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Python3标准库:hmac密码信息签名与验证

程序员文章站 2022-06-22 09:19:54
1. hmac密码信息签名与验证 HMAC算法可以用于验证信息的完整性,这些信息可能在应用之间传递,或者存储在一个可能有安全威胁的地方。基本思想是生成实际数据的一个密码散列,并提供一个共享的秘密密钥。然后使用得到的散列检查所传输或存储的信息,以确定一个信任级别,而不是传输秘密密钥。 1.1 消息签名 ......

1. hmac密码信息签名与验证

hmac算法可以用于验证信息的完整性,这些信息可能在应用之间传递,或者存储在一个可能有安全威胁的地方。基本思想是生成实际数据的一个密码散列,并提供一个共享的秘密密钥。然后使用得到的散列检查所传输或存储的信息,以确定一个信任级别,而不是传输秘密密钥。

1.1 消息签名

new()函数会创建一个新对象来计算消息签名。下面这个例子使用了默认的md5散列算法。

import hmac

digest_maker = hmac.new(b'secret-shared-key-goes-here')

with open('lorem.txt', 'rb') as f:
    while true:
        block = f.read(1024)
        if not block:
            break
        digest_maker.update(block)

digest = digest_maker.hexdigest()
print(digest)

运行这段代码时,会读取一个数据文件,并为它计算一个hmac签名。

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1.2 候选摘要类型

尽管hmac的默认密码算法是md5,但这并不是最安全的方法。md5散列有一些缺点,如冲突(两个不同的消息生成相同的散列)。一般认为sha1算法更健壮,更建议使用。 

import hmac
import hashlib

digest_maker = hmac.new(
    b'secret-shared-key-goes-here',
    b'',
    hashlib.sha1,
)

with open('demo.py', 'rb') as f:
    while true:
        block = f.read(1024)
        if not block:
            break
        digest_maker.update(block)

digest = digest_maker.hexdigest()
print(digest)

new()函数有3个参数。第1个参数是秘密密钥,这个密钥会在通信双方之间共享,使两端都可以使用相同的值。第2个值是一个初始消息。如果需要认证的消息内容很小,如一个时间戳或一个http post,则把整个消息体都传递到new()而不是使用update()方法。最后一个参数是要使用的摘要模块。默认为hashlib.md5,不过这个例子传入了'sha1',其会让hmac使用hashlib.sha1。

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1.3 二进制摘要

前面的例子使用hexdigest()方法来生成可打印的摘要。hexdigest是digest()方法计算的值的一个不同表示,这是一个二进制值,可以包括不可打印的字符(包括nul)。有些web服务(google checkout、amazon s3)会使用base64编码版本的二进制摘要而不是hexdigest。

import base64
import hmac
import hashlib

with open('lorem.txt', 'rb') as f:
    body = f.read()

hash = hmac.new(
    b'secret-shared-key-goes-here',
    body,
    hashlib.sha1,
)

digest = hash.digest()
print(base64.encodebytes(digest))

base64编码串以一个换行符结束,在http首部或其他格式敏感的上下文中嵌入这个串时,通常需要去除这个换行符。

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1.4 消息签名的应用

对于所有公共网络服务,在安全性要求很高的地方存储数据,就应当使用hmac认证。例如,通过一个管道或套接字发送数据时,应当对数据进行签名,然后在使用这个数据之前要检查这个签名。文件hmac_pickle.py中给出了一个扩展例子。

第一步是建立一个函数,计算一个串的摘要,另外实例化一个简单的类,并通过一个通信通道传递。 

import hashlib
import hmac
import io
import pickle
import pprint

def make_digest(message):
    "return a digest for the message."
    hash = hmac.new(
        b'secret-shared-key-goes-here',
        message,
        hashlib.sha1,
    )
    return hash.hexdigest().encode('utf-8')

class simpleobject:
    """demonstrate checking digests before unpickling.
    """

    def __init__(self, name):
        self.name = name

    def __str__(self):
        return self.name

接下来,创建一个byteio缓冲区表示这个套接字或管道。这个例子对数据流使用了一种易于解析的原生格式。首先写出摘要以及数据长度,后面是一个换行符。接下来是对象的串行化表示(由pickle生成)。实际的系统可能不希望依赖于一个长度值,毕竟如果摘要不正确,这个长度可能也是错误的。更适合的做法是使用真实数据中不太可能出现的某个终止符序列。

然后示例程序向流写两个对象。写第一个对象时使用了正确的摘要值。

# simulate a writable socket or pipe with a buffer
out_s = io.bytesio()

# write a valid object to the stream:
#  digest\nlength\npickle
o = simpleobject('digest matches')
pickled_data = pickle.dumps(o)
digest = make_digest(pickled_data)
header = b'%s %d\n' % (digest, len(pickled_data))
print('writing: {}'.format(header))
out_s.write(header)
out_s.write(pickled_data)

再用一个不正确的摘要将第二个对象写入流,这个摘要是为其他数据计算的,而并非由pickle生成。

# write an invalid object to the stream
o = simpleobject('digest does not match')
pickled_data = pickle.dumps(o)
digest = make_digest(b'not the pickled data at all')
header = b'%s %d\n' % (digest, len(pickled_data))
print('\nwriting: {}'.format(header))
out_s.write(header)
out_s.write(pickled_data)

out_s.flush()

既然数据在bytesio缓冲区中,那么可以将它再次读出。首先读取包含摘要和数据长度的数据行,然后使用得到的长度值读取其余的数据。pickle.load()可以直接从流读数据,不过这种策略有一个假设,认为它是一个可信的数据流,但这个数据还不能保证足够可信到可以解除pickled。可以将pickle作为一个串从流读取,而不是真正将对象解除pickled,这样会更为安全。

# simulate a readable socket or pipe with a buffer
in_s = io.bytesio(out_s.getvalue())

# read the data
while true:
    first_line = in_s.readline()
    if not first_line:
        break
    incoming_digest, incoming_length = first_line.split(b' ')
    incoming_length = int(incoming_length.decode('utf-8'))
    print('\nread:', incoming_digest, incoming_length)

一旦pickled数据在内存中,那么可以重新计算摘要值,并使用compare_digest()与所读取的数据进行比较。如果摘要匹配,就可以信任这个数据,并对其解除pickled。

    incoming_pickled_data = in_s.read(incoming_length)

    actual_digest = make_digest(incoming_pickled_data)
    print('actual:', actual_digest)

    if hmac.compare_digest(actual_digest, incoming_digest):
        obj = pickle.loads(incoming_pickled_data)
        print('ok:', obj)
    else:
        print('warning: data corruption')

输出显示第一个对象通过验证,不出所料,认为第二个对象“已被破坏”。

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