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未雨绸缪:Go开发者需要了解的后量子密码学与实现现状

本文永久链接 – https://tonybai.com/2025/05/20/post-quantum-cryptography-in-go

大家好,我是 Tony Bai。

在我们享受数字时代便利的同时,信息安全始终是悬在我们头顶的达摩克利斯之剑。而这把剑,正面临着来自未来的一个巨大挑战——量子计算机。一旦实用化的大规模量子计算机问世,我们当前广泛依赖的许多经典密码体系(如 RSA、椭圆曲线密码 ECC)可能在瞬间土崩瓦解。

这不是科幻电影,而是密码学界和全球科技巨头都在严肃对待的现实威胁。正因如此,“后量子密码学” (Post-Quantum Cryptography, 以下简称PQC) 应运而生,旨在研发能够抵御量子计算机攻击的新一代密码算法。

作为 Go 开发者,我们或许觉得量子计算机还很遥远,但“现在记录数据,未来量子破解”的风险已然存在。更重要的是,Go 语言作为一门以简洁、高效和安全著称的现代编程语言,其核心团队早已在为这个“后量子时代”积极布局。随着 Go 1.24 的发布,这一布局取得了实质性的进展:备受期待的 crypto/mlkem 包正式加入标准库!

那么,PQC 究竟是什么?crypto/mlkem 包为我们带来了什么?Go 语言在 PQC 的浪潮中又将扮演怎样的角色?今天,就让我们一起“未雨绸缪”,深入了解 PQC 及其在 Go 中的最新进展。

量子风暴将至:为何我们需要 PQC?

想象一下,你用 RSA 加密了公司的核心商业机密,或者用 ECDSA 签名了重要的合同。这些操作的安全性,都依赖于经典计算机难以在有效时间内解决某些数学难题(如大数分解、离散对数)。

然而,量子计算机一旦足够强大,Shor 算法就能在多项式时间内攻破这些难题。这意味着:

  • 加密通讯不再私密: HTTPS、VPN 等都可能被破解。
  • 数字签名不再可信: 软件更新、代码签名、身份认证都可能被伪造。
  • 历史数据面临风险: 黑客现在就可以截获并存储加密数据,等待未来用量子计算机解密。对于需要长期保密的医疗记录、金融数据、国家机密等,这无疑是巨大威胁。

这就是我们迫切需要 PQC 的原因:寻找并标准化那些即使是量子计算机也难以破解的新密码算法。

PQC 的曙光:NIST 标准化与主流算法

幸运的是,我们并非束手无策。在应对后量子密码学(PQC)的挑战时,美国国家标准与技术研究院(NIST)自2016年启动了PQ算法的标准化进程,旨在筛选和确立新一代的密码算法。经过多轮评审,几种优胜算法逐渐浮出水面,为未来的安全通信提供了希望。

首先,在密钥封装/交换机制(KEM – Key Encapsulation Mechanism)方面,基于格密码学(Lattice-based cryptography)的ML-KEM被选为主要的KEM标准(FIPS 203)。这一算法的优势在于,某些实现的性能甚至超过了我们熟知的X25519密钥交换算法,为其广泛应用奠定了基础。

简单来说,KEM的工作原理可以类比于使用一个特殊的“量子安全信封”——公钥,将对称密钥(例如AES密钥)封装后发送给对方。接收方使用对应的“量子安全钥匙”——私钥,打开信封取出密钥,随后双方便可借助这个对称密钥进行安全的通信。

在数字签名方面,ML-DSA基于Dilithium算法,同样属于格密码学的范畴。该算法被选为主要的数字签名标准(FIPS 204),用于验证信息的来源及完整性。这为数字通信的安全性提供了重要保障。

通过这些新兴的密码算法,NIST为抵御未来的量子攻击奠定了坚实的基础,展现了在后量子时代中应对安全挑战的希望。

PQC 算法的挑战:更大的“块头”

虽然 PQC 算法带来了量子抵抗性,但也普遍面临一个挑战:密钥和签名的尺寸通常比经典算法大得多。 这可能会对网络带宽、存储空间(尤其是 X.509 证书)以及资源受限设备带来一定压力。

现有算法与 PQC 替换畅想 (简表):

