찾다
백엔드 개발파이썬 튜토리얼Python에서 비밀번호를 사용하여 문자열을 안전하게 암호화하고 해독하는 방법은 무엇입니까?

How to Safely Encrypt and Decrypt Strings Using Passwords in Python?

Python에서 비밀번호를 사용하여 문자열을 안전하게 암호화 및 복호화

Python의 암호화 라이브러리는 데이터 암호화 및 복호화를 위한 포괄적인 툴킷입니다. 비밀번호를 사용하여 문자열을 암호화하려면 강력한 암호화를 제공하고 타임스탬프, HMAC 서명, base64 인코딩과 같은 필수 기능을 포함하는 Fernet 클래스를 활용할 수 있습니다.

Fernet with Password

<code class="python">from cryptography.fernet import Fernet, FernetException

password = 'mypass'  
fernet = Fernet(password.encode())

encrypted_message = fernet.encrypt(b'John Doe')
decrypted_message = fernet.decrypt(encrypted_message)

print(encrypted_message)  # Encrypted string
print(decrypted_message.decode())  # 'John Doe'</code>

Fernet은 다중 암호화를 적용하고 HMAC 서명으로 메시지 무결성을 보장하여 암호화된 데이터를 안전하게 유지합니다.

Fernet을 위한 비밀번호 파생 키 생성

Fernet에서 직접 비밀번호를 사용하는 것이 편리합니다. , 비밀번호를 사용하여 키를 생성하는 것이 더 안전합니다. 이 접근 방식에는 키 파생 기능을 사용하여 비밀번호와 솔트에서 비밀 키를 파생시키는 것이 포함됩니다.

<code class="python">import secrets

from cryptography.fernet import Fernet
from cryptography.hazmat.backends import default_backend
from cryptography.hazmat.primitives import hashes
from cryptography.hazmat.primitives.kdf.pbkdf2 import PBKDF2HMAC

backend = default_backend()
salt = secrets.token_bytes(16)  # Generate a unique salt
password = 'mypass'.encode()  # Convert password to bytes

kdf = PBKDF2HMAC(
    algorithm=hashes.SHA256(), length=32, salt=salt, iterations=100000,
    backend=backend
)
key = b64e(kdf.derive(password))  # Derive the secret key

fernet = Fernet(key)
encrypted_message = fernet.encrypt(b'John Doe')</code>

이 방법은 비밀번호에서 파생된 강력한 키를 사용하여 암호화 프로세스에 추가 보호 계층을 추가하여 보안을 강화합니다. 및 고유한 솔트.

기타 암호화 접근 방식

Fernet 외에도 특정 요구 사항에 따라 대안을 고려할 수 있습니다.

Base64 Obscuring: 기본 난독화, 암호화 없이 base64 인코딩을 사용할 수 있습니다. 그러나 이는 실제 보안을 제공하지 않고 단지 모호함을 제공합니다.

HMAC 서명: 데이터 무결성이 목표라면 HMAC 서명을 사용하여 데이터가 변조되지 않았는지 확인하세요.

AES-GCM 암호화: AES-GCM은 Galois/카운터 모드 블록 암호화를 사용하여 Fernet과 유사하지만 사용자 친화적인 기능은 없지만 암호화 및 무결성 보장을 모두 제공합니다.

위 내용은 Python에서 비밀번호를 사용하여 문자열을 안전하게 암호화하고 해독하는 방법은 무엇입니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

성명
본 글의 내용은 네티즌들의 자발적인 기여로 작성되었으며, 저작권은 원저작자에게 있습니다. 본 사이트는 이에 상응하는 법적 책임을 지지 않습니다. 표절이나 침해가 의심되는 콘텐츠를 발견한 경우 admin@php.cn으로 문의하세요.
어레이는 파이썬으로 과학 컴퓨팅에 어떻게 사용됩니까?어레이는 파이썬으로 과학 컴퓨팅에 어떻게 사용됩니까?Apr 25, 2025 am 12:28 AM

Arraysinpython, 특히 비밀 복구를위한 ArecrucialInscientificcomputing.1) theaRearedFornumericalOperations, DataAnalysis 및 MachinELearning.2) Numpy'SimplementationIncensuressuressurations thanpythonlists.3) arraysenablequick

같은 시스템에서 다른 파이썬 버전을 어떻게 처리합니까?같은 시스템에서 다른 파이썬 버전을 어떻게 처리합니까?Apr 25, 2025 am 12:24 AM

Pyenv, Venv 및 Anaconda를 사용하여 다양한 Python 버전을 관리 할 수 ​​있습니다. 1) PYENV를 사용하여 여러 Python 버전을 관리합니다. Pyenv를 설치하고 글로벌 및 로컬 버전을 설정하십시오. 2) VENV를 사용하여 프로젝트 종속성을 분리하기 위해 가상 환경을 만듭니다. 3) Anaconda를 사용하여 데이터 과학 프로젝트에서 Python 버전을 관리하십시오. 4) 시스템 수준의 작업을 위해 시스템 파이썬을 유지하십시오. 이러한 도구와 전략을 통해 다양한 버전의 Python을 효과적으로 관리하여 프로젝트의 원활한 실행을 보장 할 수 있습니다.

