java keytool 使用

keytool-api-1.5-1.5.zip ridioc.zip,可笑的小控制反转 立即下载
java keytool 使用总结(转)

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Keytool是一个Java数据证书的管理工具 ,Keytool将密钥(key)和证书(certificates)存在一个称为keystore的文件中在keystore里,包含两种数据:
密钥实体(Key entity)——密钥(secret key)又或者是私钥和配对公钥(采用非对称加密)
可信任的证书实体(trusted certificate entries)——只包含公钥


ailas(别名)每个keystore都关联这一个独一无二的alias,这个alias通常不区分大小写

JDK中keytool常用命令:

-genkey 在用户主目录中创建一个默认文件".keystore",还会产生一个mykey的别名,mykey中包含用户的公钥、私钥和证书
(在没有指定生成位置的情况下,keystore会存在用户系统默认目录,如:对于window xp系统,会生成在系统的C:\Documents and Settings\UserName\文件名为“.keystore”)
-alias 产生别名
-keystore 指定密钥库的名称(产生的各类信息将不在.keystore文件中)
-keyalg 指定密钥的算法 (如 RSA DSA(如果不指定默认采用DSA))
-validity 指定创建的证书有效期多少天
-keysize 指定密钥长度
-storepass 指定密钥库的密码(获取keystore信息所需的密码)
-keypass 指定别名条目的密码(私钥的密码)
-dname 指定证书拥有者信息 例如: "CN=名字与姓氏,OU=组织单位名称,O=组织名称,L=城市或区域名称,ST=州或省份名称,C=单位的两字母国家代码"
-list 显示密钥库中的证书信息 keytool -list -v -keystore 指定keystore -storepass 密码
-v 显示密钥库中的证书详细信息
-export 将别名指定的证书导出到文件 keytool -export -alias 需要导出的别名 -keystore 指定keystore -file 指定导出的证书位置及证书名称 -storepass 密码
-file 参数指定导出到文件的文件名
-delete 删除密钥库中某条目 keytool -delete -alias 指定需删除的别 -keystore 指定keystore -storepass 密码
-printcert 查看导出的证书信息 keytool -printcert -file yushan.crt
-keypasswd 修改密钥库中指定条目口令 keytool -keypasswd -alias 需修改的别名 -keypass 旧密码 -new 新密码 -storepass keystore密码 -keystore sage
-storepasswd 修改keystore口令 keytool -storepasswd -keystore e:\yushan.keystore(需修改口令的keystore) -storepass 123456(原始密码) -new yushan(新密码)
-import 将已签名数字证书导入密钥库 keytool -import -alias 指定导入条目的别名 -keystore 指定keystore -file 需导入的证书

下面是各选项的缺省值。
-alias "mykey"

-keyalg "DSA"

-keysize 1024

-validity 90

-keystore 用户宿主目录中名为 .keystore 的文件

-file 读时为标准输入,写时为标准输出




1、keystore的生成:

分阶段生成:
keytool -genkey -alias yushan(别名) -keypass yushan(别名密码) -keyalg RSA(算法) -keysize 1024(密钥长度) -validity 365(有效期,天单位) -keystore

e:\yushan.keystore(指定生成证书的位置和证书名称) -storepass 123456(获取keystore信息的密码);回车输入相关信息即可;

一次性生成:
keytool -genkey -alias yushan -keypass yushan -keyalg RSA -keysize 1024 -validity 365 -keystore e:\yushan.keystore -storepass 123456 -dname "CN=(名字与

姓氏), OU=(组织单位名称), O=(组织名称), L=(城市或区域名称), ST=(州或省份名称), C=(单位的两字母国家代码)";(中英文即可)

2、keystore信息的查看:
keytool -list -v -keystore e:\keytool\yushan.keystore -storepass 123456
显示内容:
---------------------------------------------------------------------
Keystore 类型: JKS
Keystore 提供者: SUN

您的 keystore 包含 1 输入

别名名称: yushan
创建日期: 2009-7-29
项类型: PrivateKeyEntry
认证链长度: 1
认证 [1]:
所有者:CN=yushan, OU=xx公司, O=xx协会, L=湘潭, ST=湖南, C=中国
签发人:CN=yushan, OU=xx公司, O=xx协会, L=湘潭, ST=湖南, C=中国
序列号:4a6f29ed
有效期: Wed Jul 29 00:40:13 CST 2009 至Thu Jul 29 00:40:13 CST 2010
证书指纹:
MD5:A3:D7:D9:74:C3:50:7D:10:C9:C2:47:B0:33:90:45:C3
SHA1:2B:FC:9E:3A:DF:C6:C4:FB:87:B8:A0:C6:99:43:E9:4C:4A:E1:18:E8
签名算法名称:SHA1withRSA
版本: 3
--------------------------------------------------------------------

