32、KERI:实现完全自主的去中心化密钥管理

KERI:实现完全自主的去中心化密钥管理

1. 密钥事件日志的见证者

KERI的一项主要创新在于,除控制器之外的其他各方也可以对密钥事件消息进行数字签名。这些参与方被称为见证者,因为他们在“见证”控制器对密钥事件消息的数字签名,就如同在纸质文件上见证某人的亲笔签名一样(这在诸如遗嘱和抵押贷款等高价值文件中通常是法律要求的)。

KERI协议规范了见证者如何从控制器接收密钥事件消息。如果见证者能够验证密钥事件消息,他们就可以添加自己的签名,创建自己独立的密钥事件日志副本。

每个见证者都成为控制器主要自认证信任根的二级信任根。在验证者信任见证者作为密钥事件消息独立真实来源的程度上,每增加一个见证者都会提高密钥事件日志的可信度。这就像纸质文件“湿墨水”签名的人类见证者一样,见证者越多,文件的可信度就越高。

见证者增加密钥事件日志可信度的流程

graph LR
    A[控制器] -->|发送密钥事件消息| B[见证者]
    B -->|验证消息| C{验证是否通过}
    C -- 是 --> D[添加签名]
    C -- 否 --> E[拒绝消息]
    D --> F[创建独立日志副本]

2. 预旋转:防范密钥泄露的简单、安全且可扩展的保护措施

所有密钥管理系统必须解决的挑战不仅是如何轮换密钥,还包括如何防范私钥以各种可能的方式被泄露,例如:
- 设备丢失或被盗;
- 自认证信任根(数字钱包)存在安全漏洞;
- 对自认证信任根的侧信道攻击; <

先展示下效果 https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 遗传算法 - 简书 遗传算法的理论是根据达尔文进化论而设计出来的算法: 人类是朝着好的方向(最优解)进化,进化过程中,会自动选择优良基因,淘汰劣等基因。 遗传算法(英语:genetic algorithm (GA) )是计算数学中用于解决最佳化的搜索算法,是进化算法的一种。 进化算法最初是借鉴了进化生物学中的一些现象而发展起来的,这些现象包括遗传、突变、自然选择、杂交等。 搜索算法的共同特征为: 首先组成一组候选解 依据某些适应性条件测算这些候选解的适应度 根据适应度保留某些候选解,放弃其他候选解 对保留的候选解进行某些操作,生成新的候选解 遗传算法流程 遗传算法的一般步骤 my_fitness函数 评估每条染色体所对应个体的适应度 升序排列适应度评估值,选出 前 parent_number 个 个体作为 待选 parent 种群(适应度函数的值越小越好) 从 待选 parent 种群 中随机选择 2 个个体作为父方和母方。 抽取父母双方的染色体,进行交叉,产生 2 个子代。 (交叉概率) 对子代(parent + 生成的 child)的染色体进行变异。 (变异概率) 重复3,4,5步骤,直到新种群(parentnumber + childnumber)的产生。 循环以上步骤直至找到满意的解。 名词解释 交叉概率:两个个体进行交配的概率。 例如,交配概率为0.8,则80%的“夫妻”会生育后代。 变异概率:所有的基因中发生变异的占总体的比例。 GA函数 适应度函数 适应度函数由解决的问题决定。 举一个平方和的例子。 简单的平方和问题 求函数的最小值,其中每个变量的取值区间都是 [-1, ...
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