ring项目中的ECDSA签名密钥对解析优化方案
2025-06-17 09:42:01作者:董宙帆
概述
在密码学库ring中,当前处理PKCS#8格式ECDSA签名密钥对的API设计存在一些不足,主要体现在密钥解析过程的效率和灵活性方面。本文将深入分析现有问题,并提出一套改进方案。
当前问题分析
ring库目前处理ECDSA签名密钥对时存在几个关键限制:
-
算法组合限制:用户只能为每个密钥对指定单一曲线和单一摘要算法组合,而实际应用中经常需要支持多种曲线和多种摘要算法的组合。
-
签名格式耦合:签名格式(Fixed vs ASN1)与算法组合紧密耦合,导致灵活性不足。
-
重复解析开销:为支持多种摘要算法,用户(如Rustls)不得不采用变通方法,导致同一密钥需要多次解析。
技术背景
ECDSA(椭圆曲线数字签名算法)是现代密码学中广泛使用的签名方案。其安全性依赖于:
- 椭圆曲线的选择(如P-256、P-384等)
- 使用的哈希算法(如SHA-256、SHA-384等)
- 签名格式(Fixed或ASN1编码)
NIST FIPS-186-5标准明确要求:"使用的哈希函数安全强度不应低于与n位长度相关联的安全强度"。这意味着某些曲线和哈希算法的组合是不被允许的。
改进方案设计
核心思想
- 解耦签名格式:将签名格式从算法定义中分离,改为在签名时指定。
- 多算法支持:允许在密钥解析时指定多个合法的算法组合。
- 运行时验证:在签名时验证使用的算法是否在创建密钥时允许的范围内。
具体实现方案
-
算法定义简化:
- 移除
ECDSA_{x}_{y}_FIXED_SIGNING等常量 - 引入更通用的
ECDSA_{x}_{y}_SIGNING常量
- 移除
-
签名API扩展:
- 新增支持动态指定摘要算法和签名格式的签名方法
- 在签名时验证算法合规性
-
密钥存储优化:
- 在
EcdsaKeyPair结构中存储允许的摘要算法位图 - 使用位图(nth位表示AlgorithmID为n的算法是否允许)高效存储和验证
- 在
-
新PKCS#8解析API:
- 支持传入多个
EcdsaSigningAlgorithm - 自动根据密钥曲线筛选合法算法组合
- 支持传入多个
安全考虑
改进方案特别注重以下安全方面:
- 算法合规性:确保所有使用的曲线和哈希算法组合符合FIPS/NIST要求
- 明确区分:通过命名清晰标识传统(legacy)算法组合
- 最小权限:密钥创建时明确指定允许的算法,避免后续误用
兼容性影响
此改进方案将导致API不兼容变更,属于重大版本更新(semver-breaking-change)。具体影响包括:
- 现有算法常量将被替换
- 部分API将被弃用
- 可能需要用户代码调整以适应新设计
结论
通过此改进方案,ring库将提供更灵活、高效的ECDSA密钥处理能力,同时保持高标准的安全性。新设计特别适合需要支持多种算法组合的复杂应用场景,如TLS实现等。
此改进不仅解决了当前API的局限性,还为未来可能的扩展奠定了基础,体现了密码学库设计中安全性与灵活性的平衡艺术。
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
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
🔥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
暂无简介
Dart
670
155
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++
660
308
Ascend Extension for PyTorch
Python
219
236
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
134
867
喝着茶写代码!最易用的自托管一站式代码托管平台,包含Git托管,代码审查,团队协作,软件包和CI/CD。
Go
23
0
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
392
3.82 K
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
259
322