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.gitignore
vendored
1
.gitignore
vendored
@@ -1,2 +1,3 @@
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*.txt
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.venv/
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**/__pycache__/**
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@@ -9,7 +9,7 @@ class SentinelSystemProvider:
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"""生成全新的系统公私钥对"""
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private_key = rsa.generate_private_key(
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public_exponent=65537,
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key_size=2048
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key_size=4096
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)
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public_key = private_key.public_key()
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@@ -3,6 +3,9 @@ import secrets
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from mnemonic import Mnemonic # 仅用于标准的助记词转换
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class SentinelKeyEngine:
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# 使用第 13 个梅森素数 (2^521 - 1),远大于 128-bit 熵,确保有限域安全
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PRIME = 2**521 - 1
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def __init__(self):
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self.mnemo = Mnemonic("english")
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@@ -18,18 +21,19 @@ class SentinelKeyEngine:
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"""
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2. SSS (3,2) 门限分片逻辑
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公式: f(x) = S + a*x (直线方程,S为秘密,a为随机斜率)
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我们将秘密 S 分成 3 份,任选 2 份即可恢复
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我们将秘密 S 分成 3 份,任选 2 份即可恢复。
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注意:必须在有限域 GF(PRIME) 下进行运算以保证完善保密性。
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"""
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# 将熵转换为大整数
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secret_int = int.from_bytes(entropy, 'big')
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# 生成一个随机系数 a (安全性需与秘密强度一致)
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# 这里使用 secrets 保证加密级随机
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a = int.from_bytes(secrets.token_bytes(16), 'big')
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# a 必须在 [0, PRIME-1] 范围内
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a = secrets.randbelow(self.PRIME)
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# 定义 3 个点: x=1, x=2, x=3
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# Share = (x, f(x))
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def f(x): return secret_int + a * x
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def f(x): return (secret_int + a * x) % self.PRIME
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share1 = (1, f(1)) # 手机分片
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share2 = (2, f(2)) # 云端分片
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@@ -42,15 +46,31 @@ class SentinelKeyEngine:
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3. 恢复逻辑:拉格朗日插值还原
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已知 (x1, y1) 和 (x2, y2),求 f(0) 即秘密 S
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公式: S = (x2*y1 - x1*y2) / (x2 - x1)
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在有限域下,除法变为乘以模逆: S = (x2*y1 - x1*y2) * (x2 - x1)^-1 mod P
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"""
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x1, y1 = share_a
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x2, y2 = share_b
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# 计算分子
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numerator = (x2 * y1 - x1 * y2) % self.PRIME
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# 计算分母的模逆 (x2 - x1)
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denominator = (x2 - x1) % self.PRIME
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inv_denominator = pow(denominator, -1, self.PRIME)
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# 还原常数项 S
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secret_int = (x2 * y1 - x1 * y2) // (x2 - x1)
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secret_int = (numerator * inv_denominator) % self.PRIME
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# 转回字节并生成助记词
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recovered_entropy = secret_int.to_bytes(16, 'big')
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# 注意:secret_int 可能略小于 16 字节(高位为0),需要补齐
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# 但由于 entropy 原始就是 16 字节,这里直接转换即可
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try:
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recovered_entropy = secret_int.to_bytes(16, 'big')
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except OverflowError:
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# 理论上不应发生,除非计算出的 secret_int 大于 128 bit (即原始 entropy 大于 128 bit)
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# 这里为了健壮性,如果原始 entropy 是 16 字节,这里应该也是。
