前往小程序,Get更优阅读体验!
立即前往
首页
学习
活动
专区
圈层
工具
发布
首页
学习
活动
专区
圈层
工具
MCP广场
社区首页 >专栏 >网络协议(十二):HTTPS(SSL/TLS、TLS1.2的连接)

网络协议(十二):HTTPS(SSL/TLS、TLS1.2的连接)

作者头像
冬天vs不冷
发布于 2025-01-21 00:56:10
发布于 2025-01-21 00:56:10
41102
代码可运行
举报
文章被收录于专栏:springbootspringboot
运行总次数:2
代码可运行

一、HTTPS

  • HTTPS (HyperText Transfer Protocol Secure),译为:超文本传输安全协议
    • 常称为 HTTP over TLS、HTTP over SSL、HTTP Secure
    • 由网景公司于1994年首次提出
  • HTTPS的默认端口号是 443 (HTTP是80)
  • 现在在浏览器上输入 http://www.baidu.com,会自动重定向到 https://www.baidu.com

二、SSL / TLS

  • HTTPS 是在 HTTP 的基础上使用 SSL/TLS来 加密报文,对窃听和中间人攻击提供合理的防护
  • SSL/TLS 也可以用在其他协议上,比如
    • FTP → FTPS
    • SMTP → SMTPS
  • TLS (Transport Layer Security),译为:传输层安全性协议
    • 前身是 SSL (Secure Sockets Layer),译为:安全套接层
  • 历史版本信息
    • SSL 1.0:因存在严重的安全漏洞,从未公开过
    • SSL 2.0:1995年,已于2011年弃用 (RFC 6176)
    • SSL 3.0:1996年,已于2015年弃用 (RFC 7568)
    • TLS 1.0:1999年 (RFC 2246)
    • TLS 1.1:2006年 (RFC 4346)
    • TLS 1.2:2008年 (RFC 5246)
    • TLS 1.3:2018年 (RFC 8446)
  • SSL/TLS 工作在哪一层?
    • TCP/IP协议与各种应用层协议之间

三、OpenSSL

  • OpenSSL 是SSL/TLS协议的开源实现,始于1998年,支持Windows、Mac、Linux等平台
  • 常用命令
    • 生成私钥:openssl genrsa -out xx.key
    • 生成公钥:openssl rsa -in xx.key -pubout -out xx.pem

四、HTTPS的成本

  • 证书的费用
  • 加解密计算,降低了访问速度
  • 些企业的做法是:包含敏感数据的请求才使用HTTPS,其他保持使用HTTP
  • 例如,工商银行客户端,首页是http,登录页则是https

五、HTTPS的通信过程

  • 总的可以分为3大阶段
    1. TCP的3次握手
    2. TLS的连接
    3. HTTP请求和响应

六、TLS 1.2 的连接(ECDHE密钥交换算法)

  • TLS1.2 的连接大概有10大步骤:(图中省略了中间产生的一些ACK确认)
  • ① Client Hello
    • TLS的版本号
    • 支持的加密组件 (Cipher Suite) 列表(加密算法及密钥长度等)
    • 一个随机数 (Client Random)
  • ② Server Hello
    • TLS的版本号
    • 选择的加密组件(是从接收到的客户端加密组件列表中挑选出来的)
    • 一个随机数 (Server Random)
  • ③ Certificate
    • 服务器的公钥证书(被CA签名过的)
  • ④ Server Key Exchange
    • 用以实现ECDHE算法的其中一个参数 (Server Params)
    • ECDHE是一种密钥交换算法
    • 为了防止伪造,Server Params 经过了服务器私钥签名
  • ⑤ Server Hello Done
    • 告知客户端:协商部分结束
  • 目前为止,客户端和服务器之间通过明文共享了
  • 而且,客户端也已经拿到了服务器的公钥证书,接下来,客户端会验证证书的真实有效性
  • ⑥ Client Key Exchange
    • 用以实现ECDHE算法的另一个参数 (Client Params)
  • 目前为止,客户端和服务器都拥有了ECDHE算法需要的2个参数:Server Params、Client Params
  • 客户端、服务器都可以
    • 使用ECDHE算法根据Server Params、Client Params计算出一个新的随机密钥串:Pre-master secret
    • 然后结合 Client Random、Server Random、Pre-master secret 生成一个主密钥
    • 最后利用主密钥衍生出其他密钥:客户端发送用的会话密钥、服务器发送用的会话密钥等

  • ⑦ Change Cipher Spec
    • 告知服务器:之后的通信会采用计算出来的会话密钥进行加密
  • ⑧ Finished
    • 包含连接至今全部报文的整体校验值(摘要),加密之后发送给服务器
    • 这次握手协商是否成功,要以服务器是否能够正确解密该报文作为判定标准
  • ⑨ Change Cipher Spec
    • 告知客户端:之后的通信会采用计算出来的会话密钥进行加密
  • ⑩ Finished
    • 给客户端发加密的报文,能正常返回
    • 到此为止,客户端服务器都验证加密解密没问题,握手正式结束
    • 后面开始传输加密的HTTP请求和响应
本文参与 腾讯云自媒体同步曝光计划,分享自作者个人站点/博客。
原始发表:2023-03-10,如有侵权请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除

本文分享自 作者个人站点/博客 前往查看

如有侵权,请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除。

本文参与 腾讯云自媒体同步曝光计划  ,欢迎热爱写作的你一起参与!