注意:上表为简化对应,实际替换过程会更复杂。

Go语言与PQC:Go 1.24 迎来 crypto/mlkem

Go 语言以其强大的 crypto 标准库和对安全性的重视而闻名。面对 PQC 的浪潮,Go 核心团队自然不会缺席。他们的策略是谨慎、务实且前瞻

Go 密码学库的坚实基础

在讨论 PQC 之前,值得一提的是 Go 现有密码学库的优秀设计:

  • 简洁易用: 尽量减少复杂性,提供安全的默认值,降低开发者误用风险。
  • 持续现代化: 如对 RSA 后端的优化、新增 crypto/ecdh 包简化密钥交换、通过 godebug 机制平滑引入安全改进等。
  • golang.org/x/crypto: 作为标准库的扩展和试验田,引入 ChaCha20、Argon2 等高级算法。

在 crypto/mlkem 正式发布之前,Go 团队已在早期版本(如 Go 1.23)中进行了内部实现和集成工作。这些工作为标准库的最终引入奠定了基础,尤其是在 crypto/tls 包中探索对后量子密钥交换的支持。

Go 1.24:crypto/mlkem 包正式发布!

激动人心的时刻终于到来!Go 1.24 版本正式将 crypto/mlkem 包引入标准库。 这一里程碑事件由 Go 核心开发者 FiloSottile(Filippo Valsorda)在 Go Issue #70122 中提议并推动实现。

crypto/mlkem 包实现了 FIPS 203 标准中定义的 ML-KEM 算法,目前支持以下两个参数集:

  • ML-KEM-768: 这是在大多数场景中推荐使用的参数集,提供了足够的后量子安全性。
  • ML-KEM-1024: 主要用于满足 CNSA 2.0 等特定规范的要求。

Go 团队暂时未包含 ML-KEM-512,因为它在实际部署中较为罕见。这一选择与 BoringSSL 等其他主流密码库的实现保持一致。

下面是crypto/mlkem 包 API的一些设计考量:

  • 类型安全: 为 ML-KEM-768 和 ML-KEM-1024 提供了独立的类型(如 mlkem.DecapsulationKey768 和 mlkem.EncapsulationKey768),避免了因参数集不同导致数据结构大小不匹配的问题。虽然数字后缀在 godoc 中的排序可能不理想,但这是为了类型清晰和性能考虑的权衡。
  • 种子作为解封装密钥: 解封装密钥(私钥)支持以 64 字节的种子(”d || z” 形式)进行创建和表示。这种格式与 IETF 的方向一致,有助于标准化和互操作性。
  • 简洁的核心操作: API 围绕密钥生成 (GenerateKey)、密钥解析 (NewDecapsulationKey/NewEncapsulationKey)、密钥字节化 (Bytes)、封装 (Encapsulate) 和解封装 (Decapsulate) 这几个核心 KEM 操作展开。

crypto/mlkem 使用示例

下面是一个演示如何使用 crypto/mlkem 包进行密钥封装和解封装的基本流程:

package main

import (
    "bytes"
    "crypto/mlkem"
    "fmt"
    "log"
)

func main() {
    // === 场景:Alice 希望与 Bob 安全地共享一个密钥 ===

    // --- Alice 的操作 ---
    // 1. Alice 生成一个 ML-KEM-768 私钥 (DecapsulationKey)。
    //    GenerateKey768 返回 (*DecapsulationKey768, error)。
    privateKeyAlice, err := mlkem.GenerateKey768()
    if err != nil {
        log.Fatalf("Alice: Failed to generate ML-KEM-768 decapsulation key: %v", err)
    }

    // 2. 从私钥获取对应的公钥 (EncapsulationKey)。
    publicKeyAlice := privateKeyAlice.EncapsulationKey()

    // 3. Alice 将她的公钥序列化为字节串,以便发送给 Bob。
    publicKeyAliceBytes := publicKeyAlice.Bytes()
    fmt.Printf("Alice's Public Key (ML-KEM-768, %d bytes): %x...\n", len(publicKeyAliceBytes), publicKeyAliceBytes[:16])

    // --- Bob 的操作 ---
    // Bob 接收到 Alice 的公钥字节串 publicKeyAliceBytes

    // 4. Bob 根据接收到的字节串创建一个公钥实例。
    //    NewEncapsulationKey768 返回 (*EncapsulationKey768, error)。
    publicKeyReceivedByBob, err := mlkem.NewEncapsulationKey768(publicKeyAliceBytes)
    if err != nil {
        log.Fatalf("Bob: Failed to parse Alice's public key: %v", err)
    }