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# 如果 PRIME 很大,secret_int 还是原来的值。
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recovered_entropy = secret_int.to_bytes((secret_int.bit_length() + 7) // 8, 'big')
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return self.mnemo.to_mnemonic(recovered_entropy)
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if __name__ == "__main__":
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# --- Sentinel 协议业务流程模拟 ---
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@@ -5,9 +5,10 @@ from Crypto.Protocol.KDF import PBKDF2
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from Crypto.Util.Padding import pad, unpad
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class SentinelVault:
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def __init__(self, salt=b'Sentinel_Salt_2026'): # 固定的盐值,用于增加派生强度
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def __init__(self, salt=None):
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self.mnemo = Mnemonic("english")
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self.salt = salt
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# 默认盐值仅用于演示,生产环境建议每个用户随机生成并存储
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self.salt = salt if salt else b'Sentinel_Salt_2026'
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def derive_key(self, mnemonic_phrase):
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"""
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data_flow.md
Normal file
49
data_flow.md
Normal file
@@ -0,0 +1,49 @@
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# Sentinel 协议 Demo 数据流全景梳理
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## 1. 密钥拆解流:身份的碎裂化 (Initialization)
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这是系统的起点,通过 SSS (3,2) 门限算法,将用户的绝对控制权转化为分布式的信任。
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- 输入:系统随机生成 12 个 BIP-39 标准助记词。
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- 动作:将助记词对应的熵(Entropy)拆分为 3 个独立的数学分片:
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- 分片 A (Device):预设存放于用户手机安全芯片。
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- 分片 B (Cloud):预设存放于 Sentinel 服务器。
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- 分片 C (Physical):预设印制于物理传承卡,交给继承人。
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- 验证点:演示通过 (A+B)、(B+C)、(A+C) 三种组合均能重新拼凑出原始的 12 个助记词。
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## 2. 用户内层加密流:建立私密金库 (Vault Layer)
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这是用户端的加密,确保“零知识”存储,即系统在没有分片的情况下无法感知数据内容。
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- 输入:用户隐私数据(明文)+ 步骤 1 恢复出的助记词。
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- 动作:
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- 通过助记词派生出对称加密密钥(AES-256-GCM)。
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- 使用该密钥对数据进行加密,生成 密文 1。
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- 特性:此步骤模拟在用户本地完成,密文 1 是用户资产的初级保护形态。
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## 3. 系统外层加壳流:双重包封 (Gateway Layer)
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这是公司/平台层的加密,用于实现“被动验证”和“权限锁定”。
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- 输入:密文 1 + 公司生成的独立 RSA 公钥。
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- 动作:
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- 系统生成一套与用户无关的 RSA 公私钥对(公司钥匙)。
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- 使用 RSA 公钥对密文 1 进行二次加密,生成 密文 2。
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- 逻辑价值:此时生成的 密文 2 具有双重安全性——即使助记词泄露,没有公司私钥也打不开;即使公司私钥泄露,没有助记词分片也打不开。
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## 4. 判定触发流:剥离系统外壳 (Trigger/Unlock Layer)
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这是 Demo 的转折点,模拟“订阅费失败”或“生前正常访问”时,系统解除第一层锁定。
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- 输入:密文 2 + 公司 RSA 私钥。
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- 动作:使用私钥解密密文 2,还原回 密文 1。
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- 业务映射:
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- 生前模式:用户活跃,系统私钥实时配合,允许数据流向用户。
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- 传承模式:判定死亡后,系统永久释放此私钥权限给该数据包。
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## 5. 多场景还原流:最终提取 (Restoration Scenarios)
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这是 Demo 的结尾,展示在不同社会场景下,数据如何最终回到人手中。
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- 输入:步骤 4 还原出的密文 1 + 不同组合的分片。
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- 场景模拟:
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- 场景 1:生前正常访问
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- 组合:分片 A (手机) + 分片 B (云端) --> 恢复助记词 --> 解密密文 1。
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- 意义:证明用户在世时,无需传承卡即可查看数据。
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- 场景 2:死后标准传承
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- 组合:分片 B (云端) + 分片 C (物理卡) ---> 恢复助记词 ---> 解密密文 1。
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- 意义:模拟用户去世,继承人靠卡片和服务器释放的分片完成交接。
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- 场景 3:单纯测试验证,因为用户持有全部12个助记词
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- 组合:分片 A (手机) + 分片 C (物理卡) --> 恢复助记词 --> 解密密文 1。
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- 意义:测试目的
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Reference in New Issue
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