Linux网络 HTTPS 协议原理
概念
- 加密就是把 明文 (要传输的信息)进行一系列变换, 生成 密文
- 解密就是把 密文 再进行一系列变换, 还原成 明文
常见的加密方式
- 对称加密:对称加密是指加密和解密使用相同的密钥。在HTTPS中,对称加密用于加密实际传输的数据,因为它具有较高的加密和解密速度。常见的对称加密算法有AES、RC4和3DES等。
- 非对称加密:非对称加密使用一对密钥,即公钥和私钥。公钥可以公开,用于加密数据,而私钥必须保密,用于解密数据。在HTTPS中,非对称加密用于在客户端和服务器之间交换对称加密密钥,以确保密钥的安全传输。常见的非对称加密算法有RSA、DSA/DSS等。算法强度复杂、安全性依赖于算法与密钥但是由于其算法复杂,而使得加密解密速度没有对称加密解密的速度快。其中有两种用法,一是通过公钥对明文加密, 变成密文,通过私钥对密文解密, 变成明文;二是通过私钥对明文加密, 变成密文,通过公钥对密文解密, 变成明文。
- 数字证书:数字证书是由权威的证书颁发机构(CA)颁发的,用于证明服务器的身份。证书中包含服务器的公钥、域名、证书颁发机构的信息等。客户端通过验证证书的有效性来确保与合法的服务器进行通信。
数据摘要(数据指纹)
HTTPS 的工作过程探究
方案 1 - 只使用对称加密



方案 2 - 只使用非对称加密
方案 3 - 双方都使用非对称加密
- 服务端拥有公钥 S 与对应的私钥 S',客户端拥有公钥 C 与对应的私钥 C'
- 客户和服务端交换公钥
- 客户端给服务端发信息:先用 S 对数据加密,再发送,只能由服务器解密,因为只有服务器有私钥 S'
- 服务端给客户端发信息:先用 C 对数据加密,在发送,只能由客户端解密,因为只有客户端有私钥 C'
方案 4 - 非对称加密 + 对称加密

- 服务端具有非对称公钥 S 和私钥 S'
- 客户端发起 https 请求,获取服务端公钥 S
- 客户端在本地生成对称密钥 C, 通过公钥 S 加密, 发送给服务器.
- 由于中间的网络设备没有私钥, 即使截获了数据, 也无法还原出内部的原文, 也就无法获取到对称密钥(真的吗?)
- 服务器通过私钥 S'解密, 还原出客户端发送的对称密钥 C. 并且使用这个对称密钥加密给客户端返回的响应数据.
- 后续客户端和服务器的通信都只用对称加密即可。由于该密钥只有客户端和服务器两个主机知道, 其他主机/设备不知道密钥即使截获数据也没有意义。
中间人攻击 - 针对上面的场景
- 服务器具有非对称加密算法的公钥 S,私钥 S'
- 中间人具有非对称加密算法的公钥 M,私钥 M'
- 客户端向服务器发起请求,服务器明文传送公钥 S 给客户端
- 中间人劫持数据报文,提取公钥 S 并保存好,然后将被劫持报文中的公钥 S 替换成为自己的公钥 M,并将伪造报文发给客户端
- 客户端收到报文,提取公钥 M(自己当然不知道公钥被更换过了),自己形成对称秘钥 X,用公钥 M 加密 X,形成报文发送给服务器
- 中间人劫持后,直接用自己的私钥 M'进行解密,得到通信秘钥 X,再用曾经保存的服务端公钥 S 加密后,将报文推送给服务器
- 服务器拿到报文,用自己的私钥 S'解密,得到通信秘钥 X
- 双方开始采用 X 进行对称加密,进行通信。但是一切都在中间人的掌握中,劫持数据,进行窃听甚至修改,都是可以的
CA 认证

- 证书发布机构
- 证书有效期
- 公钥
- 证书所有者
- 签名
理解数据签名

- CA 机构拥有非对称加密的私钥 A 和公钥 A'
- CA 机构对服务端申请的证书明文数据进行 hash,形成数据摘要
- 然后对数据摘要用 CA 私钥 A'加密,得到数字签名 S
方案 5 - 非对称加密 + 对称加密 + 证书认证

- 判定证书的有效期是否过期
- 判定证书的发布机构是否受信任(操作系统中已内置的受信任的证书发布机构)
- 验证证书是否被篡改:从系统中拿到该证书发布机构的公钥,对签名解密,得到一个 hash 值(称为数据摘要),设为 hash1。然后计算整个证书的 hash 值,设为 hash2。对比 hash1 和 hash2 是否相等。如果相等,则说明证书是没有被篡改过的。
常见的摘要算法有 : MD5 和 SHA 系列,以 MD5 为例 , 我们不需要研究具体的计算签名的过程 , 只需要了解 MD5 的特点 :
- 定⻓: 无论多⻓的字符串, 计算出来的 MD5 值都是固定⻓度 (16 字节或者32 字节版本)
- 分散: 源字符串只要改变一点点, 最终得到的 MD5 值都会差别很大.