    // 5. Bob 使用 Alice 的公钥来封装一个新的共享密钥。
    //    Encapsulate 返回 (sharedKey []byte, ciphertext []byte),不返回 error。
    sharedKeyForBob, ciphertextForAlice := publicKeyReceivedByBob.Encapsulate()
    fmt.Printf("Bob: Generated Shared Key (ML-KEM-768, %d bytes): %x\n", len(sharedKeyForBob), sharedKeyForBob)
    fmt.Printf("Bob: Generated Ciphertext for Alice (%d bytes): %x...\n", len(ciphertextForAlice), ciphertextForAlice[:16])

    // --- Alice 的操作 ---
    // Alice 接收到 Bob 发送过来的密文 ciphertextForAlice

    // 6. Alice 使用她的私钥和收到的密文来解封装,得到共享密钥。
    //    Decapsulate 返回 (sharedKey []byte, error)。
    sharedKeyForAlice, err := privateKeyAlice.Decapsulate(ciphertextForAlice)
    if err != nil {
        // 如果密文无效或已被篡改,Decapsulate 会返回错误。
        log.Fatalf("Alice: Failed to decapsulate shared key: %v", err)
    }
    fmt.Printf("Alice: Decapsulated Shared Key (ML-KEM-768, %d bytes): %x\n", len(sharedKeyForAlice), sharedKeyForAlice)

    // --- 验证 ---
    // 7. 验证 Alice 和 Bob 得到的共享密钥是否一致。
    if bytes.Equal(sharedKeyForAlice, sharedKeyForBob) {
        fmt.Println("\nSuccess! Alice and Bob now share the same secret key using ML-KEM-768.")
    } else {
        // 这通常不应该发生,如果 Decapsulate 成功且数据未被篡改。
        fmt.Println("\nError! Shared keys do NOT match. This is unexpected.")
    }

    // 简单演示 ML-KEM-1024 的密钥生成 (API 结构类似)
    dk1024, err := mlkem.GenerateKey1024()
    if err != nil {
        log.Fatalf("Failed to generate ML-KEM-1024 decapsulation key: %v", err)
    }
    _ = dk1024.EncapsulationKey() // 获取公钥
    fmt.Println("\nSuccessfully demonstrated ML-KEM-1024 key generation as well.")

    // 打印一些常量信息
    fmt.Printf("\nML-KEM Constants:\n")
    fmt.Printf("  SharedKeySize: %d bytes\n", mlkem.SharedKeySize)
    fmt.Printf("  SeedSize: %d bytes\n", mlkem.SeedSize)
    fmt.Printf("  CiphertextSize768: %d bytes\n", mlkem.CiphertextSize768)
    fmt.Printf("  EncapsulationKeySize768: %d bytes\n", mlkem.EncapsulationKeySize768)
    fmt.Printf("  CiphertextSize1024: %d bytes\n", mlkem.CiphertextSize1024)
    fmt.Printf("  EncapsulationKeySize1024: %d bytes\n", mlkem.EncapsulationKeySize1024)
}

使用Go 1.24+版本运行上述代码,可以得到类似如下输出结果:

Alice's Public Key (ML-KEM-768, 1184 bytes): f880089a159c9ba338a684c70e10bdee...
Bob: Generated Shared Key (ML-KEM-768, 32 bytes): bf7a9749d29a56c831edfda00aaa4d7034e82f744cacf9b8a377e79a20febb1f
Bob: Generated Ciphertext for Alice (1088 bytes): 9afe9f9d36a581a5d7e47b7913c65886...
Alice: Decapsulated Shared Key (ML-KEM-768, 32 bytes): bf7a9749d29a56c831edfda00aaa4d7034e82f744cacf9b8a377e79a20febb1f

Success! Alice and Bob now share the same secret key using ML-KEM-768.

Successfully demonstrated ML-KEM-1024 key generation as well.

