2. 密钥管理基础：对称加密、非对称加密、哈希函数、数字签名

做联邦学习安全，密钥管理躲不开。

你想想看，模型参数在客户端和服务器之间来回传，没密钥保护，等于裸奔。我个人习惯，先把这四种基本工具摸透，再谈上层协议。嗯，我们来聊聊最核心的几种工具吧。

2.1 对称加密：快，但密钥怎么分？

对称加密，说白了就是加密和解密用同一把密钥。像一把钥匙开一把锁，简洁高效。

我在项目中遇到过，公司内部文件分享，要求性能优先，我就选AES（Advanced Encryption Standard）。它块大小128位，密钥长度128、192或256位。256位的一般人破不动。

算法	密钥长度	特点
AES	128/192/256 bit	硬件加速性好，工业标准
DES	56 bit	太老，别用了
SM4	128 bit	国标，国内合规场景必选

2.2 非对称加密：公钥加密，私钥解密

非对称加密，一对钥匙：公钥公开，私钥自己藏好。可以解决密钥分发难题。

为什么非对称加密这么重要？你在联邦学习中，服务端发加密参数给客户端，用客户端公钥加密，只有客户端能解密。你想想看，密钥都不用传了。

# 伪代码：RSA 密钥生成
key = RSA.generate(2048)
public_key = key.publickey()
private_key = key
# 联邦学习中，服务端用 public_key 加密全局参数
cipher = PKCS1_OAEP.new(public_key)
ciphertext = cipher.encrypt(model_params)

这里有个细节：非对称加密慢，不是一个字节一个字节去加解密的。实际操作，常用混合加密（对称加密内容 + 非对称加密密钥），我就这么搭过。

2.3 哈希函数：数字指纹

哈希函数，把任意数据变成固定长度的摘要。数据变了，摘要一定变。不能逆向还原。这就是数字指纹。

在联邦学习里，我用哈希校验模型是否被篡改。比如客户端上传梯度后，服务端先哈希比较，不一样就直接扔掉。

算法	输出长度	安全性
SHA-256	256 bit	高，推荐
MD5	128 bit	不安全，不要用
SHA-3	可调	新一代，抗攻击性好

2.4 数字签名：确认身份+防抵赖

数字签名，用私钥签名，公钥验证。别人没法伪造你的签名，黑客改数据也能查出来。

流程很简单：对哈希值签名，而不是对原文签。为什么？签名本身也慢，只签摘要就够了。

# 数字签名生成
message = b"federated learning update"
hash = SHA256.new(message)
signature = private_key.sign(hash, padding.PSS(mgf=MGF1(SHA256()), salt_length=32))

# 数字签名验证
try:
    public_key.verify(hash, signature, padding.PSS(mgf=MGF1(SHA256()), salt_length=32))
    print("签名有效")
except:
    print("签名无效")

你在联邦学习里，服务端给客户端下发参数时，带上数字签名。客户端验一下，就知道是不是服务端本人发的。防止中间人调包。

2.5 四种工具如何结合成联邦学习的密钥体系？

嗯，这四个东西不是孤立的。它们通常混着用。对称加密保速度，非对称加密传密钥，哈希保完整性，签名保身份。