- 不可逆: 通过源字符串生成 MD5 很容易, 但是通过 MD5 还原成原串理论上是不可能的.
正因为 MD5 有这样的特性 , 我们可以认为 如果两个字符串的 MD5 值相同 , 则认为这 两个字符串相同 .
假设我们的证书只是一个简单的字符串 hello, 对这个字符串计算 hash 值(比如 md5),结果为 BC4B2A76B9719D91,如果 hello 中有任意的字符被篡改了, 比如变成了 hella, 那么计算的 md5 值就会变化很大,如BDBD6F9CF51F2FD8。传输过程中,然后我们可以把这个字符串 hello 和 哈希值 BC4B2A76B9719D91 从服务器返回给客户端, 此时客户端只要计算 hello 的哈希值,看看是不是 BC4B2A76B9719D91 即可如何验证 hello 是否是被篡改过。
完整流程
总结
- 第一组(非对称加密): 用于校验证书是否被篡改。服务器持有私钥(私钥在形成 CSR 文件与申请证书时获得),客户端持有公钥(操作系统包含了可信任的 CA 认证机构有哪些,同时持有对应的公钥)。服务器在客户端请求时,返回携带签名的证书。客户端通过这个公钥进行证书验证,保证证书的合法性,进一步保证证书中携带的服务端公钥权威性。
- 第⼆组(非对称加密): 用于协商生成对称加密的密钥。客户端用收到的 CA 证书中的公钥(是可被信任的)给随机生成的对称加密的密钥加密,传输给服务器,服务器通过私钥解密获取到对称加密密钥。
- 第三组(对称加密): 客户端和服务器后续传输的数据都通过这个对称密钥加密解密。
相关文章:
Linux网络 HTTPS 协议原理
概念 HTTPS 也是一个应用层协议,不过 是在 HTTP 协议的基础上引入了一个加密层。因为 HTTP的内容是明文传输的,明文数据会经过路由器、wifi 热点、通信服务运营商、代理服务器等多个物理节点,如果信息在传输过程中被劫持,传输的…...
Vue.js组件开发-实现全屏手风琴幻灯片切换特效
使用 Vue 实现全屏手风琴幻灯片切换特效 步骤概述 创建 Vue 项目:使用 Vue CLI 创建一个新的 Vue 项目。设计组件结构:创建一个手风琴幻灯片组件,包含幻灯片项和切换逻辑。实现样式:使用 CSS 实现全屏和手风琴效果。添加交互逻辑…...
数据库、数据仓库、数据湖有什么不同
数据库、数据仓库和数据湖是三种不同的数据存储和管理技术,它们在用途、设计目标、数据处理方式以及适用场景上存在显著差异。以下将从多个角度详细说明它们之间的区别: 1. 数据结构与存储方式 数据库: 数据库主要用于存储结构化的数据&…...
MLM之MiniCPM-o:MiniCPM-o的简介(涉及MiniCPM-o 2.6和MiniCPM-V 2.6)、安装和使用方法、案例应用之详细攻略
MLM之MiniCPM-o:MiniCPM-o的简介(涉及MiniCPM-o 2.6和MiniCPM-V 2.6)、安装和使用方法、案例应用之详细攻略 目录 MiniCPM-o的简介 0、更新日志 1、MiniCPM-o系列模型特点 MiniCPM-o 2.6 的主要特点 MiniCPM-V 2.6的主要特点 2、MiniCPM-o系列模型架构 MiniC…...