ML-KEM Constants:
  SharedKeySize: 32 bytes
  SeedSize: 64 bytes
  CiphertextSize768: 1088 bytes
  EncapsulationKeySize768: 1184 bytes
  CiphertextSize1024: 1568 bytes
  EncapsulationKeySize1024: 1568 bytes

上述代码仅为了展示 crypto/mlkem 包的核心用法。实际应用中,公钥和密文的传输需要通过网络等信道。

crypto/mlkem 包的加入,使得 Go 开发者可以直接在应用层使用标准化的后量子密钥封装机制,为构建面向未来的安全应用提供了坚实的基础。

crypto/tls 的 PQC 集成:Go 1.24 默认启用,让 HTTPS 更“抗量子”

对于大多数 Go 开发者而言,直接使用底层的 crypto/mlkem 包可能不是最常见的场景。更令人振奋的是,Go 团队已将后量子密码能力无缝集成到了我们日常使用的 crypto/tls 包中!

根据 Go 1.24 的发布说明,crypto/tls 包现在默认支持并启用了新的后量子混合密钥交换机制 X25519MLKEM768。

这意味着什么呢?

  • 默认的后量子保护: 当你的 Go 1.24+ 应用程序使用 crypto/tls(例如,作为 HTTPS 服务器或客户端),并且 tls.Config 中的 CurvePreferences 字段未被显式设置(保持为 nil)时,TLS 握手将自动尝试使用 X25519MLKEM768 进行密钥交换
  • 混合机制的优势: X25519MLKEM768 是一种混合 (hybrid) 密钥交换方案。它巧妙地将经过广泛验证的经典椭圆曲线算法 X25519 与后量子安全的 ML-KEM-768 结合起来。这样做的好处是:
    • 经典安全: 即使 ML-KEM-768 未来被发现存在未知的弱点(尽管可能性很小),X25519 依然能提供经典的安全性。
    • 量子抵抗: 面对量子计算机的威胁,ML-KEM-768 部分提供了后量子保护。

这种“两全其美”的设计是当前 PQC 过渡阶段推荐的主流方案。

  • 开发者体验的极致简化: 大部分情况下,开发者无需修改现有代码即可获得这种增强的安全性。Go 语言的哲学再次体现——将复杂性封装起来,提供安全且易用的默认行为。

如何控制这一行为?

虽然默认启用是推荐的,但 Go 团队也考虑到了现实世界中的兼容性问题。在某些情况下,一些老旧或有缺陷的 TLS 服务器可能无法正确处理 X25519MLKEM768 握手过程中可能产生的较大记录 (TLS record),导致握手超时失败。

因此,Go 1.24 提供了禁用此默认行为的选项:

  • 通过 tls.Config.CurvePreferences:

你可以显式设置 CurvePreferences 字段,只包含你希望支持的经典密钥交换机制,从而排除 X25519MLKEM768。

// 示例:显式设置,不包含 X25519MLKEM768
config := &tls.Config{
    Certificates:     []tls.Certificate{cert},
    CurvePreferences: []tls.CurveID{tls.X25519, tls.CurveP256}, // 明确指定经典曲线
}
  • 通过 GODEBUG 环境变量:

可以在运行时通过设置环境变量 GODEBUG=tlsmlkem=0 来全局禁用 X25519MLKEM768 的默认启用。

概念性代码示例(体现 Go 1.24 默认行为):

package main

import (
    "crypto/tls"
    "log"
    "net/http"
)

func helloServer(w http.ResponseWriter, req *http.Request) {
    w.Header().Set("Content-Type", "text/plain")
    w.Write([]byte("This is an example server with Go 1.24 TLS.\n"))
    // Go 1.24 crypto/tls 默认会尝试 X25519MLKEM768 密钥交换
    // 如果客户端也支持,连接将具备后量子安全性!
}

func main() {
    // 加载证书和私钥 (此处省略具体加载过程)
    cert, err := tls.LoadX509KeyPair("server.crt", "server.key")
    if err != nil {
        log.Fatalf("server: loadkeys: %s", err)
    }

    // 服务器配置
    // 在 Go 1.24+ 中,如果 CurvePreferences 为 nil (默认),
    // X25519MLKEM768 将被默认启用。
    config := &tls.Config{
        Certificates: []tls.Certificate{cert},
        // CurvePreferences: nil, // 默认即启用 X25519MLKEM768
    }

    http.HandleFunc("/hello", helloServer)
    server := &http.Server{
        Addr:      ":8443",
        TLSConfig: config,
    }
    log.Println("Starting server on https://localhost:8443/hello")
    log.Fatal(server.ListenAndServeTLS("", "")) // 使用空字符串让其加载 config 中的证书
}