缺省情况下,-list 命令打印证书的 MD5 指纹。而如果指定了 -v 选项,将以可读格式打印证书,如果指定了 -rfc 选项,将以可打印的编码格式输出证书。


keytool -list -rfc -keystore e:\yushan.keystore -storepass 123456

显示:

-------------------------------------------------------------------------------------------------------

Keystore 类型: JKS
Keystore 提供者: SUN

您的 keystore 包含 1 输入

别名名称: yushan
创建日期: 2009-7-29
项类型: PrivateKeyEntry
认证链长度: 1
认证 [1]:
-----BEGIN CERTIFICATE-----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-----END CERTIFICATE-----

-------------------------------------------------------------------------------------------------------

3、证书的导出:

keytool -export -alias yushan -keystore e:\yushan.keystore -file e:\yushan.crt(指定导出的证书位置及证书名称) -storepass 123456

4、查看导出的证书信息
keytool -printcert -file yushan.crt
显示:(在windows下可以双击yushan.crt查看)
-----------------------------------------------------------------------
所有者:CN=yushan, OU=xx公司, O=xx协会, L=湘潭, ST=湖南, C=中国
签发人:CN=yushan, OU=xx公司, O=xx协会, L=湘潭, ST=湖南, C=中国
序列号:4a6f29ed
有效期: Wed Jul 29 00:40:13 CST 2009 至Thu Jul 29 00:40:13 CST 2010
证书指纹:
MD5:A3:D7:D9:74:C3:50:7D:10:C9:C2:47:B0:33:90:45:C3
SHA1:2B:FC:9E:3A:DF:C6:C4:FB:87:B8:A0:C6:99:43:E9:4C:4A:E1:18:E8
签名算法名称:SHA1withRSA
版本: 3
-----------------------------------------------------------------------

5、证书的导入:
准备一个导入的证书:
keytool -genkey -alias shuany -keypass shuany -keyalg RSA -keysize 1024 -validity 365 -keystore e:\shuany.keystore -storepass 123456 -dname "CN=shuany,

OU=xx, O=xx, L=xx, ST=xx, C=xx";
keytool -export -alias shuany -keystore e:\shuany.keystore -file e:\shuany.crt -storepass 123456

现在将shuany.crt 加入到yushan.keystore中:
keytool -import -alias shuany(指定导入证书的别名,如果不指定默认为mykey,别名唯一,否则导入出错) -file e:\shuany.crt -keystore e:\yushan.keystore -storepass

123456

keytool -list -v -keystore e:\keytool\yushan.keystore -storepass 123456
显示:
------------------------------------------------------------------------------
Keystore 类型: JKS
Keystore 提供者: SUN

您的 keystore 包含 2 输入

别名名称: yushan
创建日期: 2009-7-29
项类型: PrivateKeyEntry
认证链长度: 1
认证 [1]:
所有者:CN=yushan, OU=xx公司, O=xx协会, L=湘潭, ST=湖南, C=中国
签发人:CN=yushan, OU=xx公司, O=xx协会, L=湘潭, ST=湖南, C=中国
序列号:4a6f29ed
有效期: Wed Jul 29 00:40:13 CST 2009 至Thu Jul 29 00:40:13 CST 2010
证书指纹:
MD5:A3:D7:D9:74:C3:50:7D:10:C9:C2:47:B0:33:90:45:C3
SHA1:2B:FC:9E:3A:DF:C6:C4:FB:87:B8:A0:C6:99:43:E9:4C:4A:E1:18:E8
签名算法名称:SHA1withRSA
版本: 3


*******************************************
*******************************************


别名名称: shuany
创建日期: 2009-7-29
输入类型: trustedCertEntry

所有者:CN=shuany, OU=xx, O=xx, L=xx, ST=xx, C=xx
签发人:CN=shuany, OU=xx, O=xx, L=xx, ST=xx, C=xx
序列号:4a6f2cd9
有效期: Wed Jul 29 00:52:41 CST 2009 至Thu Jul 29 00:52:41 CST 2010
证书指纹:
MD5:15:03:57:9B:14:BD:C5:50:21:15:47:1E:29:87:A4:E6
SHA1:C1:4F:8B:CD:5E:C2:94:77:B7:42:29:35:5C:BB:BB:2E:9E:F0:89:F5
签名算法名称:SHA1withRSA
版本: 3


