深入理解HTTPS及在iOS系统中适配HTTPS类型网络请求(一)

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: 深入理解HTTPS及在iOS系统中适配HTTPS类型网络请求

一、引言


   本篇博客主要讨论如何在客户端与服务端之间进行HTTPS网络传输,为了深入理解网络传输的基础原理,更加灵活的校验证书,博客的前半部分也将介绍一些HTTPS网络传输原理。当然,文章中有不正和疏漏之处,还望朋友不吝指正,感谢!


二、HTTP与HTTPS


     我们都知道,HTTP是一种常用的网络传输协议,它是基于TCP的一种应用层协议,应用层是什么样的一个概念,通过下面这张示意图可以很好的理解:


image.png


HTTP协议的网络传输十分常见,例如网易的主页http://www.163.com/。HTTP类型的网络传输使用十分方便,但是其在安全性上却有很大问题,列举如下:


1.HTTP协议在传输数据时是明文的,任何人通过一个简单的抓包工具,就可以截获到所有传输数据。


2.HTTP协议在传输数据时无法保证数据的完整,在截获到明文数据后,很容易就可以将其篡改,这也是一些网页总是被植入恶意广告的原因。


3.HTTP协议在传输数据时无法保证真实性,这也是最恐怖的一点。误入了域名欺骗的钓鱼网站,极容易对用户带来财产损失。


基于上面3点安全性的考虑,一种更加安全的网络传输协议势必要推行,那就是HTTPS。


     要理解HTTPS协议,首先需要明白什么是SSL/TLS。SSL全称“Secure Sockets Layer”,意思为安全套接层。其实由网景公司为了解决HTTP传输协议在安全方面的缺陷而设计的。后来被标准化,更名为TLS,全称“Transport Layer Security”,意思为传输层安全协议。


       那么现在就好理解了,其实HTTPS就是将HTTP协议与TLS协议组合起来,在不改变HTTP协议原设计的基础上,为其添加安全性校验并对传输的数据进行加密。那么TLS究竟在网络传输的那一层进行了处理了,下图可以很好的表示:


image.png


三、证书


     通过前面所介绍,我们知道HTTPS主要是为了解决3个问题:数据加密、数据完整、数据真实。那么下一步就是如何解决这些问题,数据加密在发送数据前依赖SSL层对数据进行加密,数据完整与真实性则要靠另一种关键技术:数字证书。


     通过一个小例子可以很容易的理解证书的作用,这个例子的来源是<编程随想>的作者,我这里暂且借用一下:A公司的a到B公司办事,为了证明a确实是A公司的职员而不是商业间谍,A公司会为a提供一个带有公章的证明,当B公司看到这个证明时,就可以信任办事员a。对比网络传输,这个证明就是证书,证书可以保证这个网站的真实性。我们继续往后分析,当B公司与越来越多的公司进行商业合作时,就又有新的问题出现了,比如C公司的c来B公司办事,就需要拿C公司带公章的证明,D公司的d来B公司办事就需要拿D公司带公章的证明...这样一来,B公司要存放好多公司的公章和证明的模板,才能够完成校验。这样未免也太麻烦了,对应到网络传输中,客户端就是B公司,各个网站都有自己的证书文件,这样客户端需要安装信任大量的证书,为了解决这样的问题,就有了第三方CA机构。第三方CA机构是由大家公认信任的机构,例如R公司为第三方信任机构,其业务是为其他公司提供公章证明,这样一来,B公司只要保有这个R公司的公章证明副本,其他A,C,D公司的办事员也只需要从R公司申请到一个公章证明就可以到B公司来交流业务了。


   CA的全称是“Certificate Authority”,意为证书授权中心。大部分CA机构颁发的证书都是需要付费的,CA机构颁发的证书一般都是根证书,根证书也比较容易理解,首先证书是有链式信任关系的,例如Y证书是由CA机构颁发的根证书,由这个Y证书还可以创建出许多子证书,子证书可以继续创建子证书,只要根证书是受信任的,其下所有的子证书都是受信任的,如下图:

image.png



   我们可以打开开源中国博客的主页:https://www.oschina.net/blog。在Chrome浏览器地址栏左边可以查看证书信息,如下:

image.png



点击证书信息,可以看到完整的证书链,如下图:


image.png


从图中可以看到,根证书是由CA机构VerSign公司颁发的。此处还可以看到当前证书是否有效以及过期时间,如果证书无效则说明此网页信息有可能被篡改过,用户在访问时就要小心了。


