ハッシュは、元に戻すことのできない暗号化機能です。固定サイズの値を生成するには、ランダムなサイズの入力が必要です。これらの固定サイズの値は ハッシュ値と呼ばれ、 暗号関数 はハッシュ関数と呼ばれます。ハッシュには一貫性があり予測可能な性質があり、同じ入力から常に同じハッシュ値が生成されます。また、雪崩効果も示します。これは、入力のわずかな変更でもハッシュ値が大幅に異なる結果となり、高いセキュリティと不確実性が保証されることを意味します。
ハッシュではソルトハッシュがよく使用されます。ソルトと呼ばれる一意のランダム文字列がハッシュの前に入力に追加され、同一の入力であっても各ハッシュが一意になります
ソルテッドハッシュは主にパスワードハッシュに使用されます。そのようなアルゴリズムの 1 つが bcrypt アルゴリズム です。
Bcrypt アルゴリズム
Bcrypt アルゴリズムは、Blowfish 暗号化アルゴリズムに基づいています。 bcrypt は、パスワードごとに一意の ソルト (ランダムな文字列) を生成し、ハッシュする前にそのソルトがパスワードと結合されます。 。これにより、Bcrypt はブルート フォース攻撃に耐性を持つようになります。
Bcrypt の仕組み
塩の生成:
Bcrypt は、長さが 16 バイトで通常は Base64 形式のランダム ソルトを生成します。指定された文字列のハッシュ:
ソルトはパスワードと結合され、結果の文字列が Blowfish 暗号化アルゴリズムに渡されます。 bcrypt は、作業係数によって定義された複数ラウンドのハッシュを適用します。ラウンド数が多いため計算コストが高くなり、ブルートフォース攻撃に対する耐性が強化されます。
コストとも呼ばれる作業係数は、対数値 2 で定義されます。コストが 12 の場合、これは 2^12 ラウンドを意味します。コスト係数が高くなるほど、ハッシュの生成にかかる時間が長くなり、攻撃者によるパスワードの総当たり攻撃が難しくなります。Bcrypt ハッシュの形式と長さ:
y$odwBFokG9vTK/BAaRXKKl.9Q8KHXHeYSqpLi/gSNpmzSwQcaJb.gS
指定された文字列は次のもので構成されます:
- $2y$: bcrypt バージョン
- 12 はコスト係数 (2^12 ラウンド)
- 次の 22 文字 (odwBFokG9vTK/BAaRXKKl.) は Base64 でエンコードされた Salt
- 残りの文字は、Base64 でエンコードされたパスワードとソルトのハッシュです。
Python Bcrypt アルゴリズムの実装
必要な依存関係
import hashlib import os import base64
クラスの初期化
class Bcrypt: def __init__(self, rounds=12, salt_length=22): self.rounds = rounds self.salt_length = salt_length
Bcrypt クラスは、パスワードをハッシュして検証する機能をカプセル化します
パラメータ:
塩の生成
y$odwBFokG9vTK/BAaRXKKl.9Q8KHXHeYSqpLi/gSNpmzSwQcaJb.gS
関数 generate_salt は、ランダムなソルトを作成します。これは、パスワードに追加される一意の値となり、同一のパスワードであっても異なるハッシュが生成されるようにします。
パスワードのハッシュ化
import hashlib import os import base64
関数 bcrypt_hash は、提供されたソルトとコスト係数を使用してパスワードを安全にハッシュします。
と関数 hash_password は、ランダムなソルトを使用して、指定されたパスワードの安全なハッシュを生成します。
コード:
class Bcrypt: def __init__(self, rounds=12, salt_length=22): self.rounds = rounds self.salt_length = salt_length
出力:
def generate_salt(self, salt_length=None): if salt_length is None: salt_length = self.salt_length return base64.b64encode(os.urandom(salt_length)).decode('utf-8')[:salt_length]
以上が安全なパスワードハッシュのための Bcrypt アルゴリズムの詳細内容です。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。

ThedifferencebetweenaforloopandawhileloopinPythonisthataforloopisusedwhenthenumberofiterationsisknowninadvance,whileawhileloopisusedwhenaconditionneedstobecheckedrepeatedlywithoutknowingthenumberofiterations.1)Forloopsareidealforiteratingoversequence

Pythonでは、ループの場合は、反復の数がわかっている場合に適していますが、ループは反復の数が不明で、より多くの制御が必要な場合に適しています。 1)ループの場合は、簡潔なコードとPythonicコードを使用して、リスト、文字列などのトラバーシーケンスに適しています。 2)条件に応じてループを制御する必要がある場合やユーザーの入力を待つ必要がある場合、ループがより適切ですが、無限のループを避けるために注意を払う必要があります。 3)パフォーマンスに関しては、FORループはわずかに高速ですが、通常、違いは大きくありません。適切なループタイプを選択すると、コードの効率と読みやすさが向上します。

Pythonでは、リストを5つの方法でマージできます。1)シンプルで直感的なオペレーターを使用して、小さなリストに適しています。 2)extend()メソッドを使用して、頻繁に更新する必要があるリストに適した元のリストを直接変更します。 3)要素上でリストの分析式、簡潔、動作を使用する。 4)itertools.chain()関数を使用して効率的なメモリになり、大規模なデータセットに適しています。 5)要素をペアにする必要があるシーンに適しているように、 *演算子とzip()関数を使用します。各方法には特定の用途と利点と短所があり、選択する際にはプロジェクトの要件とパフォーマンスを考慮する必要があります。

forlopseused whenthentheNumberofiterationsiskが、whileloopsareuseduntiLaconditionismet.1)forloopsareideal for sequenceslikelists、usingsintaxlike'forfruitinfruits:print(fruit) '.2)

toconcatenatealistoflistsinpython、useextend、listcomprehensions、itertools.chain、またはrecursivefunctions.1)extendistraighttraightrawardbutverbose.2)listcomprehesionsionsionsionsionsionsionsionsionsionsionsionsionsionsionsised effective forlargerdatasets.3)itertools.chainmerymery-emery-efforience-forforladatas

Tomergelistsinpython、あなたはオペレーター、extendmethod、listcomfulting、olitertools.chain、それぞれの特異的advantages:1)operatorissimplebutlessforlargelist;

Python 3では、2つのリストをさまざまな方法で接続できます。1)小さなリストに適したオペレーターを使用しますが、大きなリストには非効率的です。 2)メモリ効率が高い大規模なリストに適した拡張方法を使用しますが、元のリストは変更されます。 3)元のリストを変更せずに、複数のリストをマージするのに適した *オペレーターを使用します。 4)Itertools.chainを使用します。これは、メモリ効率が高い大きなデータセットに適しています。

Join()メソッドを使用することは、Pythonのリストから文字列を接続する最も効率的な方法です。 1)join()メソッドを使用して、効率的で読みやすくなります。 2)サイクルは、大きなリストに演算子を非効率的に使用します。 3)リスト理解とJoin()の組み合わせは、変換が必要なシナリオに適しています。 4)redoce()メソッドは、他のタイプの削減に適していますが、文字列の連結には非効率的です。完全な文は終了します。


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