【Conda 和 虚拟环境详细指南】
Conda 和 虚拟环境的详细指南 什么是 Conda? Conda 是一个开源的包管理和环境管理系统,支持多种编程语言(如Python、R等),最初由Continuum Analytics开发。 主要功能: 包管理:安装、更新、删…...
Rust 控制流语法详解
Rust 控制流语法详解 控制流是编程语言中用于控制代码执行顺序的重要机制。Rust 提供了多种控制流语法,包括条件判断(if、else if)、循环(loop、while、for)等。本文将详细介绍这些语法,并通过示例展示它们…...
VLC-Qt: Qt + libVLC 的开源库
参考链接 https://blog.csdn.net/u012532263/article/details/102737874...
洛谷 P5146 最大差值 C语言
P5146 最大差值 - 洛谷 | 计算机科学教育新生态 题目描述 HKE 最近热衷于研究序列,有一次他发现了一个有趣的问题: 对于一个序列 A1,A2,…,An,找出两个数 i,j(1≤i<j≤n),使得 Aj−Ai 最大。…...
Zabbix 推送告警 消息模板 美化(钉钉Webhook机器人、邮件)
目前网络上已经有很多关于Zabbix如何推送告警信息到钉钉机器人、到邮件等文章。 但是在搜索下来,发现缺少了对告警信息的美化的文章。 本文不赘述如何对Zabbix对接钉钉、对接邮件,仅介绍我采用的美化消息模板的内容。 活用AI工具可以减轻很多学习、脑力负…...
MySQL数据库环境搭建
下载MySQL 官网:https://downloads.mysql.com/archives/installer/ 下载社区版就行了。 安装流程 看b站大佬的视频吧:https://www.bilibili.com/video/BV12q4y1477i/?spm_id_from333.337.search-card.all.click&vd_source37dfd298d2133f3e1f3e3c…...
书生大模型实战营7
文章目录 L1——基础岛提示词工程实践什么是Prompt(提示词)什么是提示工程提示设计框架CRISPECO-STAR LangGPT结构化提示词LangGPT结构编写技巧构建全局思维链保持上下文语义一致性有机结合其他 Prompt 技巧 常用的提示词模块 浦语提示词工程实践(LangGPT版)自动化生成LangGPT提…...
Spark的基本概念
个人博客地址:Spark的基本概念 | 一张假钞的真实世界 编程接口 RDD:弹性分布式数据集(Resilient Distributed Dataset )。Spark2.0之前的编程接口。Spark2.0之后以不再推荐使用,而是被Dataset替代。Datasetÿ…...
langchain基础(二)
一、输出解析器(Output Parser) 作用:(1)让模型按照指定的格式输出; (2)解析模型输出,提取所需的信息 1、逗号分隔列表 CommaSeparatedListOutputParser:…...
读取要素类中的几何信息
在arcpy中,每个要素都有相关的集合对象,都可以在游标中访问.本节将使用SearchCursor和Polyon对象来读取面要素类几何信息. 操作方法 1.打开IDLE,新建一个脚本 2.导入arcpy模块 3.设置输入要素类为目标面要素类 infc "<>" 4.传入输入要素类创建SearchCurs…...
洛谷 P1130 红牌 C语言
题目描述 某地临时居民想获得长期居住权就必须申请拿到红牌。获得红牌的过程是相当复杂,一共包括 N 个步骤。每一步骤都由政府的某个工作人员负责检查你所提交的材料是否符合条件。为了加快进程,每一步政府都派了 M 个工作人员来检查材料。不幸的是&…...
五. Redis 配置内容(详细配置说明)
五. Redis 配置内容(详细配置说明) 文章目录 五. Redis 配置内容(详细配置说明)1. Units 单位配置2. INCLUDES (包含)配置3. NETWORK (网络)配置3.1 bind(配置访问内容)3.2 protected-mode (保护模式)3.3 port(端口)配置3.4 timeout(客户端超时时间)配置3.5 tcp-keepalive()配置…...
