パスワードで保護された文字列の安全な暗号化
問題:
Python には組み込みのパスワードを使用して文字列を暗号化および復号化するメカニズム。これは、強力なセキュリティ対策なしでデータの難読化を必要とするシナリオでは問題となる可能性があります。
解決策:
暗号などの暗号ライブラリは、安全な暗号化スキームを提供します。
対称キー暗号化に Fernet を使用する
Fernet は、暗号化を使用するためのベスト プラクティス レシピです。 AES CBC 暗号化と HMAC 署名、タイムスタンプ、バージョン情報を組み合わせてデータを保護します。
<code class="python">from cryptography.fernet import Fernet # Generate a random 32-byte key (securely store it) key = Fernet.generate_key() # Encrypt and decrypt messages using the key def encrypt(message, key): return Fernet(key).encrypt(message.encode()) def decrypt(token, key): return Fernet(key).decrypt(token).decode()</code>
代替アプローチ:
データの隠蔽:
データの整合性が問題でない場合は、base64 エンコードを使用して隠蔽できます。
<code class="python">import base64 def obscure(data): return base64.urlsafe_b64encode(data) def unobscure(obscured): return base64.urlsafe_b64decode(obscured)</code>
データの整合性:
HMAC 署名キーとハッシュ アルゴリズムを使用して署名を計算することで、データの整合性を確保できます。
<code class="python">import hmac import hashlib def sign(data, key, algorithm=hashlib.sha256): return hmac.new(key, data, algorithm).digest() def verify(signature, data, key, algorithm=hashlib.sha256): return hmac.compare_digest(expected, signature)</code>
整合性のある暗号化に AES-GCM を使用
Fernet と同様に、AES- GCM は、ガロア / カウンタ モード ブロック暗号を使用して暗号化と整合性を提供します。
<code class="python">from cryptography.hazmat.primitives.ciphers import Cipher, algorithms, modes from cryptography.hazmat.backends import default_backend def aes_gcm_encrypt(message, key): # ... (Implementation omitted for brevity) def aes_gcm_decrypt(token, key): # ... (Implementation omitted for brevity)</code>
以上がPython でパスワードで保護された文字列を安全に暗号化するにはどうすればよいですか?の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

PythonとCにはそれぞれ独自の利点があり、選択はプロジェクトの要件に基づいている必要があります。 1)Pythonは、簡潔な構文と動的タイピングのため、迅速な開発とデータ処理に適しています。 2)Cは、静的なタイピングと手動メモリ管理により、高性能およびシステムプログラミングに適しています。

PythonまたはCの選択は、プロジェクトの要件に依存します。1)迅速な開発、データ処理、およびプロトタイプ設計が必要な場合は、Pythonを選択します。 2)高性能、低レイテンシ、および緊密なハードウェアコントロールが必要な場合は、Cを選択します。

毎日2時間のPython学習を投資することで、プログラミングスキルを効果的に改善できます。 1.新しい知識を学ぶ:ドキュメントを読むか、チュートリアルを見る。 2。練習:コードと完全な演習を書きます。 3。レビュー:学んだコンテンツを統合します。 4。プロジェクトの実践:実際のプロジェクトで学んだことを適用します。このような構造化された学習計画は、Pythonを体系的にマスターし、キャリア目標を達成するのに役立ちます。

2時間以内にPythonを効率的に学習する方法は次のとおりです。1。基本的な知識を確認し、Pythonのインストールと基本的な構文に精通していることを確認します。 2。変数、リスト、関数など、Pythonのコア概念を理解します。 3.例を使用して、基本的および高度な使用をマスターします。 4.一般的なエラーとデバッグテクニックを学習します。 5.リストの概念を使用したり、PEP8スタイルガイドに従ったりするなど、パフォーマンスの最適化とベストプラクティスを適用します。

Pythonは初心者やデータサイエンスに適しており、Cはシステムプログラミングとゲーム開発に適しています。 1. Pythonはシンプルで使いやすく、データサイエンスやWeb開発に適しています。 2.Cは、ゲーム開発とシステムプログラミングに適した、高性能と制御を提供します。選択は、プロジェクトのニーズと個人的な関心に基づいている必要があります。

Pythonはデータサイエンスと迅速な発展により適していますが、Cは高性能およびシステムプログラミングにより適しています。 1. Python構文は簡潔で学習しやすく、データ処理と科学的コンピューティングに適しています。 2.Cには複雑な構文がありますが、優れたパフォーマンスがあり、ゲーム開発とシステムプログラミングでよく使用されます。

Pythonを学ぶために1日2時間投資することは可能です。 1.新しい知識を学ぶ:リストや辞書など、1時間で新しい概念を学びます。 2。練習と練習:1時間を使用して、小さなプログラムを書くなどのプログラミング演習を実行します。合理的な計画と忍耐力を通じて、Pythonのコアコンセプトを短時間で習得できます。

Pythonは学習と使用が簡単ですが、Cはより強力ですが複雑です。 1。Python構文は簡潔で初心者に適しています。動的なタイピングと自動メモリ管理により、使いやすくなりますが、ランタイムエラーを引き起こす可能性があります。 2.Cは、高性能アプリケーションに適した低レベルの制御と高度な機能を提供しますが、学習しきい値が高く、手動メモリとタイプの安全管理が必要です。


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