通用密钥,无需密码,在无密码元年实现Passkeys通用密钥登录(基于Django4.2/Python3.10)

本文涉及的产品
密钥管理服务KMS,1000个密钥,100个凭据,1个月
简介: 毋庸讳言,密码是极其伟大的发明,但拜病毒和黑客所赐,一旦密码泄露,我们就得绞尽脑汁再想另外一个密码,但记忆力并不是一个靠谱的东西,一旦遗忘密码,也会造成严重的后果,2023年业界巨头Google已经率先支持了Passkeys登录方式,只须在设备上利用PIN码解锁、指纹或面部辨识等生物识别方式,即可验证身份,也就是说,可以和密码说拜拜了。

毋庸讳言,密码是极其伟大的发明,但拜病毒和黑客所赐,一旦密码泄露,我们就得绞尽脑汁再想另外一个密码,但记忆力并不是一个靠谱的东西,一旦遗忘密码,也会造成严重的后果,2023年业界巨头Google已经率先支持了Passkeys登录方式,只须在设备上利用PIN码解锁、指纹或面部辨识等生物识别方式,即可验证身份,也就是说,可以和密码说拜拜了。

什么是PassKeys

Passkeys的原理很简单,就是在用户注册环节,可以选择生成一对密钥,分别是公钥和私钥,公钥存在服务器端,而私钥存在用户需要登录的设备上,包含但不限于电脑、手机、或者平板。

只有在公钥和私钥配对,并且验签通过的情况下,系统才会判定用户登录成功,也就是说,就算黑客进入到了服务器,窃取到了用户的公钥,仍然无法伪造用户的身份。

另一方面,当我们在客户端登录账户的时候,可以选择安全性相对较高的PIN码解锁、指纹或面部辨识等生物识别方式解锁私钥,如此,就算设备不慎遗失,也可以确保私钥的安全性,不会被恶意使用。

以Google账户为例子,只需要登入Google的账号首页:

account.google.com

随后在右侧菜单选择安全性-》通行密钥,随后创建通行密钥即可,以后如果想登录Google账号的时候,直接使用通行密钥进行生物识别登录即可,当然,前提是当前设备需要支持指纹识别或者面部识别等功能,实在不行,也可以用pin码登录,比使用冗长的密码要方便多了。

如果需要通过多台设备进行登录,则可以在对应设备上创建不同的通行密钥,如此在任意设备登录账号都不需要输入密码了,需要注意的是,如果想把设备出售,可以在服务端直接删除公钥,这样设备中的私钥也会失效,确保账户的安全。

总的来说,Passkeys就是一种基于非对称加密算法的登录验证方式,只不过私钥和生物识别技术连结了起来,比传统私钥更加的安全,关于非对称加密算法,请移步:加密,各种加密,耙梳加密算法(Encryption)种类以及开发场景中的运用(Python3.10),这里不再赘述。

基于Django4.2实现

Google账户的Passkeys支持是极好的,那么如果我们想在自己的平台接入Passkeys功能, 该如何做呢?这里以基于Python3.10的Web框架Django4.2为例子进行演示。

首先安装Django4.2

pip3 install Django==4.2

接着安装相关的其他依赖:

cffi==1.15.1  
cryptography==38.0.1  
Django==4.2  
django-sslserver  
fido2==1.1.1  
pycparser==2.21  
pytz==2022.5  
sqlparse==0.4.3  
django-passkeys

可以放入requirements.txt进行批量安装。

随后在终端通过命令创建Django命令:

django-admin startproject test_app

需要注意的是,由于触发生物识别的接口只支持https协议,所以需要django-sslserver启动基于Https协议的后台服务,确保配置文件中已经进行配置:

# Application definition  

INSTALLED_APPS = [  
    'django.contrib.admin',  
    'django.contrib.auth',  
    'django.contrib.contenttypes',  
    'django.contrib.sessions',  
    'django.contrib.messages',  
    'django.contrib.staticfiles',  
    'test_app',  
    'passkeys',  
    'sslserver'  
]

随后,配置一下数据库:

DATABASES = {  
    'default': {  
        'ENGINE': 'django.db.backends.sqlite3',  
        'NAME': 'test_db',  
    }  
}