LeetCode题练习与总结:有效三角形的个数--611
一、题目描述 给定一个包含非负整数的数组 nums ,返回其中可以组成三角形三条边的三元组个数。 示例 1: 输入: nums [2,2,3,4] 输出: 3 解释:有效的组合是: 2,3,4 (使用第一个 2) 2,3,4 (使用第二个 2) 2,2,3示例 2: 输入: nums [4,2,3,4] 输出: 4 提示: 1 &…...
【multi-agent-system】ubuntu24.04 安装uv python包管理器及安装依赖
uv包管理器是跨平台的 参考sudo apt-get update sudo apt-get install -y build-essential我的开发环境是ubuntu24.04 (base) root@k8s-master-pfsrv:/home/zhangbin/perfwork/01_ai/08_multi-agent-system# uv venv 找不到命令 “uv”,但可以通过以下软件...
【自然语言处理(NLP)】深度学习架构:Transformer 原理及代码实现
文章目录 介绍Transformer核心组件架构图编码器(Encoder)解码器(Decoder) 优点应用代码实现导包基于位置的前馈网络残差连接后进行层规范化编码器 Block编码器解码器 Block解码器训练预测 个人主页:道友老李 欢迎加入社…...
STM32单片机学习记录(2.2)
一、STM32 13.1 - PWR简介 1. PWR(Power Control)电源控制 (1)PWR负责管理STM32内部的电源供电部分,可以实现可编程电压监测器和低功耗模式的功能; (2)可编程电压监测器(…...
毕业设计:基于卷积神经网络的鲜花花卉种类检测算法研究
目录 前言 课题背景和意义 实现技术思路 一、算法理论基础 1.1 卷积神经网络 1.2目标检测算法 二、 数据集 2.1 数据集 2.2 数据扩充 三、实验及结果分析 3.1 实验环境搭建 3.2 模型训练 最后 前言 📅大四是整个大学期间最忙碌的时光,一边要忙着备考或…...
DeepSeek-R1模型1.5b、7b、8b、14b、32b、70b和671b有啥区别?
deepseek-r1的1.5b、7b、8b、14b、32b、70b和671b有啥区别?码笔记mabiji.com分享:1.5B、7B、8B、14B、32B、70B是蒸馏后的小模型,671B是基础大模型,它们的区别主要体现在参数规模、模型容量、性能表现、准确性、训练成本、推理成本…...
云原生(五十三) | SQL查询操作
文章目录 SQL查询操作 一、数据库DDL操作 1、登陆数据库 2、创建DB数据库 二、数据表DDL操作 1、创建数据表 2、RDS中SQL查询操作 三、SQL查询操作 1、RDS中SQL查询操作 SQL查询操作 一、数据库DDL操作 1、登陆数据库 2、创建DB数据库 创建一个普通账号,…...
Ubuntu 下 nginx-1.24.0 源码分析 - ngx_strerror_init()函数
目录 ngx_strerror_init()函数声明 ngx_int_t 类型声明定义 intptr_t 类型 ngx_strerror_init()函数实现 NGX_HAVE_STRERRORDESC_NP ngx_strerror_init()函数声明 在 nginx.c 的开头引入了: #include <ngx_core.h> 在 ngx_core.h 中引入了 #include <ngx_er…...
【HTML入门】Sublime Text 4与 Phpstorm
文章目录 前言一、环境基础1.Sublime Text 42.Phpstorm(1)安装(2)启动Phpstorm(3)“启动”码 二、HTML1.HTML简介(1)什么是HTML(2)HTML版本及历史(3)HTML基本结构 2.HTML简单语法(1)HTML标签语法(2)HTML常用标签(3)表格(4)特殊字符 总结 前言 在当今的软件开发领域,…...
亲和传播聚类算法应用(Affinity Propagation)
亲和传播聚类算法应用(Affinity Propagation) 亲和传播(Affinity Propagation,简称 AP)是一种基于“消息传递”的聚类算法,与 K-Means 等传统聚类方法不同,它不需要用户预先指定簇的数量&#…...