   除了CA机构可以签发证书外,个人其实也是可以创建证书的,当然个人创建的证书也是不被信任的,我们姑且把这类证书叫做自签名证书,如果用自签名证书搭建了HTTPS的服务,则客户端需要安装对应的证书信任,才可以进行此服务的访问。后面我们会进一步讨论自签名证书的使用。



目录
相关文章
|
26天前
|
机器学习/深度学习 数据采集 人工智能
未来的守护神:AI驱动的网络安全之盾,如何用智慧的光芒驱散网络黑暗势力?揭秘高科技防御系统背后的惊天秘密!
【10月更文挑战第3天】随着网络技术的发展,网络安全问题日益严峻,传统防御手段已显不足。本文探讨了构建AI驱动的自适应网络安全防御系统的必要性及其关键环节:数据采集、行为分析、威胁识别、响应决策和执行。通过Python库(如scapy、scikit-learn和TensorFlow)的应用实例,展示了如何利用AI技术提升网络安全防护水平。这种系统能够实时监控、智能分析并自动化响应,显著提高防护效率与准确性,为数字世界提供更强大的安全保障。
56 2
|
2月前
|
机器学习/深度学习 算法 TensorFlow
动物识别系统Python+卷积神经网络算法+TensorFlow+人工智能+图像识别+计算机毕业设计项目
动物识别系统。本项目以Python作为主要编程语言,并基于TensorFlow搭建ResNet50卷积神经网络算法模型,通过收集4种常见的动物图像数据集(猫、狗、鸡、马)然后进行模型训练,得到一个识别精度较高的模型文件,然后保存为本地格式的H5格式文件。再基于Django开发Web网页端操作界面,实现用户上传一张动物图片,识别其名称。
84 1
动物识别系统Python+卷积神经网络算法+TensorFlow+人工智能+图像识别+计算机毕业设计项目
|
4天前
|
监控 安全 测试技术
网络信息系统的整个生命周期
网络信息系统规划、设计、集成与实现、运行维护及废弃各阶段介绍。从企业需求出发,经过可行性研究和技术评估,详细设计系统架构,完成设备安装调试和系统集成测试,确保稳定运行,最终安全退役。
15 1
网络信息系统的整个生命周期
|
4天前
|
机器学习/深度学习 存储 运维
图神经网络在复杂系统中的应用
图神经网络(Graph Neural Networks, GNNs)是一类专门处理图结构数据的深度学习模型,近年来在复杂系统的研究和应用中展现了强大的潜力。复杂系统通常涉及多个相互关联的组件,其行为和特性难以通过传统方法进行建模和分析。
19 3
|
4天前
|
编解码 安全 Linux
网络空间安全之一个WH的超前沿全栈技术深入学习之路(10-2):保姆级别教会你如何搭建白帽黑客渗透测试系统环境Kali——Liinux-Debian:就怕你学成黑客啦!)作者——LJS
保姆级别教会你如何搭建白帽黑客渗透测试系统环境Kali以及常见的报错及对应解决方案、常用Kali功能简便化以及详解如何具体实现
|
2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。
109 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
|
机器学习/深度学习 人工智能 算法
鸟类识别系统Python+卷积神经网络算法+深度学习+人工智能+TensorFlow+ResNet50算法模型+图像识别
鸟类识别系统。本系统采用Python作为主要开发语言,通过使用加利福利亚大学开源的200种鸟类图像作为数据集。使用TensorFlow搭建ResNet50卷积神经网络算法模型,然后进行模型的迭代训练,得到一个识别精度较高的模型,然后在保存为本地的H5格式文件。在使用Django开发Web网页端操作界面,实现用户上传一张鸟类图像,识别其名称。
100 12
鸟类识别系统Python+卷积神经网络算法+深度学习+人工智能+TensorFlow+ResNet50算法模型+图像识别
|
2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。
88 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
|
2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。
82 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
|
28天前
|
域名解析 缓存 网络协议
【网络】DNS,域名解析系统
【网络】DNS,域名解析系统
80 1