*******************************************
*******************************************
------------------------------------------------------------------------------

6、证书条目的删除:
keytool -delete -alias shuany(指定需删除的别名) -keystore yushan.keystore -storepass 123456

7、证书条目口令的修改:
keytool -keypasswd -alias yushan(需要修改密码的别名) -keypass yushan(原始密码) -new 123456(别名的新密码) -keystore e:\yushan.keystore -storepass 123456

8、keystore口令的修改:
keytool -storepasswd -keystore e:\yushan.keystore(需修改口令的keystore) -storepass 123456(原始密码) -new yushan(新密码)

9、修改keystore中别名为yushan的信息

keytool -selfcert -alias yushan -keypass yushan -keystore e:\yushan.keystore -storepass 123456 -dname "cn=yushan,ou=yushan,o=yushan,c=us


keystore中文api keystore 中文 api。keystore 中文 api。 立即下载

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B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

java keytool下载_Java中Keytool工具的使用总结(一)

keytool是一个Java数据证书的管理工具,keytool将密钥(key)和证书(certificates)存在一个称为keystore的文件中在keystore里,包含两种数据:(1)密钥实体(Key entity)a、密钥(secret key)b、私钥和配对公钥(采用非对称加密)。公钥(Public Key)与私钥(Private Key)是通过一种算法得到的一个密钥对(即一个公钥和一个...

weixin_35814475的博客 1301

java keytool 代码_java中Keytool的使用总结

java中Keytool的使用总结以前用过几次这个东东,但每次都重新查询一次。本文原始出处是这里 。-----------------------------------------------------------Keytool 是一个Java 数据证书的管理工具 ,Keytool 将密钥(key)和证书(certificates)存在一个称为keystore的文件中在keystore里,包含...

weixin_39544101的博客 278

java keytool 导出证书_使用keytool 生成证书

keytool 工具介绍keytool 是java 用于管理密钥和证书的工具,其功能包括:1 创建并管理密钥2 创建并管理证书3 作为CA 为证书授权4 导入导出证书keytool 采用keystore来存储密钥及证书,其中可包括私钥、信任证书;keystore 文件使用 JKS格式,带密钥存储;其中私钥的存储也有独立的密码;一、生成 私钥keytool -genkey -alias server...

weixin_39920397的博客 1933

java keytool证书cer_java keytool证书工具使用小结

java keytool证书工具使用小结在Security编程中,有几种典型的密码交换信息文件格式:DER-encoded certificate: .cer, .crtPEM-encoded message: .pemPKCS#12 Personal Information Exchange: .pfx, .p12PKCS#10 Certification Request: .p10PKCS#7...

weixin_29195217的博客 1288

java中Keytool的使用总结

Keytool 是一个Java 数据证书的管理工具 ,Keytool 将密钥(key)和证书(certificates)存在一个称为keystore的文件中在keystore里,包含两种数据: 密钥实体(Key entity)——密钥(secret key)又或者是私钥和配对公钥(采用非对称加密) 可信任的证书实体(trusted certificate entries)——只包含公钥 ail...

wangguorui89的专栏 186

JAVA Keytool命令详解

<br /><br />JAVA Keytool 常用命令使用帮助<br />Keytool是用于管理密钥和证书的工具,使用户和管理员能管理自己的公/私钥对以及相关的证书。<br />—genkey,用于生成公/私密钥对<br />keytool –genkey –alias mykey –keyalg RSA –keypass 123456 –keystore keystore.jks –storepass 123456<br />ˉkeyalg:指定密钥使用的加密算法(如RSA)。还可以使用选项keys

a0501bqzhxy的专栏 2万+

java keytool证书_java keytool证书工具使用小结

Keytool 是一个Java数据证书的管理工具 ,Keytool将密钥(key)和证书(certificates)存在一个称为keystore的文件中在keystore里,包含两种数据:密钥实体(Key entity)-密钥(secret key)或者是私钥和配对公钥(采用非对称加密)可信任的证书实体(trusted certificate entries)-只包含公钥.JDK中keytool常...

weixin_42398629的博客 242

java keytool用法

    Java 中的 keytool.exe (位于 JDK/Bin 目录下)可以用来创建数字证书,所有的数字证书是以一条一条(采用别名区别)的形式存入证书库的中,证书库中的一条证书包含该条证书的私钥,公钥和对应的数字证书的信息。证书库中的一条证书可以导出数字证书文件,数字证书文件只包括主体信息和对应的公钥。     1.证书的显示 -list[-v | -rfc] [-alias ][

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