acme.sh项目证书创建失败问题分析与解决
2025-05-02 10:45:44作者:段琳惟
在使用acme.sh项目创建SSL证书时,用户遇到了一个错误提示:"[External Account Binding] The JWS Signature MUST be present"。这个问题主要与ZeroSSL证书颁发机构的账户注册流程有关。
问题现象
用户在尝试为adintr.com和www.adintr.com域名创建证书时,acme.sh工具返回了400错误。从日志中可以清楚地看到,错误发生在账户注册阶段,具体提示是JWS签名必须存在。
问题原因分析
ZeroSSL作为证书颁发机构,要求使用外部账户绑定(External Account Binding)机制。这一安全机制需要提供有效的JWS(JSON Web Signature)签名来验证请求的合法性。当acme.sh尝试注册账户时,由于某些原因未能正确生成或包含这个必需的签名,导致ZeroSSL服务器拒绝了请求。
解决方案
解决此问题的方法非常简单:
- 首先确保使用的是最新版本的acme.sh工具
- 执行升级命令:
acme.sh --upgrade
升级后,工具会包含最新的修复和改进,特别是针对ZeroSSL API交互的部分。用户反馈在升级后问题得到了解决。
技术背景
External Account Binding(EAB)是ACME协议的一个扩展,用于将ACME客户端与预先存在的账户关联起来。它通过JWS签名来证明客户端有权使用该账户。ZeroSSL等CA使用这一机制来增强安全性。
JWS签名包含三个部分:
- 头部(Header):包含算法和密钥信息
- 载荷(Payload):包含实际的数据
- 签名(Signature):验证消息完整性的部分
当这三部分中任何一部分缺失或格式不正确时,就会导致类似本文描述的错误。
最佳实践建议
- 定期更新acme.sh工具以获取最新的修复和功能
- 在遇到类似错误时,首先尝试升级工具
- 对于生产环境,建议在测试环境先验证证书签发流程
- 保留详细的日志有助于问题诊断
通过保持工具更新和了解底层机制,可以避免大多数证书签发问题,确保证书管理流程的顺畅。
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