Origin:
ビデオのダウンロード。Web サイトへの解析時に、ビデオ ID が AES で暗号化されており、このライブラリが使用されていることが判明しました。
非常に単純な js コードを復号する:
t.video = CryptoJS.AES.decrypt(t.video, secret).toString(CryptoJS.enc.Utf8);
もともと簡単だと思って復号するための Python コードを見つけましたが、何度も試すとは予想していませんでした。方法がわからないし、実際にはかなりの時間がかかります。
なんと簡単なことなのでしょうか?次の文字列の暗号化と復号化を実装して検証するだけです:
# data = '-85297962_172051801'# key = '583a01a9ba901a3adda7252ebca42c09'# encrypt_data = 'U2FsdGVkX192df0Gxgia8s93zZp85f9m2nU1VIGU+RZQDtViB1LPBnE0CBWgVDBj'
1. Python Cryptography Toolkit (pycrypto)
その Web サイトのアドレスは次のとおりです:
最新バージョン。は 2.6.1 です。インストール方法は非常に簡単なデモで、その使用方法はインターネット上のあらゆる場所で見つけることができますが、私が使用した方法が間違っているように思えますが、どれが正しいのでしょうか。 ?
crypto-js は、AES デフォルト モード、AES.MODE_CBC を使用する必要があります。 jsコードもわかりにくくて、いつも挑戦しています!
2. 暗号化と復号化
コードに移動するだけで、ニーズを満たします:
# coding=utf-8import base64from Crypto.Cipher import AESfrom Crypto import Randomfrom hashlib import md5 BLOCK_SIZE = AES.block_sizedef pad(data): length = BLOCK_SIZE - (len(data) % BLOCK_SIZE)return data + (chr(length) * length).encode()def unpad(data):return data[:-(data[-1] if type(data[-1]) == int else ord(data[-1]))]def bytes_to_key(my_data, salt, output=48):# extended from assert len(salt) == 8, len(salt) my_data += salt key = md5(my_data).digest() final_key = keywhile len(final_key)
同じ文字列でも、暗号化された文字列は毎回異なることがわかります。 AES についてはあまり研究したことがありませんが、それは不思議なことです。
3. パッケージ化と公開
使用する aes 復号化など、Crypto の機能の一部のみが使用されている場合は、Crypto ライブラリ全体への侵入を避けるために必要なコードを抽出できます。
奇妙なのは、ダイナミックライブラリ_AES.pydを参照する際の参照パスに問題があることです。情報を調べた結果、Crypto が参照パスをプログラムしており、そのページ コードが
#ifdef IS_PY3Km = PyModule_Create(&moduledef);#elsem = Py_InitModule("Crypto.Cipher." _MODULE_STRING, modulemethods);#endif
であり、py2exe を使用してパッケージ化して抽出し、CryptoCipher_AES.pyd の名前を Crypto.Cipher に変更していることが判明しました。 _AES.pyd ファイルをリリース ディレクトリに配置すると、非常に有益です
以上がPython -- AES 暗号化および復号化方法のガイダンスの詳細内容です。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。

Pythonlistscanstoreanydatatype,arraymodulearraysstoreonetype,andNumPyarraysarefornumericalcomputations.1)Listsareversatilebutlessmemory-efficient.2)Arraymodulearraysarememory-efficientforhomogeneousdata.3)NumPyarraysareoptimizedforperformanceinscient

heouttemptemptostoreavure ofthewrongdatatypeinapythonarray、yure counteractypeerror.thisduetothearraymodule'sstricttypeeencultionyを使用します

PythonListSarePartOfThestAndardarenot.liestareBuilting-in、versatile、forStoringCollectionsのpythonlistarepart。

theScriptisrunningwithwrongthonversionduetorectRectDefaultEntertersettings.tofixthis:1)CheckthedededefaultHaulthonsionsingpython - versionorpython3-- version.2)usevirtualenvironmentsbycreatingonewiththon3.9-mvenvmyenv、andverixe

PythonArraysSupportVariousoperations:1)SlicingExtractsSubsets、2)Appending/ExtendingAdddesements、3)inSertingSelementSatspecificpositions、4)remvingingDeletesements、5)sorting/verversingsorder、and6)listenionsionsionsionsionscreatenewlistsebasedexistin

numpyarraysAressertialentionsionceivationsefirication-efficientnumericalcomputations andDatamanipulation.theyarecrucialindatascience、mashineelearning、物理学、エンジニアリング、および促進可能性への適用性、scaledatiencyを効率的に、forexample、infinancialanalyyy

UseanArray.ArrayOverAlistinPythonは、Performance-criticalCode.1)homogeneousdata:araysavememorywithpedelements.2)Performance-criticalcode:Araysofterbetterbetterfornumerumerumericaleperations.3)interf

いいえ、notallistoperationSaresuptedbyarrays、andviceversa.1)arraysdonotsupportdynamicoperationslikeappendorintorintorinsertizizing、whosimpactsporformance.2)リスト


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