Mbed TLS项目中TLS 1.3握手失败问题分析与解决方案
2025-06-05 13:41:57作者:牧宁李
问题背景
在使用Mbed TLS的ssl_client1示例程序进行HTTPS请求时,开发者发现当尝试与特定服务器(api.sunrisesunset.io)建立TLS 1.3连接时会出现握手失败的问题。有趣的是,当强制使用TLS 1.2协议时,连接却能正常建立。这个问题揭示了Mbed TLS在TLS 1.3实现中的一些关键细节。
错误现象分析
初始错误表现为PSA加密模块的内部错误(错误代码-0x6c00),具体发生在尝试生成密钥的阶段。深入调试日志显示:
ssl_tls13_generic.c:1689: psa_generate_key() returned -27648 (-0x6c00)
这个错误表明PSA加密子系统未能正确初始化,而TLS 1.3握手过程依赖于此子系统。
根本原因
经过分析,问题根源在于:
- TLS 1.3实现强制要求使用PSA加密API
- 示例程序ssl_client1在默认配置下没有调用psa_crypto_init()初始化PSA子系统
- 当协商TLS 1.3时,加密操作会失败,因为依赖的PSA子系统未就绪
相比之下,TLS 1.2可以不依赖PSA加密API,因此当强制使用TLS 1.2时连接能够成功建立。
解决方案
临时解决方案
对于使用Mbed TLS 3.x版本的用户,可以采取以下措施:
- 在建立SSL连接前显式调用psa_crypto_init()
- 或者配置使用TLS 1.2协议(不推荐长期方案)
mbedtls_ssl_conf_max_version(&conf, MBEDTLS_SSL_MAJOR_VERSION_3, MBEDTLS_SSL_MINOR_VERSION_3);
长期解决方案
Mbed TLS团队已经针对此问题采取了以下改进措施:
- 在3.6.1版本中,TLS层会在可能协商TLS 1.3时自动调用psa_crypto_init()
- 在4.0版本中,PSA加密将成为强制要求,所有TLS连接都需要初始化PSA子系统
证书验证问题
在解决PSA初始化问题后,开发者可能会遇到证书验证失败的新问题(错误代码-0x2700)。这是因为:
- TLS 1.3不允许跳过服务器身份验证(与TLS 1.2不同)
- 示例程序中使用的测试CA证书不适用于公共互联网服务器
解决方案是:
- 为生产环境配置正确的CA证书链
- 使用mbedtls_x509_crt_parse_file()或mbedtls_x509_crt_parse_path()加载证书
- 通过mbedtls_ssl_conf_ca_chain()配置信任链
最佳实践建议
- 生产代码中应始终进行完整的证书验证
- 避免使用MBEDTLS_SSL_VERIFY_OPTIONAL模式,特别是在TLS 1.3中
- 确保在使用任何TLS功能前正确初始化加密子系统
- 为公共服务器连接配置适当的CA证书
总结
这个问题展示了TLS 1.3实现中的一些关键变化和注意事项。Mbed TLS团队已经通过版本更新解决了主要的可用性问题,但开发者仍需注意证书验证等安全相关的配置。理解这些底层机制有助于开发更安全、更可靠的TLS应用。
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
264
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
94
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
3.34 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