// 客户端示例 (概念)
// clientConfig := &tls.Config{
// InsecureSkipVerify: true, // 仅用于测试,生产环境不要用
//     CurvePreferences: nil, // 客户端也会默认尝试 X25519MLKEM768
// }
// conn, err := tls.Dial("tcp", "localhost:8443", clientConfig)
// if err != nil {
//     log.Fatalf("client: dial: %s", err)
// }
// defer conn.Close()
// log.Println("client: connected to: ", conn.RemoteAddr())

重要提示: Go 1.24 还移除了对实验性 X25519Kyber768Draft00 密钥交换的支持,完全转向了标准化的 X25519MLKEM768。

crypto/tls 中这一默认的后量子安全增强,是 Go 语言在 PQC 时代向前迈出的坚实一步,极大地降低了开发者应用 PQC 的门槛。

开发者可能只需要更新 Go 版本,或者做少量配置,就能让应用具备初步的后量子防护能力,而无需深入了解 ML-KEM 的复杂细节。这正是 Go 追求简洁易用哲学的体现。

对于 SSH 协议,Go 团队计划密切关注 OpenSSH 的发展。一旦 OpenSSH 支持 NIST 选定的 ML-KEM 标准(目前 OpenSSH 使用的是 NTRU,非 NIST 主选),Go 团队也将在 crypto/ssh 包中添加相应支持,以确保互操作性。

Go 与 PQC:机遇、挑战及开发者行动

Go 语言正积极拥抱后量子密码学 (PQC) 时代,Go 1.24 将 crypto/mlkem 纳入标准库并通过 crypto/tls 默认启用 X25519MLKEM768 混合密钥交换,这为 Go 开发者带来了技术领先和安全增强的机遇,但也伴随着 API 演进、行业经验不足及资源消耗等挑战。Go 社区正通过提供清晰文档和推动实践来赋能开发者,共同塑造一个更安全的数字未来。

面对这一变革,Go 开发者应积极学习 crypto/mlkem 的 API 和 crypto/tls 的 PQC 集成机制,理解其默认行为及控制方式。对于需要长期数据保密性的项目,应审慎评估并开始应用这些新特性,同时关注 Go 在 PQC 领域的后续发展,并参与社区交流,为应用的未来安全做好规划。Go 1.24 已为我们迈向后量子安全提供了坚实的工具。

小结:为量子未来,Go 已在路上

后量子密码学不再是遥不可及的未来概念,而是关乎我们数字世界长期安全的关键一步。Go 语言凭借其在密码学领域的深厚积累和前瞻性布局,正稳步迈向这个新时代。

Go 1.24 中 crypto/mlkem 包的正式发布,是 Go 在 PQC 领域的一个重要里程碑。它为开发者提供了直接、标准化的工具来应对量子计算的潜在威胁。结合未来在 crypto/tls 和 crypto/ssh 等包中的 PQC 集成,Go 团队正努力为开发者提供安全、易用且高效的后量子密码解决方案。

这不仅是一场技术升级,更是 Go 社区共同承担的责任。通过学习、关注、参与和实践,我们可以与 Go 一道,为构建一个能抵御未来量子威胁的、更安全的数字世界贡献力量。让我们一起期待 Go 在后量子时代的精彩表现!

参考资料


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思想实验:如果全球网站一夜之间弃用HTTPS,能为地球节省多少电?

本文永久链接 – https://tonybai.com/2025/05/16/energy-savings-if-abandon-https

大家好,我是Tony Bai。

如今,当我们浏览网页时,地址栏那把绿色的小锁和 HTTPS 前缀已是司空见惯。从网上银行到个人博客,再到每一个SaaS服务,HTTPS/TLS 加密几乎覆盖了互联网的每一个角落。它像一位忠诚的数字保镖,守护着我们在虚拟世界中的数据安全与隐私。

然而,这位保镖并非“免费服务”。HTTPS/TLS 在带来安全的同时,也无可避免地引入了额外的计算和传输开销,直观感受便是连接速度可能略有减慢,传输数据量也略有增加。而且,随着我们对安全的追求永无止境,为了抵御更强大的计算破解能力,加密算法的密钥长度也在不断增加(例如从 RSA 1024位到2048位甚至更高,ECC 曲线的复杂度也在提升),这无疑进一步加剧了这些开销。

那么,今天我们不妨来做一个大胆的,甚至有些“异想天开”的思想实验如果在一夜之间,全球所有的网站都决定弃用 HTTPS/TLS,回归到“裸奔”的 HTTP 时代,理论上能为我们的地球节省多少电力呢?

