Mbed-TLS项目中TLS 1.3握手失败问题分析与解决方案
问题背景
在使用Mbed-TLS库的ssl_client1示例程序进行HTTPS请求时,开发人员发现了一个与TLS 1.3协议相关的问题。当程序尝试连接特定服务器(api.sunrisesunset.io)时,TLS 1.3握手会失败,而强制使用TLS 1.2却能正常工作。
错误现象
在TLS 1.3握手过程中,程序报出以下错误:
ssl_tls13_generic.c:1689: psa_generate_key() returned -27648 (-0x6c00)
ssl_client.c:1012: <= write client hello
ssl_tls.c:4617: <= handshake
failed
! mbedtls_ssl_handshake returned -0x6c00
Last error was: -27648 - SSL - Internal error (eg, unexpected failure in lower-level module)
问题根源分析
经过深入分析,发现这个问题有两个关键原因:
-
PSA加密子系统未初始化:TLS 1.3实现依赖于PSA(Platform Security Architecture)加密子系统,而示例程序ssl_client1在默认配置下没有调用psa_crypto_init()初始化函数。这导致在尝试生成密钥时出现内部错误。
-
证书验证问题:当解决了PSA初始化问题后,又出现了证书验证失败的问题。这是因为:
- TLS 1.3强制要求严格的证书验证
- 示例程序中使用了MBEDTLS_SSL_VERIFY_OPTIONAL模式,这在TLS 1.3中不再被允许
- 程序没有正确加载服务器证书所需的根CA证书链
解决方案
针对上述问题,开发人员可以采取以下解决方案:
-
初始化PSA加密子系统: 在建立TLS连接前,务必调用psa_crypto_init()函数:
psa_crypto_init(); -
正确处理证书验证:
- 使用MBEDTLS_SSL_VERIFY_REQUIRED模式替代OPTIONAL模式
- 正确加载服务器信任的CA证书链:
mbedtls_x509_crt ca_cert; mbedtls_x509_crt_init(&ca_cert); mbedtls_x509_crt_parse_file(&ca_cert, "ca.pem"); mbedtls_ssl_conf_ca_chain(&conf, &ca_cert, NULL); -
临时解决方案: 如果仅用于测试目的,可以强制使用TLS 1.2:
mbedtls_ssl_conf_max_version(&conf, MBEDTLS_SSL_MAJOR_VERSION_3, MBEDTLS_SSL_MINOR_VERSION_3);
技术背景
TLS 1.3与TLS 1.2在安全机制上有显著差异:
-
加密子系统依赖:TLS 1.3更深度集成了PSA加密架构,提供了更统一的加密接口和安全保证。
-
证书验证要求:TLS 1.3移除了对可选验证的支持,强制要求严格的证书验证,这是出于安全考虑的设计决策。
-
密钥交换机制:TLS 1.3使用了更安全的密钥交换机制,这也是为什么需要PSA加密子系统的支持。
最佳实践建议
-
生产环境使用:
- 总是初始化PSA加密子系统
- 配置完整的证书验证链
- 使用MBEDTLS_SSL_VERIFY_REQUIRED模式
-
示例程序改进: Mbed-TLS团队已经意识到示例程序的不足,计划在后续版本中改进ssl_client1示例,使其:
- 自动处理PSA初始化
- 提供更合理的证书验证默认配置
- 增加对TLS 1.3的完整支持
-
版本选择:
- 如果需要稳定性和向后兼容性,可以考虑使用Mbed-TLS 3.6 LTS版本
- 如果需要最新功能和完整TLS 1.3支持,可以考虑等待Mbed-TLS 4.0版本
总结
本文分析了Mbed-TLS项目中TLS 1.3握手失败的问题,揭示了其根本原因在于PSA加密子系统初始化和证书验证机制的差异。通过正确初始化加密子系统和配置证书验证链,开发者可以充分利用TLS 1.3的安全优势。Mbed-TLS团队也在持续改进库的实现和示例程序,以提供更好的开发者体验和安全保障。
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
GLM-4.7-FlashGLM-4.7-Flash 是一款 30B-A3B MoE 模型。作为 30B 级别中的佼佼者,GLM-4.7-Flash 为追求性能与效率平衡的轻量化部署提供了全新选择。Jinja00
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
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!Kotlin07
compass-metrics-modelMetrics model project for the OSS CompassPython00