OWASP ASVS项目:关于认证服务器密钥存储安全要求的探讨
2025-06-27 10:29:45作者:韦蓉瑛
在OWASP应用安全验证标准(ASVS)的2.9.1条款中,针对认证服务器存储加密密钥的安全要求存在一些值得商榷的技术细节。本文将从密码学原理出发,深入分析这一安全要求的合理性,并提出改进建议。
当前条款的技术问题
原条款要求认证服务器必须将用于验证的加密密钥安全存储,防止泄露,并建议使用TPM或HSM等安全硬件。然而,这一要求存在两个关键问题:
-
公钥保护的不必要性:在大多数基于智能卡或FIDO设备的认证场景中,服务器存储的实际上是用户的公钥或X.509证书。从密码学角度看,公钥本身就是设计为公开的,强制要求防止其泄露既无必要也增加了实现复杂度。
-
对称与非对称密钥的混淆:条款未区分对称密钥和非对称密钥的不同安全需求。对称密钥确实需要防止泄露,而公钥则主要需要保证其完整性。
NIST标准的正确解读
参考NIST SP 800-63B标准,我们可以得到更准确的技术要求:
- 对称密钥:必须同时防止修改和泄露
- 非对称公钥:只需防止修改,无需防止泄露
- 存储方式:标准建议但不强制要求使用HSM等硬件安全模块
改进建议
基于上述分析,建议将条款修改为:
"验证认证服务器存储的加密密钥是否得到适当保护:防止修改(对于对称密钥还需防止泄露)。可通过使用可信平台模块(TPM)、硬件安全模块(HSM)或提供此类安全存储的操作系统服务实现。"
这一修改更准确地反映了不同密钥类型的安全需求,同时保持了与NIST标准的一致性。
实施考量
在实际应用中,开发团队应注意:
- 明确区分系统中使用的密钥类型(对称/非对称)
- 根据密钥类型实施适当的安全控制
- 对于高安全场景,仍可考虑使用HSM等硬件模块,但不应将其作为强制性要求
- 确保密钥管理系统的访问控制机制健全
通过这种更精确的安全要求定义,可以在保证安全性的同时,避免不必要的实现复杂度和成本。
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
最新内容推荐
MQTT 3.1.1协议中文版文档:物联网开发者的必备技术指南 Solidcam后处理文件下载与使用完全指南:提升CNC编程效率的必备资源 Python案例资源下载 - 从入门到精通的完整项目代码合集 TortoiseSVN 1.14.5.29465 中文版:高效版本控制的终极解决方案 CrystalIndex资源文件管理系统:高效索引与文件管理的最佳实践指南 QT连接阿里云MySQL数据库完整指南:从环境配置到问题解决 Windows Server 2016 .NET Framework 3.5 SXS文件下载与安装完整指南 Python开发者的macOS终极指南:VSCode安装配置全攻略 瀚高迁移工具migration-4.1.4:企业级数据库迁移的智能解决方案 STM32到GD32项目移植完全指南:从兼容性到实战技巧
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
9
Ascend Extension for PyTorch
Python
223
246
暂无简介
Dart
672
157
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++
663
313
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
262
324
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
🎉 (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
1.2 K
655
🔥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
openGauss kernel ~ openGauss is an open source relational database management system
C++
160
218
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
330
137