这里我们就使用默认的简易数据库sqlite3,当然换成Mysql也可以,原理都是一样的,数据库用来存储用户生成的公钥,存在服务端。

至此Django4.2就配置好了。

使用Openssl配置证书

想要启动基于Https协议的Django服务,需要单独配置SSL的证书,这里使用Openssl,下载地址是:

https://slproweb.com/products/Win32OpenSSL.html

下载后进行安装,别忘了配置环境变量,随后第一步,生成服务器私钥:

openssl genrsa -out server.key 2048

第二步,根据私钥和输入的信息生成证书请求文件:

openssl req -new -key server.key -out server.csr

第三步:用第一步的私钥和第二步的请求文件生成证书:

openssl x509 -req -in server.csr -out server.crt -signkey server.key -days 3650

这样我们就拿到了私钥server.key和证书server.crt。

在生产环境中,这些步骤对用户来说是不可见的,这里只是简单模拟,通常证书申请用户只需要将服务器的公钥(注意不是私钥)和服务器证书申请文件交给https证书厂商即可,之后https厂商会通过邮件回复一个服务器公钥证书,拿到这个证书和自己生成的服务器私钥就可以搭建https应用了。

需要注意的是,私钥长度必须大于1024,否则启动时会报密钥过短的错误,同时密钥如果过短,也会增加被破解的风险。

随后用证书启动Django服务:

python3 manage.py runsslserver --cert D:/Downloads/server.crt --key D:/Downloads/server.key  0.0.0.0:8000

程序返回:

Watching for file changes with StatReloader  
Validating models...  

System check identified some issues:  

WARNINGS:  
passkeys.UserPasskey: (models.W042) Auto-created primary key used when not defining a primary key type, by default 'django.db.models.AutoField'.  
        HINT: Configure the DEFAULT_AUTO_FIELD setting or the AppConfig.default_auto_field attribute to point to a subclass of AutoField, e.g. 'django.db.models.BigAutoField'.  

System check identified 1 issue (0 silenced).  
June 21, 2023 - 12:22:55  
Django version 4.2, using settings 'test_app.settings'  
Starting development server at https://0.0.0.0:8000/  
Using SSL certificate: D:/Downloads/server.crt  
Using SSL key: D:/Downloads/server.key  
Quit the server with CTRL-BREAK.

则代表没有问题,至此证书就配置好了。

使用Passkeys

现在,我们可以使用Passkeys功能了,首先迁移数据库:

python3 manage.py migrate

注意这一步并不需要model的支持,因为django-passkeys三方库会自动创建。

随后为Django-admin后台创建一个超级管理员:

python3 manage.py createsuperuser

程序返回:

System check identified some issues:  

WARNINGS:  
passkeys.UserPasskey: (models.W042) Auto-created primary key used when not defining a primary key type, by default 'django.db.models.AutoField'.  
        HINT: Configure the DEFAULT_AUTO_FIELD setting or the AppConfig.default_auto_field attribute to point to a subclass of AutoField, e.g. 'django.db.models.BigAutoField'.  
Username (leave blank to use 'zcxey'): admin  
Email address: admin@123.net  
Password:  
Password (again):  
The password is too similar to the username.  
This password is too short. It must contain at least 8 characters.  
This password is too common.  
Bypass password validation and create user anyway? [y/N]: y  
Superuser created successfully.

这里创建了一个admin账号。

随后访问地址:https://localhost:8000 ,注意,必须是https协议。

随后在passkeys管理页面中创建私钥:

由于笔者的电脑不支持生物识别,所以只能用pin码。

创建成功后,私钥会留在设备中,也就是客户端,通过生物识别来解锁。

而公钥则存在Django项目的Sqllite3数据库中,随时可以对用户的私钥进行验签操作。

下次登录的时候,只需要用私钥登录即可,把密码丢到九霄云外去吧:

结语

虽然这只是非对称加密算法的一次简单地落地实践,但却是用户登录体验的一次革命性的巨大提升,还在给1password软件付费?这笔开支可以省了,最后奉上Passkeys示例项目,与众乡亲同飨:

https://github.com/zcxey2911/Django4.2_Passkeys_Login_Demo
相关文章
|
1月前
|
机器学习/深度学习 自然语言处理 API
如何使用阿里云的语音合成服务(TTS)将文本转换为语音?本文详细介绍了从注册账号、获取密钥到编写Python代码调用TTS服务的全过程
如何使用阿里云的语音合成服务(TTS)将文本转换为语音?本文详细介绍了从注册账号、获取密钥到编写Python代码调用TTS服务的全过程。通过简单的代码示例,展示如何将文本转换为自然流畅的语音,适用于有声阅读、智能客服等场景。
232 3
|
1月前
|
安全 数据库 C++
Python Web框架比较:Django vs Flask vs Pyramid
Python Web框架比较:Django vs Flask vs Pyramid
44 1
|
3月前
|
机器学习/深度学习 人工智能 算法
植物病害识别系统Python+卷积神经网络算法+图像识别+人工智能项目+深度学习项目+计算机课设项目+Django网页界面
植物病害识别系统。本系统使用Python作为主要编程语言,通过收集水稻常见的四种叶片病害图片('细菌性叶枯病', '稻瘟病', '褐斑病', '稻瘟条纹病毒病')作为后面模型训练用到的数据集。然后使用TensorFlow搭建卷积神经网络算法模型,并进行多轮迭代训练,最后得到一个识别精度较高的算法模型,然后将其保存为h5格式的本地模型文件。再使用Django搭建Web网页平台操作界面,实现用户上传一张测试图片识别其名称。
142 22
植物病害识别系统Python+卷积神经网络算法+图像识别+人工智能项目+深度学习项目+计算机课设项目+Django网页界面
|
2月前
|
安全 数据库 C++
Python Web框架比较:Django vs Flask vs Pyramid
Python Web框架比较:Django vs Flask vs Pyramid
42 4
|
3月前
|
机器学习/深度学习 算法 TensorFlow
交通标志识别系统Python+卷积神经网络算法+深度学习人工智能+TensorFlow模型训练+计算机课设项目+Django网页界面
交通标志识别系统。本系统使用Python作为主要编程语言,在交通标志图像识别功能实现中,基于TensorFlow搭建卷积神经网络算法模型,通过对收集到的58种常见的交通标志图像作为数据集,进行迭代训练最后得到一个识别精度较高的模型文件,然后保存为本地的h5格式文件。再使用Django开发Web网页端操作界面,实现用户上传一张交通标志图片,识别其名称。
127 6
交通标志识别系统Python+卷积神经网络算法+深度学习人工智能+TensorFlow模型训练+计算机课设项目+Django网页界面
|
3月前
|
机器学习/深度学习 人工智能 算法
【新闻文本分类识别系统】Python+卷积神经网络算法+人工智能+深度学习+计算机毕设项目+Django网页界面平台
文本分类识别系统。本系统使用Python作为主要开发语言,首先收集了10种中文文本数据集("体育类", "财经类", "房产类", "家居类", "教育类", "科技类", "时尚类", "时政类", "游戏类", "娱乐类"),然后基于TensorFlow搭建CNN卷积神经网络算法模型。通过对数据集进行多轮迭代训练,最后得到一个识别精度较高的模型,并保存为本地的h5格式。然后使用Django开发Web网页端操作界面,实现用户上传一段文本识别其所属的类别。
113 1
【新闻文本分类识别系统】Python+卷积神经网络算法+人工智能+深度学习+计算机毕设项目+Django网页界面平台
|
3月前
|
前端开发 搜索推荐 算法
中草药管理与推荐系统Python+Django网页界面+推荐算法+计算机课设系统+网站开发
中草药管理与推荐系统。本系统使用Python作为主要开发语言,前端使用HTML,CSS,BootStrap等技术和框架搭建前端界面,后端使用Django框架处理应用请求,使用Ajax等技术实现前后端的数据通信。实现了一个综合性的中草药管理与推荐平台。具体功能如下: - 系统分为普通用户和管理员两个角色 - 普通用户可以登录,注册、查看物品信息、收藏物品、发布评论、编辑个人信息、柱状图饼状图可视化物品信息、并依据用户注册时选择的标签进行推荐 和 根据用户对物品的评分 使用协同过滤推荐算法进行推荐 - 管理员可以在后台对用户和物品信息进行管理编辑
94 12
中草药管理与推荐系统Python+Django网页界面+推荐算法+计算机课设系统+网站开发
|
2月前
|
存储 Shell 数据库
Python编程--Django入门:用户账户(二)
Python编程--Django入门:用户账户(二)
32 2
|
2月前
|
存储 数据库 Python
Python编程--Django入门:用户账户(一)
Python编程--Django入门:用户账户(一)
21 1
|
3月前
|
供应链 数据挖掘 数据处理
聚合数据,洞察未来!Python聚合术,解锁数据背后的商业密码!
在数据泛滥的时代,数据聚合成为企业决策的关键。它通过整合不同来源的数据,揭示隐藏规律与趋势,为科学决策提供依据。Python凭借其丰富的库如Pandas和NumPy,在数据聚合中表现出色,简化了数据处理流程。通过示例展示了如何使用Pandas对销售数据进行聚合分析,帮助企业优化库存管理、调整策略,预测需求,在竞争中脱颖而出。
56 5