评论
登录后参与评论
暂无评论
推荐阅读
ELK完整部署教程
ELK: Elasticsearch + Logstash + Kibana. 实际部署: Elasticsearch + Kibana + Logstash + (各种beats) filebeat
繁华是客
2024/05/10
5170
Docker 入门到实战教程(十二)ELK+Filebeat搭建日志分析系统
一般我们需要进行日志分析场景:直接在日志文件中 grep、awk 就可以获得自己想要的信息。但在规模较大的场景中,此方法效率低下,面临问题包括日志量太大如何归档、文本搜索太慢怎么办、如何多维度查询。需要集中化的日志管理,所有服务器上的日志收集汇总。常见解决思路是建立集中式日志收集系统,将所有节点上的日志统一收集,管理,访问。
小东啊
2020/07/23
4.8K1
Docker 入门到实战教程(十二)ELK+Filebeat搭建日志分析系统
ELK——使用Docker快速搭建
"ELK"是三个开源项目的首字母缩写,这三个项目分别是:Elasticsearch、Logstash 和 Kibana。Elasticsearch 是一个搜索和分析引擎。Logstash 是服务器端数据处理管道,能够同时从多个来源采集数据,转换数据,然后将数据发送到诸如 Elasticsearch 等"存储库"中。Kibana 则可以让用户在 Elasticsearch 中使用图形和图表对数据进行可视化,Elastic Stack 是 ELK Stack 的更新换代产品。 Docker镜像站 | Docker@Elastic Elasticsearch-7.6 | elasticsearch-7.6 Kibana-7.6 | kibana-7.6 Logstash-7.6 | logstash-7.6
思索
2024/08/16
2990
ELK——使用Docker快速搭建
实战篇-Docker 安装ELK(单节点)
@派大星
2024/04/02
5270
实战篇-Docker 安装ELK(单节点)
日志分析平台ELK 7.0时代来了
集群架构图 1. Elasticsearch集群部署 1.1 初始化java组件 # 安装jdk root@es-logs-20-114:/usr/local# ls -l | grep jdk lrwxrwxrwx 1 root root 22 Apr 1 2017 jdk -> /usr/local/jdk1.8.0_65 drwxr-xr-x 8 root root 4096 Nov 25 2015 jdk1.8.0_65 # 配置java环境变量 export JAVA_HOME
公众号: 云原生生态圈
2021/11/15
3560
日志分析平台ELK 7.0时代来了
kubernetes Filebeat+ELK日志收集监控方案
接收来自filebeat的数据,根据其中的tags进行分类,再添加index进行分类,例如nginx-access-%{+YYYY.MM.dd},在kibana中会根据这个index获取日志。
kubernetes中文社区
2019/06/24
3.2K0
kubernetes  Filebeat+ELK日志收集监控方案
容器部署日志分析平台ELK7.10.1(Elasisearch+Filebeat+Redis+Logstash+Kibana)
  ELK日志分析系统是Logstash、Elastcsearch、Kibana开源软件的集合,对外是作为一个日志管理系统的开源方案,它可以从任何来源、任何格式进行日志搜索、分析与可视化展示。
非著名运维
2022/06/22
1.3K0
容器部署日志分析平台ELK7.10.1(Elasisearch+Filebeat+Redis+Logstash+Kibana)
Kubernetes中部署ELK Stack日志收集平台
ELK是Elasticsearch、Logstash、Kibana三大开源框架首字母大写简称。市面上也被称为Elastic Stack。其中Elasticsearch是一个基于Lucene、分布式、通过Restful方式进行交互的近实时搜索平台框架。像类似百度、谷歌这种大数据全文搜索引擎的场景都可以使用Elasticsearch作为底层支持框架,可见Elasticsearch提供的搜索能力确实强大,市面上很多时候我们简称Elasticsearch为es。Logstash是ELK的中央数据流引擎,用于从不同目标(文件/数据存储/MQ)收集的不同格式数据,经过过滤后支持输出到不同目的地(文件/MQ/redis/elasticsearch/kafka等)。Kibana可以将elasticsearch的数据通过友好的页面展示出来,提供实时分析的功能。
没有故事的陈师傅
2021/07/21
1.8K6
Elasticsearch实践:ELK+Kafka+Beats对日志收集平台的实现
