Sichere Verschlüsselung mit symmetrischem Schlüssel
Der empfohlene Ansatz für sichere Verschlüsselung in Python ist die Verwendung des Fernet-Rezepts aus der Kryptographiebibliothek. Es verwendet AES-CBC-Verschlüsselung mit HMAC zur Integritätsüberprüfung und schützt so Daten wirksam vor Manipulation und unbefugter Entschlüsselung.
Fernet-Verschlüsselung und -Entschlüsselung
<code class="python">from cryptography.fernet import Fernet # Generate a secret key for encryption key = Fernet.generate_key() # Encode a message (plaintext) encoded_message = Fernet(key).encrypt(b"John Doe") # Decode the encrypted message (ciphertext) decoded_message = Fernet(key).decrypt(encoded_message) print(decoded_message.decode()) # Output: John Doe</code>
Passwortabgeleiteter Fernet-Schlüssel
Während es aus Sicherheitsgründen empfohlen wird, einen zufällig generierten Schlüssel zu verwenden, können Sie bei Bedarf auch einen Schlüssel von einem Passwort ableiten:
<code class="python">from cryptography.fernet import Fernet from cryptography.hazmat.primitives.kdf.pbkdf2 import PBKDF2HMAC from cryptography.hazmat.backends import default_backend from cryptography.hazmat.primitives import hashes def derive_key(password): kdf = PBKDF2HMAC( algorithm=hashes.SHA256(), length=32, salt=secrets.token_bytes(16), iterations=100_000, backend=default_backend() ) return b64e(kdf.derive(password.encode())) # Generate a password using a key derivation function key = derive_key(password) # Encrypt and decrypt using the password-derived Fernet key encoded_message = Fernet(key).encrypt(b"John Doe") decoded_message = Fernet(key).decrypt(encoded_message) print(decoded_message.decode()) # Output: John Doe</code>
Daten verschleiern
Für nicht sensible Daten sollten Sie die Verwendung von base64 in Betracht ziehen Kodierung statt Verschlüsselung:
<code class="python">from base64 import urlsafe_b64encode as b64e # Encode data encoded_data = b64e(b"Hello world!") # Decode data decoded_data = b64d(encoded_data) print(decoded_data) # Output: b'Hello world!'</code>
Signieren von Daten
Signieren von Daten zur Gewährleistung der Integrität mit HMAC:
<code class="python">import hmac import hashlib # Sign data using a secret key key = secrets.token_bytes(32) signature = hmac.new(key, b"Data to sign", hashlib.sha256).digest() # Verify the signature def verify(data, signature, key): expected = hmac.new(key, data, hashlib.sha256).digest() return hmac.compare_digest(expected, signature) # Verify the signature using the same key print(verify(b"Data to sign", signature, key)) # Output: True</code>
Sonstiges: Korrekte Implementierungen unsicherer Schemata
AES CFB:
<code class="python">import secrets from base64 import urlsafe_b64encode as b64e, urlsafe_b64decode as b64d from cryptography.hazmat.primitives.ciphers import Cipher, algorithms, modes from cryptography.hazmat.backends import default_backend backend = default_backend() def aes_cfb_encrypt(message, key): algorithm = algorithms.AES(key) iv = secrets.token_bytes(algorithm.block_size // 8) cipher = Cipher(algorithm, modes.CFB(iv), backend=backend) encryptor = cipher.encryptor() return b64e(iv + encryptor.update(message) + encryptor.finalize()) def aes_cfb_decrypt(ciphertext, key): iv_ciphertext = b64d(ciphertext) algorithm = algorithms.AES(key) size = algorithm.block_size // 8 iv, encrypted = iv_ciphertext[:size], iv_ciphertext[size:] cipher = Cipher(algorithm, modes.CFB(iv), backend=backend) decryptor = cipher.decryptor() return decryptor.update(encrypted) + decryptor.finalize()</code>
AES ECB:
<code class="python">from base64 import urlsafe_b64encode as b64e, urlsafe_b64decode as b64d from cryptography.hazmat.primitives.ciphers import Cipher, algorithms, modes from cryptography.hazmat.primitives import padding from cryptography.hazmat.backends import default_backend backend = default_backend() def aes_ecb_encrypt(message, key): cipher = Cipher(algorithms.AES(key), modes.ECB(), backend=backend) encryptor = cipher.encryptor() padder = padding.PKCS7(cipher.algorithm.block_size).padder() padded_message = padder.update(message.encode()) + padder.finalize() return b64e(encryptor.update(padded_message) + encryptor.finalize()) def aes_ecb_decrypt(ciphertext, key): cipher = Cipher(algorithms.AES(key), modes.ECB(), backend=backend) decryptor = cipher.decryptor() unpadder = padding.PKCS7(cipher.algorithm.block_size).unpadder() padded_message = decryptor.update(b64d(ciphertext)) + decryptor.finalize() return unpadder.update(padded_message) + unpadder.finalize()</code>
Hinweis: AES ECB ist nicht empfohlen für sichere Verschlüsselung.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWie stellt man eine sichere Verschlüsselung in Python sicher?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

Ist es genug, um Python für zwei Stunden am Tag zu lernen? Es hängt von Ihren Zielen und Lernmethoden ab. 1) Entwickeln Sie einen klaren Lernplan, 2) Wählen Sie geeignete Lernressourcen und -methoden aus, 3) praktizieren und prüfen und konsolidieren Sie praktische Praxis und Überprüfung und konsolidieren Sie und Sie können die Grundkenntnisse und die erweiterten Funktionen von Python während dieser Zeit nach und nach beherrschen.