표준 파이썬 어레이를 통해 Numpy Array를 사용하면 몇 가지 장점은 무엇입니까?표준 파이썬 어레이를 통해 Numpy Array를 사용하면 몇 가지 장점은 무엇입니까?Apr 25, 2025 am 12:21 AM

Numpyarrayshaveseveraladvantagesstandardpythonarrays : 1) thearemuchfasterduetoc 기반 간증, 2) thearemorememory-refficient, 특히 withlargedatasets 및 3) wepferoptizedformationsformationstaticaloperations, 만들기, 만들기

어레이의 균질 한 특성은 성능에 어떤 영향을 미칩니 까?어레이의 균질 한 특성은 성능에 어떤 영향을 미칩니 까?Apr 25, 2025 am 12:13 AM

어레이의 균질성이 성능에 미치는 영향은 이중입니다. 1) 균질성은 컴파일러가 메모리 액세스를 최적화하고 성능을 향상시킬 수 있습니다. 2) 그러나 유형 다양성을 제한하여 비 효율성으로 이어질 수 있습니다. 요컨대, 올바른 데이터 구조를 선택하는 것이 중요합니다.

실행 파이썬 스크립트를 작성하기위한 모범 사례는 무엇입니까?실행 파이썬 스크립트를 작성하기위한 모범 사례는 무엇입니까?Apr 25, 2025 am 12:11 AM

tocraftexecutablepythonscripts, 다음과 같은 비스트 프랙티스를 따르십시오 : 1) 1) addashebangline (#!/usr/bin/envpython3) tomakethescriptexecutable.2) setpermissionswithchmod xyour_script.py.3) organtionewithlarstringanduseifname == "__"

Numpy 배열은 배열 모듈을 사용하여 생성 된 배열과 어떻게 다릅니 까?Numpy 배열은 배열 모듈을 사용하여 생성 된 배열과 어떻게 다릅니 까?Apr 24, 2025 pm 03:53 PM

numpyarraysarebetterfornumericaloperations 및 multi-dimensionaldata, mumemer-efficientArrays

Numpy Array의 사용은 Python에서 어레이 모듈 어레이를 사용하는 것과 어떻게 비교됩니까?Numpy Array의 사용은 Python에서 어레이 모듈 어레이를 사용하는 것과 어떻게 비교됩니까?Apr 24, 2025 pm 03:49 PM

numpyarraysarebetterforheavynumericalcomputing, whilearraymoduleisiMoresuily-sportainedprojectswithsimpledatatypes.1) numpyarraysofferversatively 및 formanceforgedatasets 및 complexoperations.2) Thearraymoduleisweighit 및 ep

CTYPES 모듈은 파이썬의 어레이와 어떤 관련이 있습니까?CTYPES 모듈은 파이썬의 어레이와 어떤 관련이 있습니까?Apr 24, 2025 pm 03:45 PM

ctypesallowscreatingandmanipulatingC-stylearraysinPython.1)UsectypestointerfacewithClibrariesforperformance.2)CreateC-stylearraysfornumericalcomputations.3)PassarraystoCfunctionsforefficientoperations.However,becautiousofmemorymanagement,performanceo

See all articles

핫 AI 도구

Undresser.AI Undress

Undresser.AI Undress

사실적인 누드 사진을 만들기 위한 AI 기반 앱

AI Clothes Remover

AI Clothes Remover

사진에서 옷을 제거하는 온라인 AI 도구입니다.

Undress AI Tool

Undress AI Tool

무료로 이미지를 벗다

Clothoff.io

Clothoff.io

AI 옷 제거제

Video Face Swap

Video Face Swap

완전히 무료인 AI 얼굴 교환 도구를 사용하여 모든 비디오의 얼굴을 쉽게 바꾸세요!

뜨거운 도구

PhpStorm 맥 버전

PhpStorm 맥 버전

최신(2018.2.1) 전문 PHP 통합 개발 도구

Atom Editor Mac 버전 다운로드

Atom Editor Mac 버전 다운로드

가장 인기 있는 오픈 소스 편집기

WebStorm Mac 버전

WebStorm Mac 버전

유용한 JavaScript 개발 도구

SecList

SecList

SecLists는 최고의 보안 테스터의 동반자입니다. 보안 평가 시 자주 사용되는 다양한 유형의 목록을 한 곳에 모아 놓은 것입니다. SecLists는 보안 테스터에게 필요할 수 있는 모든 목록을 편리하게 제공하여 보안 테스트를 더욱 효율적이고 생산적으로 만드는 데 도움이 됩니다. 목록 유형에는 사용자 이름, 비밀번호, URL, 퍼징 페이로드, 민감한 데이터 패턴, 웹 셸 등이 포함됩니다. 테스터는 이 저장소를 새로운 테스트 시스템으로 간단히 가져올 수 있으며 필요한 모든 유형의 목록에 액세스할 수 있습니다.

에디트플러스 중국어 크랙 버전

에디트플러스 중국어 크랙 버전

작은 크기, 구문 강조, 코드 프롬프트 기능을 지원하지 않음