KBPGP 开源项目最佳实践教程
2025-05-10 06:05:15作者:郁楠烈Hubert
1. 项目介绍
KBPGP 是一个由 Keybase 团队开发的基于 JavaScript 的 OpenPGP 库。它提供了一个简单易用的接口来实现加密、解密、签名和验证消息。KBPGP 的目标是使 PGP 加密更加易于使用,同时保持安全性和可靠性。
2. 项目快速启动
环境准备
在开始之前,确保你已经安装了 Node.js。你可以从 Node.js 官方网站 下载并安装。
克隆项目
git clone https://github.com/keybase/kbpgp.git
cd kbpgp
安装依赖
npm install
运行示例
运行以下命令来启动一个简单的 KBPGP 服务器示例:
npm run server
这将启动一个本地服务器,并在控制台输出相关信息。
3. 应用案例和最佳实践
加密和发送消息
以下是一个使用 KBPGP 加密消息并准备发送的示例:
const { KeyManager } = require('./kbpgp');
// 创建一个新的 KeyManager 实例
const km = new KeyManager();
// 生成一对密钥
km.generateAndAddPair({ curve: ' Curve25519 ', size: 2048 });
// 加密消息
const message = '这是一条需要加密的消息';
const encrypted = await km.encrypt(message);
console.log('加密后的消息:', encrypted);
解密和读取消息
收到加密消息后,你可以使用 KBPGP 来解密:
const decrypted = await km.decrypt(encrypted);
console.log('解密后的消息:', decrypted);
签名消息
为了验证消息的完整性和来源,可以使用 KBPGP 对消息进行签名:
const signature = await km.sign(message);
console.log('签名:', signature);
验证签名
接收方可以使用公钥来验证签名的有效性:
const isValid = await km.verify(message, signature);
console.log('签名验证结果:', isValid ? '有效' : '无效');
4. 典型生态项目
KBPGP 的生态系统中有许多项目使用了这个库,以下是一些典型的项目:
- Keybase:Keybase 是一个使用 KBPGP 的安全通讯和文件共享平台。
- ProtonMail:ProtonMail 是一个端到端加密的电子邮件服务,也使用了 KBPGP 来处理加密。
通过这些案例,可以看到 KBPGP 在实际应用中的多样性和强大功能。
登录后查看全文
热门项目推荐
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
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