Zu den wichtigsten Anwendungen von Python in der Webentwicklung gehören die Verwendung von Django- und Flask -Frameworks, API -Entwicklung, Datenanalyse und Visualisierung, maschinelles Lernen und KI sowie Leistungsoptimierung. 1. Django und Flask Framework: Django eignet sich für die schnelle Entwicklung komplexer Anwendungen, und Flask eignet sich für kleine oder hochmobile Projekte. 2. API -Entwicklung: Verwenden Sie Flask oder Djangorestframework, um RESTFUFFUPI zu erstellen. 3. Datenanalyse und Visualisierung: Verwenden Sie Python, um Daten zu verarbeiten und über die Webschnittstelle anzuzeigen. 4. Maschinelles Lernen und KI: Python wird verwendet, um intelligente Webanwendungen zu erstellen. 5. Leistungsoptimierung: optimiert durch asynchrones Programmieren, Caching und Code

Python ist in der Entwicklungseffizienz besser als C, aber C ist in der Ausführungsleistung höher. 1. Pythons prägnante Syntax und reiche Bibliotheken verbessern die Entwicklungseffizienz. 2. Die Kompilierungsmerkmale von Compilation und die Hardwarekontrolle verbessern die Ausführungsleistung. Bei einer Auswahl müssen Sie die Entwicklungsgeschwindigkeit und die Ausführungseffizienz basierend auf den Projektanforderungen abwägen.

Zu den realen Anwendungen von Python gehören Datenanalysen, Webentwicklung, künstliche Intelligenz und Automatisierung. 1) In der Datenanalyse verwendet Python Pandas und Matplotlib, um Daten zu verarbeiten und zu visualisieren. 2) In der Webentwicklung vereinfachen Django und Flask Frameworks die Erstellung von Webanwendungen. 3) Auf dem Gebiet der künstlichen Intelligenz werden Tensorflow und Pytorch verwendet, um Modelle zu bauen und zu trainieren. 4) In Bezug auf die Automatisierung können Python -Skripte für Aufgaben wie das Kopieren von Dateien verwendet werden.

Python wird häufig in den Bereichen Data Science, Web Development und Automation Scripting verwendet. 1) In der Datenwissenschaft vereinfacht Python die Datenverarbeitung und -analyse durch Bibliotheken wie Numpy und Pandas. 2) In der Webentwicklung ermöglichen die Django- und Flask -Frameworks Entwicklern, Anwendungen schnell zu erstellen. 3) In automatisierten Skripten machen Pythons Einfachheit und Standardbibliothek es ideal.

Die Flexibilität von Python spiegelt sich in Multi-Paradigm-Unterstützung und dynamischen Typsystemen wider, während eine einfache Syntax und eine reichhaltige Standardbibliothek stammt. 1. Flexibilität: Unterstützt objektorientierte, funktionale und prozedurale Programmierung und dynamische Typsysteme verbessern die Entwicklungseffizienz. 2. Benutzerfreundlichkeit: Die Grammatik liegt nahe an der natürlichen Sprache, die Standardbibliothek deckt eine breite Palette von Funktionen ab und vereinfacht den Entwicklungsprozess.

Python ist für seine Einfachheit und Kraft sehr beliebt, geeignet für alle Anforderungen von Anfängern bis hin zu fortgeschrittenen Entwicklern. Seine Vielseitigkeit spiegelt sich in: 1) leicht zu erlernen und benutzten, einfachen Syntax; 2) Reiche Bibliotheken und Frameworks wie Numpy, Pandas usw.; 3) plattformübergreifende Unterstützung, die auf einer Vielzahl von Betriebssystemen betrieben werden kann; 4) Geeignet für Skript- und Automatisierungsaufgaben zur Verbesserung der Arbeitseffizienz.

Ja, lernen Sie Python in zwei Stunden am Tag. 1. Entwickeln Sie einen angemessenen Studienplan, 2. Wählen Sie die richtigen Lernressourcen aus, 3. Konsolidieren Sie das durch die Praxis erlernte Wissen. Diese Schritte können Ihnen helfen, Python in kurzer Zeit zu meistern.


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Dieses Projekt wird derzeit auf osdn.net/projects/mingw migriert. Sie können uns dort weiterhin folgen. MinGW: Eine native Windows-Portierung der GNU Compiler Collection (GCC), frei verteilbare Importbibliotheken und Header-Dateien zum Erstellen nativer Windows-Anwendungen, einschließlich Erweiterungen der MSVC-Laufzeit zur Unterstützung der C99-Funktionalität. Die gesamte MinGW-Software kann auf 64-Bit-Windows-Plattformen ausgeführt werden.

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