重要声明: 这纯粹是一个思想实验,旨在通过一个极端的假设,引发我们对技术成本(特别是能源成本)和安全效益之间平衡的思考。我们绝非鼓吹放弃 HTTPS/TLS,其在现代互联网安全中的基石地位无可替代。

HTTPS 的“能源账单”:开销源自何方?

示意图来自bytebytego

要估算节省的电量,首先得理解 HTTPS/TLS 的主要开销在哪里。这些开销主要体现在两个方面:计算开销数据传输开销

计算开销 (CPU 的额外负担)

  • TLS 握手阶段: 这是计算密集型操作的重灾区。
    • 非对称加密/密钥交换: 如 RSA、Diffie-Hellman 或 ECC (椭圆曲线加密),用于安全地协商后续通信所用的对称密钥。密钥长度的增加,使得这些运算的计算量呈指数级或更高阶的增长。 例如,一个 RSA 2048 位操作的计算量远超 1024 位。
    • 证书验证: 客户端需要验证服务器证书链的有效性,这涉及到一系列的数字签名验证操作,同样消耗 CPU 资源。
    • 对称密钥生成与哈希计算: 用于生成会话密钥、消息认证码 (MAC) 等。
  • 数据传输阶段:
    • 对称加解密: 建立连接后,所有应用数据的传输都需要经过对称加密算法(如 AES)的加密和解密。虽然对称加密比非对称加密快得多,但对于海量数据流,累积的 CPU 开销依然可观。
    • 消息认证码 (MAC) 计算: 为确保数据完整性,需要为每个数据包计算和验证 MAC。

这些计算开销不仅发生在服务器端(数据中心),也发生在每一个发起 HTTPS 请求的客户端设备上(我们的电脑、手机等)。

数据传输开销 (网络带宽的额外占用)

  • TLS 握手数据包: 完整的 TLS 握手过程(尤其是在未使用会话复用或 TLS 1.3 的 0-RTT 时)需要多个数据包的往返,这些数据包承载了证书、加密套件协商信息、密钥交换参数等,本身就构成了额外的网络流量。
  • TLS 记录层头部: 每个 TLS 记录包都会增加一个小的头部,指明内容类型、版本和长度。
  • 填充数据 (Padding): 某些块加密模式可能需要填充数据以满足块大小要求。

这些额外的字节虽然对单个请求来说可能不多,但考虑到全球互联网的流量规模,累积起来也是一个惊人的数字。这些额外的数据不仅消耗了网络设备(路由器、交换机、基站)的传输和处理电力,也增加了数据中心内部的存储和带宽压力。

尝试量化:一个极度简化的估算

精确计算全球弃用 HTTPS 能节省多少电量几乎是不可能的,因为这涉及到太多动态和难以获取的数据。但我们可以尝试进行一个基于合理假设的粗略数量级估算,目的在于理解其可能的影响范围。

请注意:以下估算高度简化,仅为引发思考,不代表任何精确的科学结论。

  • 假设一:全球每日 HTTPS 请求数。 据一些行业报告估计,全球每日的 HTTP(S) 请求量可能达到数百万亿甚至更高。我们不妨取一个相对保守的中间值。
  • 假设二:单次 TLS 握手与数据加解密的平均额外能耗。 这取决于多种因素,包括密钥长度、加密算法、硬件加速能力等。我们可以参考一些研究中关于 CPU 执行加密操作的功耗数据,或者服务器因处理 TLS 产生的额外负载百分比。
  • 假设三:TLS 协议的平均数据开销。 TLS 握手通常会增加几KB的开销,后续记录层头部等开销相对较小,我们可以估算一个平均的额外数据传输百分比。
  • 假设四:全球数据中心和网络基础设施的总能耗。 这同样是一个巨大的数字,数据中心本身就是能源消耗大户。

