员自定义证书验证逻辑,这在以下场景特别有用:
- 使用自签名证书的开发环境
- 需要特殊证书验证逻辑的生产环境
- 证书链验证需要额外业务逻辑的场景
在较新版本的Erlang/OTP中,为了保持向后兼容性同时提高安全性,SSL/TLS实现引入了一些内部行为变更,导致verify和verify_fun选项的交互变得更加严格。
最佳实践
- 始终在初始配置中明确设置verify和verify_fun选项
- 避免在SSL握手过程中修改验证相关选项
- 自定义验证函数应处理所有可能的证书状态
- 在生产环境中,自定义验证函数应记录详细的验证日志
- 考虑将证书验证逻辑与业务逻辑分离,提高代码可维护性
总结
Erlang/OTP 24.x和25.x版本中对SSL/TLS验证逻辑的修改导致了一些兼容性问题。通过理解verify和verify_fun选项的交互机制,开发人员可以正确配置系统以支持自签名证书等特殊场景。这个问题也提醒我们,在升级Erlang/OTP版本时,需要特别注意安全相关模块的行为变更。
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