当我们在开源日志分析系统的领域,谈及 ELK 架构可谓是家喻户晓。然而,这个生态系统并非 Elastic 有意为之,毕竟 Elasticsearch 的初衷是作为一个分布式搜索引擎。其广泛应用于日志系统,实则是一种意料之外,这是社区用户的推动所致。如今,众多云服务厂商在推广自己的日志服务时,往往以 ELK 作为参照标准,由此可见,ELK 的影响力之深远。
栗筝i
2023/10/23
1.7K0
Elasticsearch实践:ELK+Kafka+Beats对日志收集平台的实现
【ES三周年】 docker搭建elk初体验
这篇文章将着重于我对ELK的搭建初体验,基于部署和安装的方便,也为了巩固Docker相关的知识点的学习和熟练运行,尝试在使用Docker来搭建整个ELK系统。
猫老师的叶同学
2023/02/23
4810
利用docker搭建ELK.md
本打算只有elastisearch、kibanan、logstash搭建下ELK,奈何logstash是运行太占内存,于是打算用filebeat(占用资源少)来在各服务器来收集日志,然后统一交给logstash来处理过滤。
晓果冻
2022/06/17
2870
利用docker搭建ELK.md
基于docker部署elk进行日志管理和分析
ELK 是 Elasticsearch、Logstrash 和 Kibana 的缩写,它们代表的是一套成熟的日志管理系统,ELK Stack 已经成为目前最流行的集中式日志解决管理方案。
IT不难
2022/05/23
5490
基于docker部署elk进行日志管理和分析
Linux安装ELK日志平台(7.5.1)
一般我们需要进行日志分析场景:直接在日志文件中 grep、awk 就可以获得自己想要的信息。但在规模较大也就是日志量多而复杂的场景中,此方法效率低下,面临问题包括日志量太大如何归档、文本搜索太慢怎么办、如何多维度查询。需要集中化的日志管理,所有服务器上的日志收集汇总。常见解决思路是建立集中式日志收集系统,将所有节点上的日志统一收集,管理,访问。
子润先生
2021/07/07
1.8K1
EFK实战一 - 基础环境搭建
在分布式系统中,由于节点服务会部署多台,一旦出现线上问题需要通过日志分析定位问题就需要登录服务器一台一台进行日志检索,非常不便利,这时候就需要用到EFK日志收集工具。
JAVA日知录
2020/01/15
1.1K0
使用 Docker Compose V2 快速搭建日志分析平台 ELK (Elasticsearch、Logstash 和 Kibana)
ELK的架构有多种,本篇分享使用的架构如图所示: Beats(Filebeat) -> -> Elasticsearch -> Kibana,目前生产环境一天几千万的日志,内存占用大概 10G 左右
易墨
2024/01/21
3.9K1
使用 Docker Compose V2 快速搭建日志分析平台 ELK (Elasticsearch、Logstash 和 Kibana)
7000 字 | 20 图 | 一文带你搭建一套 ELK Stack 日志平台
最近在折腾 ELK 日志平台,它是 Elastic 公司推出的一整套日志收集、分析和展示的解决方案。
悟空聊架构
2022/05/13
9110
7000 字 | 20 图 | 一文带你搭建一套 ELK Stack 日志平台
ELK+filebeat采集java日志
此文章是我在生产环境下搭建ELK日志系统的记录,该日志系统主要是采集Java日志,开发人员能通过kibanaWeb页面查找相关主机的指定日志;对于Java日志,filebeat已做多行合并、过滤行处理,更精准的获取需要的日志信息,关于ELK系统的介绍,这里不再赘述。
肓己
2021/08/12
1.8K0
ELK+kafka+Filebeat
软件包官方下载地址:https://www.elastic.co/cn/downloads/ 2、部署ElasticSearch
@凌晨
2021/01/29
6560
ELK+kafka+Filebeat
容器部署ELK7.10,适用于生产
一、elk架构简介 首先 logstash 具有日志采集、过滤、筛选等功能,功能完善但同时体量也会比较大,消耗系统资源自然也多。filebeat作为一个轻量级日志采集工具,虽然没有过滤筛选功能,但是仅
YP小站
2021/01/29
1.9K0
容器部署ELK7.10,适用于生产
利用elk日志分析系统收集history历史命令
上一篇文章, 利用elk系统记录分析所有服务器ssh登录信息 。本篇继续收集所有服务器的history命令历史,同时对集群做出优化。
IT不难
2022/05/27
5070
利用elk日志分析系统收集history历史命令
相关推荐
ELK完整部署教程
更多 >
领券
问题归档专栏文章快讯文章归档关键词归档开发者手册归档开发者手册 Section 归档
本文部分代码块支持一键运行,欢迎体验
本文部分代码块支持一键运行,欢迎体验