基于这些高度简化的假设,即使我们只考虑由于 TLS 计算和额外数据传输导致的 全球数据中心电力消耗增加 1%-5% (这已经是一个非常大胆且可能偏低的估计,因为 TLS 的影响是端到端的),考虑到全球数据中心年耗电量已达数百太瓦时 (TWh,1太瓦时=10亿度电) 的量级,这意味着:

理论上,弃用 HTTPS 每年节省的电力可能达到数个乃至数十个太瓦时。

这是什么概念?一个太瓦时的电力,足以供应数十万个普通家庭一年的用电。数十太瓦时,其能源足迹和碳排放影响将是巨大的。

再次强调,这只是一个非常粗略的“思想实验”级别估算。实际情况远比这复杂,例如:

  • 现代 CPU 对 AES 等对称加密有硬件指令加速,大大降低了数据传输阶段的加密开销。
  • TLS 1.3 显著优化了握手过程,减少了 RTT 和计算量。
  • 会话复用技术能避免重复的完整握手。
  • CDN 和边缘节点分担了部分 TLS 终结的压力。

但即便如此,考虑到密钥长度持续增加带来的计算压力,以及全球网络流量的爆炸式增长,HTTPS/TLS 的“能源税”依然是一个不容忽视的议题。

安全的代价:我们为何“心甘情愿”支付这笔账单?

既然 HTTPS/TLS 有如此“隐形”的能源成本,为何我们还要坚定不移地推动全网 HTTPS 化呢?

答案不言而喻:安全!

  • 数据保密性: 防止敏感信息(如登录凭证、支付信息、个人隐私)在传输过程中被窃听。
  • 数据完整性: 确保数据在传输过程中未被篡改。
  • 身份认证: 验证通信对方(主要是服务器)的真实身份,防止中间人攻击。

在一个充斥着网络钓鱼、数据泄露、恶意劫持的数字时代,这些安全保障是我们进行在线活动的基础信任。与可能遭受的经济损失、声誉损害、隐私侵犯相比,HTTPS/TLS 的能源成本可以说是“必要的代价”。

追求平衡:我们能为“绿色安全”做些什么?

这次思想实验的目的,绝非要我们因噎废食,放弃安全。恰恰相反,它应该促使我们更积极地思考:如何在保障同等级别安全的前提下,追求更高的效率和更低的能耗?

  1. 持续优化协议与算法: TLS 1.3 就是一个很好的例子(Go标准库crypto/tls已经默认采用TLS 1.3)。未来是否还会有更轻量级、更高性能的安全协议或加密算法出现?
  2. 硬件加速的普及: 推动和利用 CPU、专用加密芯片对加密运算的硬件加速能力。
  3. 智能的会话管理: 更有效地利用会话复用、0-RTT 等技术,减少不必要的握手开销。
  4. 内容分发与边缘计算的优化: 在离用户更近的地方进行 TLS 终结,减少长距离加密传输的开销。
  5. 代码层面的优化: 对于应用开发者,合理设计 API,避免不必要的加密数据传输,选择合适的加密库和配置。
  6. 关注“适度安全”: 对于某些内部系统或低风险场景,是否可以采用与公网不同强度的、但依然安全的加密策略?(这需要非常谨慎的评估)。

小结:思想实验的价值在于警醒与前瞻

“如果全球网站弃用 HTTPS,能为地球节省多少电?” 这个问题的答案可能永远无法精确计算,但它像一面镜子,照见了我们为构建一个更安全的数字世界所付出的“隐形成本”之一。

这提醒我们,安全并非没有代价,技术进步需要在多个维度上寻求平衡。 在坚定不移地拥抱和强化网络安全的同时,我们也应该持续关注其对性能、资源和环境的影响,积极探索和实践更绿色、更高效的安全技术。


聊一聊,也帮个忙:

  • 在你的日常工作中,是否感受过 HTTPS/TLS 带来的性能或资源开销?你是如何应对的?
  • 对于未来网络安全技术的发展,你认为在“更安全”与“更高效/更绿色”之间,我们应该如何权衡?
  • 除了电力消耗,你认为 HTTPS/TLS 还带来了哪些“隐性”成本或效益?

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