【VM】VirtualBox安装CentOS8虚拟机
阅读本文前,请先根据 VirtualBox软件安装教程 安装VirtualBox虚拟机软件。 1. 下载centos8系统iso镜像 可以去两个地方下载,推荐跟随本文的操作用阿里云的镜像 centos官网:https://www.centos.org/download/阿里云镜像:http://…...
pytorch实现文本摘要
人工智能例子汇总:AI常见的算法和例子-CSDN博客 import numpy as npfrom modelscope.hub.snapshot_download import snapshot_download from transformers import BertTokenizer, BertModel import torch# 下载模型到本地目录 model_dir snapshot_download(tians…...
大数据相关职位介绍之一(数据分析,数据开发,数据产品经理,数据运营)
大数据相关职位介绍之一 随着大数据、人工智能(AI)和机器学习的快速发展,数据分析与管理已经成为各行各业的重要组成部分。从互联网公司到传统行业的数字转型,数据相关职位在中国日益成为推动企业创新和提升竞争力的关键力量。以…...
Vue3.0实战:大数据平台可视化(附完整项目源码)
文章目录 创建vue3.0项目项目初始化项目分辨率响应式设置项目顶部信息条创建页面主体创建全局引入echarts和axios后台接口创建express销售总量图实现完整项目下载项目任何问题都可在评论区,或者直接私信即可。 创建vue3.0项目 创建项目: vue create vueecharts选择第三项:…...
多模态论文笔记——NaViT
大家好,这里是好评笔记,公主号:Goodnote,专栏文章私信限时Free。本文详细解读多模态论文NaViT(Native Resolution ViT),将来自不同图像的多个patches打包成一个单一序列——称为Patch n’ Pack—…...
AI大模型开发原理篇-5:循环神经网络RNN
神经概率语言模型NPLM也存在一些明显的不足之处:模型结构简单,窗口大小固定,缺乏长距离依赖捕捉,训练效率低,词汇表固定等。为了解决这些问题,研究人员提出了一些更先进的神经网络语言模型,如循环神经网络、…...
无人机图传模块 wfb-ng openipc-fpv,4G
openipc 的定位是为各种模块提供底层的驱动和linux最小系统,openipc 是采用buildroot系统编译而成,因此二次开发能力有点麻烦。为啥openipc 会用于无人机图传呢?因为openipc可以将现有的网络摄像头ip-camera模块直接利用起来,从而…...
C++ Primer 自定义数据结构
欢迎阅读我的 【CPrimer】专栏 专栏简介:本专栏主要面向C初学者,解释C的一些基本概念和基础语言特性,涉及C标准库的用法,面向对象特性,泛型特性高级用法。通过使用标准库中定义的抽象设施,使你更加适应高级…...
Kanass快速安装配置教程(入门级)
Kanass是一款国产开源免费的项目管理工具,工具简洁易用、开源免费,本文将介绍如何快速安装配置kanass,以快速上手。 1、快速安装 1.1 Linux 安装 点击官网 -> 演示与下载 ->下载,下载Linux安装包,…...
【自然语言处理(NLP)】基于Transformer架构的预训练语言模型:BERT 训练之数据集处理、训练代码实现
文章目录 介绍BERT 训练之数据集处理BERT 原理及模型代码实现数据集处理导包加载数据生成下一句预测任务的数据从段落中获取nsp数据生成遮蔽语言模型任务的数据从token中获取mlm数据将文本转换为预训练数据集创建Dataset加载WikiText-2数据集 BERT 训练代码实现导包加载数据构建…...
深度解析:网站快速收录与网站安全性的关系
本文转自:百万收录网 原文链接:https://www.baiwanshoulu.com/58.html 网站快速收录与网站安全性之间存在着密切的关系。以下是对这一关系的深度解析: 一、网站安全性对收录的影响 搜索引擎惩罚: 如果一个网站存在安全隐患&am…...
《基于Scapy的综合性网络扫描与通信工具集解析》
在网络管理和安全评估中,网络扫描和通信是两个至关重要的环节。Python 的 Scapy 库因其强大的网络数据包处理能力,成为开发和实现这些功能的理想工具。本文将介绍一个基于 Scapy 编写的 Python 脚本,该脚本集成了 ARP 扫描、端口扫描以及 TCP…...
MySQL索引详解
MySQL索引详解 什么是索引索引的原理索引的分类索引的数据结构二叉树平衡二叉树B树B树 聚集索引与非聚集索引概念利用聚集索引查找数据利用非聚集索引查找数据覆盖索引与回表操作 如何正确使用索引 什么是索引 索引是存储引擎中一种数据结构,或者说数据的组织方式&…...
