Azure SDK for .NET 密钥保管库模块4.8.0-beta.1新特性解析
项目背景
Azure SDK for .NET中的密钥保管库模块(Azure.Security.KeyVault.Keys)是微软Azure云平台提供的一个关键组件,它允许开发者在应用程序中安全地创建、存储和管理加密密钥。作为Azure密钥保管库服务的客户端库,它为开发者提供了与密钥保管库交互的便捷API,支持密钥的创建、导入、备份、恢复以及各种加密操作。
核心更新内容
新增HMAC签名算法支持
本次4.8.0-beta.1版本最重要的更新之一是增加了对HMAC(Hash-based Message Authentication Code)算法的支持。HMAC是一种基于哈希函数的消息认证码算法,它结合了加密哈希函数和密钥来提供数据完整性和真实性验证。
在SignatureAlgorithm枚举中新增了以下HMAC算法:
- HS256 (HMAC using SHA-256)
- HS384 (HMAC using SHA-384)
- HS512 (HMAC using SHA-512)
这些算法特别适用于需要高性能签名验证的场景,如JWT令牌验证、API请求签名等。
新增CKM_AES密钥包装算法
在加密算法方面,本次更新增加了CKM_AES_KEY_WRAP算法到EncryptionAlgorithm枚举中。这是一种基于AES的密钥包装机制,主要用于安全地封装(加密)其他加密密钥。相比传统的RSA密钥交换机制,AES密钥包装在性能上更有优势,特别适合需要频繁交换密钥的场景。
托管HSM密钥证明功能
对于使用Azure密钥保管库托管HSM(硬件安全模块)服务的用户,本次更新引入了密钥证明功能。这是一个重要的安全增强,它允许:
- 获取存储在HSM中的密钥的公共部分
- 同时获取与该密钥关联的证明数据(attestation blob)
证明数据可以用于验证密钥确实是在受信任的HSM环境中生成和存储的,没有被篡改或导出到不受信任的环境中。这对于需要满足严格合规要求的应用场景尤为重要。
新增GetKeyAttestation操作
为了支持密钥证明功能,SDK新增了GetKeyAttestation操作。这个操作允许开发者:
- 获取密钥的公共属性
- 获取密钥的证明数据
- 验证密钥的完整性和来源
证明数据采用标准格式,可以与其他安全验证系统集成,为密钥使用提供额外的安全保障。
技术影响与应用场景
这些更新为开发者提供了更丰富的加密算法选择和更强的安全验证能力:
- HMAC算法:适用于需要高性能签名验证的Web应用、微服务架构和分布式系统。
- AES密钥包装:优化了密钥交换过程,适合大规模加密通信系统。
- 密钥证明:为金融、医疗等高度监管行业提供了更强的合规保障。
版本兼容性说明
需要注意的是,此版本将默认服务版本更新为"7.6-preview.2",这意味着某些新功能可能需要相应版本的密钥保管库服务支持。开发者在使用新功能前应确认其密钥保管库实例的版本兼容性。
总结
Azure SDK for .NET密钥保管库模块4.8.0-beta.1版本通过新增算法支持和密钥证明功能,进一步强化了其在云安全领域的地位。这些更新不仅扩展了开发者的工具箱,也为构建更安全、更合规的云应用提供了坚实基础。对于正在使用或考虑使用Azure密钥保管库服务的开发者来说,这些新功能值得关注和评估。
kernelopenEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。C0131
let_datasetLET数据集 基于全尺寸人形机器人 Kuavo 4 Pro 采集,涵盖多场景、多类型操作的真实世界多任务数据。面向机器人操作、移动与交互任务,支持真实环境下的可扩展机器人学习00
mindquantumMindQuantum is a general software library supporting the development of applications for quantum computation.Python059
PaddleOCR-VLPaddleOCR-VL 是一款顶尖且资源高效的文档解析专用模型。其核心组件为 PaddleOCR-VL-0.9B,这是一款精简却功能强大的视觉语言模型(VLM)。该模型融合了 NaViT 风格的动态分辨率视觉编码器与 ERNIE-4.5-0.3B 语言模型,可实现精准的元素识别。Python00
GLM-4.7-FlashGLM-4.7-Flash 是一款 30B-A3B MoE 模型。作为 30B 级别中的佼佼者,GLM-4.7-Flash 为追求性能与效率平衡的轻量化部署提供了全新选择。Jinja00
AgentCPM-ReportAgentCPM-Report是由THUNLP、中国人民大学RUCBM和ModelBest联合开发的开源大语言模型智能体。它基于MiniCPM4.1 80亿参数基座模型构建,接收用户指令作为输入,可自主生成长篇报告。Python00