在nfpm项目中使用SHA256指纹的GPG密钥
2025-07-02 18:31:29作者:翟江哲Frasier
背景介绍
在现代软件打包和分发过程中,GPG签名是确保软件包完整性和来源可信性的重要手段。随着安全标准的不断提高,传统的SHA1算法因其安全性不足而逐渐被淘汰,取而代之的是更安全的SHA256算法。
问题现象
当用户在使用nfpm工具进行RPM包构建时,如果配置了使用SHA256指纹的GPG密钥,可能会遇到以下错误信息:
failed to create signatures: call to signer failed: 0x14000206830 is not a valid key id: strconv.ParseUint: parsing "01C42F3B0C6F2C6376DCCA334568437E29814F91": value out of range
这个错误表明nfpm在尝试解析GPG密钥ID时遇到了问题,无法正确处理SHA256指纹格式的密钥标识。
技术分析
GPG密钥标识的演变
传统的GPG密钥使用SHA1算法生成160位的指纹,可以表示为:
- 完整指纹:40个字符的十六进制字符串
- 长密钥ID:指纹的最后16个字符
- 短密钥ID:指纹的最后8个字符
例如:
完整指纹:0D69 E11F 12BD BA07 7B37 26AB 4E1F 799A A4FF 2279
长密钥ID:4E1F 799A A4FF 2279
短密钥ID:A4FF 2279
而SHA256指纹则更长,为256位,这使得传统的密钥ID解析方式不再适用。
nfpm的实现限制
nfpm内部使用go-crypto库的packet.Config来处理GPG密钥,该配置仅接受uint64类型的密钥ID值。对于SHA256指纹,直接使用完整的指纹字符串会导致解析失败。
解决方案
正确获取密钥ID
对于SHA256指纹的GPG密钥,应该使用"长密钥ID"而非完整指纹。可以通过以下命令查看密钥信息:
gpg --with-fingerprint --keyid-format long --list-keys
该命令会输出类似以下格式的信息:
pub rsa4096/4E1F799AA4FF2279 2025-01-01 [SC]
Key fingerprint = 0D69 E11F 12BD BA07 7B37 26AB 4E1F 799A A4FF 2279
其中4E1F799AA4FF2279就是应该使用的长密钥ID。
验证密钥算法
如果需要确认密钥使用的哈希算法,可以使用以下命令:
gpg --export-options export-minimal --export '<KEY-ID>' | gpg --list-packets | grep -A 2 signature | grep 'digest algo'
输出中的digest algo值表示哈希算法:
2表示SHA110表示SHA256
最佳实践建议
-
密钥生成:创建新密钥时,建议使用更强的哈希算法,可以在
gpg.conf中配置:default-preference-list SHA512 SHA384 SHA256 SHA224 AES256 AES192 AES CAST5 BZIP2 ZLIB ZIP Uncompressed cert-digest-algo SHA512 personal-digest-preferences SHA256 -
兼容性考虑:虽然SHA256更安全,但需要确保构建环境和目标系统都支持该算法。
-
密钥管理:妥善保管私钥,并考虑使用密钥服务器分发公钥。
总结
随着安全标准的提升,开发者在软件打包过程中需要适应新的加密算法要求。通过正确理解和使用GPG密钥的各种标识形式,可以确保在nfpm等工具中顺利实现软件包的签名验证流程。对于使用SHA256指纹的密钥,记住使用长密钥ID而非完整指纹是解决问题的关键。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
Kimi-K2.5Kimi K2.5 是一款开源的原生多模态智能体模型,它在 Kimi-K2-Base 的基础上,通过对约 15 万亿混合视觉和文本 tokens 进行持续预训练构建而成。该模型将视觉与语言理解、高级智能体能力、即时模式与思考模式,以及对话式与智能体范式无缝融合。Python00- QQwen3-Coder-Next2026年2月4日,正式发布的Qwen3-Coder-Next,一款专为编码智能体和本地开发场景设计的开源语言模型。Python00
xw-cli实现国产算力大模型零门槛部署,一键跑通 Qwen、GLM-4.7、Minimax-2.1、DeepSeek-OCR 等模型Go06
PaddleOCR-VL-1.5PaddleOCR-VL-1.5 是 PaddleOCR-VL 的新一代进阶模型,在 OmniDocBench v1.5 上实现了 94.5% 的全新 state-of-the-art 准确率。 为了严格评估模型在真实物理畸变下的鲁棒性——包括扫描伪影、倾斜、扭曲、屏幕拍摄和光照变化——我们提出了 Real5-OmniDocBench 基准测试集。实验结果表明,该增强模型在新构建的基准测试集上达到了 SOTA 性能。此外,我们通过整合印章识别和文本检测识别(text spotting)任务扩展了模型的能力,同时保持 0.9B 的超紧凑 VLM 规模,具备高效率特性。Python00
KuiklyUI基于KMP技术的高性能、全平台开发框架,具备统一代码库、极致易用性和动态灵活性。 Provide a high-performance, full-platform development framework with unified codebase, ultimate ease of use, and dynamic flexibility. 注意:本仓库为Github仓库镜像,PR或Issue请移步至Github发起,感谢支持!Kotlin08
VLOOKVLOOK™ 是优雅好用的 Typora/Markdown 主题包和增强插件。 VLOOK™ is an elegant and practical THEME PACKAGE × ENHANCEMENT PLUGIN for Typora/Markdown.Less00
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
27
11
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
531
3.74 K
openEuler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。
C
336
178
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++
886
596
Ascend Extension for PyTorch
Python
340
403
暂无简介
Dart
772
191
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
12
1
openJiuwen agent-studio提供零码、低码可视化开发和工作流编排,模型、知识库、插件等各资源管理能力
TSX
986
247
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
416
4.21 K
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
303
355