【NEXT】网络编程——上传文件(不限于jpg/png/pdf/txt/doc等),或请求参数值是file类型时,调用在线服务接口
最近在使用华为AI平台ModelArts训练自己的图像识别模型,并部署了在线服务接口。供给客户端(如:鸿蒙APP/元服务)调用。 import核心能力: import { http } from kit.NetworkKit; import { fileIo } from kit.CoreFileK…...
【Qt】界面优化
界面优化 设置全局样式样式文件使⽤ Qt Designer 编辑样式选择器设置子控件样式伪类选择器样式属性盒模型设置按钮样式设置复选框样式输入框样式列表样式菜单栏样式 在 Qt 中对界面的优化和 CSS 类似。语法结构如下: 选择器 {属性名: 属性值; }例如: QP…...
机器学习算法在网络安全中的实践
机器学习算法在网络安全中的实践 本文将深入探讨机器学习算法在网络安全领域的应用实践,包括基本概念、常见算法及其应用案例,从而帮助程序员更好地理解和应用这一领域的技术。"> 序言 网络安全一直是信息技术领域的重要议题,随着互联…...
课题介绍:基于惯性与单目视觉信息融合的室内微小型飞行器智能自主导航研究
室内微小型飞行器在国防、物流和监测等领域中应用广泛,但在复杂的非合作环境中实时避障和导航仍面临诸多挑战。由于微小型飞行器的载荷和能源限制,迫切需要开发高效的智能自主导航系统。本项目旨在研究基于惯性导航与单目视觉信息融合的技术,…...
Observability:实现 OpenTelemetry 原生可观察性的商业价值
作者:来自 Elastic David Hope 利用开放标准和简化的数据收集转变组织的可观察性策略。 现代组织面临着前所未有的可观察性挑战。随着系统变得越来越复杂和分散,传统的监控方法难以跟上步伐。由于数据量每两年翻一番,系统跨越多个云和技术&am…...
nginx 报错404
404:服务器无法正常解析页面,大多是配置问题(路径配置错误)、或访问页面不存在 如果你也是用nginx来转接服务的话,那你有可能碰到过这种情况,当你启动服务后,在本地打开页面,发现404,然后你找遍…...
2.2.1 人眼色觉与色度图
文章目录 人眼色觉色度图 人眼色觉 视网膜上的视杆细胞、视锥细胞在人眼色觉中起到重要作用。视杆细胞主要用在弱光暗环境下,其数量远远多于视锥细胞。视锥细胞负责明亮环境的视觉,有L,M,S三种类型的细胞,分别对长、中、短波长敏感࿰…...
DeepSeek 遭 DDoS 攻击背后:DDoS 攻击的 “千层套路” 与安全防御 “金钟罩”
当算力博弈升级为网络战争:拆解DDoS攻击背后的技术攻防战——从DeepSeek遇袭看全球网络安全新趋势 在数字化浪潮席卷全球的当下,网络已然成为人类社会运转的关键基础设施,深刻融入经济、生活、政务等各个领域。从金融交易的实时清算…...
c语言(关键字)
前言: 感谢b站鹏哥c语言 内容: 栈区(存放局部变量) 堆区 静态区(存放静态变量) rigister关键字 寄存器,cpu优先从寄存器里边读取数据 #include <stdio.h>//typedef,类型…...
眼见着折叠手机面临崩溃,三星计划增强抗摔能力挽救它
据悉折叠手机开创者三星披露了一份专利,通过在折叠手机屏幕上增加一个抗冲击和遮光层的方式来增强折叠手机的抗摔能力,希望通过这种方式进一步增强折叠手机的可靠性和耐用性,来促进折叠手机的发展。 据悉三星和研发可折叠玻璃的企业的做法是在…...
Excel to form ?一键导入微软表单
一句话痛点 “你的Excel越强大,手动复制到Forms就越痛苦。” 合并单元格崩溃成乱码、下拉菜单变纯文本、条件逻辑消失无踪——这些不是技术问题,而是低效工作模式的死刑判决书。 直击解决方案:3分钟,3步,300%效率 1…...