해싱은 되돌릴 수 없는 암호화 기능입니다. 고정 크기 값을 생성하려면 임의 크기의 입력이 필요합니다. 이러한 고정된 크기의 값을 해시값이라고 하며, 암호화 함수를 해싱 함수라고 합니다. 해싱은 일관되고 예측 가능한 특성을 갖고 있습니다. 즉, 동일한 입력이 항상 동일한 해시 값을 생성한다는 의미입니다. 또한 눈사태 효과를 나타냅니다. 이는 입력이 조금만 변경되어도 해시 값이 크게 달라져 높은 보안성과 불확실성을 보장한다는 의미입니다.
해싱은 종종 솔트(salt)라는 고유한 임의 문자열을 해싱 전에 입력에 추가하여 동일한 입력에 대해서도 각 해시를 고유하게 만드는 솔티드 해싱을 사용하는 경우가 많습니다.
솔티드 해싱은 주로 비밀번호 해싱에 사용됩니다. 그러한 알고리즘 중 하나가 bcrypt 알고리즘입니다.
Bcrypt 알고리즘
Bcrypt 알고리즘은 Blowfish 암호화 알고리즘을 기반으로 합니다. bcrypt는 각 비밀번호에 대해 고유한 솔트
(임의 문자열)를 생성한 다음 해싱하기 전에 솔트를 비밀번호와 결합합니다. . 이로 인해 Bcrypt는 무차별 대입 공격에 저항할 수 있게 되었습니다.Bcrypt 작동 방식
-
소금 생성:
Bcrypt는 길이가 16바이트이고 일반적으로 Base64 형식인 임의 솔트를 생성합니다. -
주어진 문자열 해싱:
비용이라고도 하는 작업 요소는 로그 값 2로 정의됩니다. 비용이 12인 경우 이는 2^12 라운드를 의미합니다. 비용 요소가 높을수록 해시를 생성하는 데 더 많은 시간이 걸리므로 공격자가 비밀번호를 무차별 대입 공격하기가 더 어려워집니다.
솔트가 비밀번호와 결합되고 결과 문자열이 Blowfish 암호화 알고리즘을 통해 전달됩니다. bcrypt는 작업 요소에 의해 정의된 여러 라운드의 해싱을 적용합니다. 라운드 수가 많아 계산 비용이 많이 들고 무차별 대입 공격에 대한 저항력이 향상됩니다. -
Bcrypt 해시의 형식 및 길이:
y$odwBFokG9vTK/BAaRXKKl.9Q8KHXHeYSqpLi/gSNpmzSwQcaJb.gS
주어진 문자열은 다음으로 구성됩니다.
- $2y$: bcrypt 버전
- 12는 비용 요소입니다(2^12 라운드)
- 다음 22자 (odwBFokG9vTK/BAaRXKKl.)는 Base64로 인코딩된 솔트
- 입니다. 나머지 문자는 Base64로 인코딩된 비밀번호와 솔트의 해시입니다.
PythonBcrypt 알고리즘구현
필수 종속성
import hashlib import os import base64
클래스 초기화
class Bcrypt: def __init__(self, rounds=12, salt_length=22): self.rounds = rounds self.salt_length = salt_length
- Bcrypt 클래스는 비밀번호를 해시하고 확인하는 기능을 캡슐화합니다
-
매개변수:
소금 생성
y$odwBFokG9vTK/BAaRXKKl.9Q8KHXHeYSqpLi/gSNpmzSwQcaJb.gS
함수 generate_salt는 임의의 솔트를 생성합니다. 이 솔트는 동일한 비밀번호라도 서로 다른 해시를 생성하도록 비밀번호에 추가되는 고유한 값이 됩니다.
비밀번호 해싱
import hashlib import os import base64
함수 bcrypt_hash는 제공된 솔트 및 비용 요소를 사용하여 비밀번호를 안전하게 해시합니다.
및 함수 hash_password는 임의의 솔트로 주어진 비밀번호에 대한 보안 해시를 생성합니다.
암호:
class Bcrypt: def __init__(self, rounds=12, salt_length=22): self.rounds = rounds self.salt_length = salt_length
산출:
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]
위 내용은 안전한 비밀번호 해싱을 위한 Bcrypt 알고리즘의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

thedifferencebet weenaforloopandawhileloopinpythonisthataforloopisusured wherleationsisknortiStiskNowninAdvance, whileLeOpisUssed whileLoopisUssedStoBeCheckedThoBeCheckedTherfeTefeateThinumberofiTeRations.1) forloopsareIdealFerenceCecenceS

Python에서는 반복의 수가 알려진 경우에 루프가 적합한 반면, 반복 횟수가 알려지지 않고 더 많은 제어가 필요한 경우 루프는 적합합니다. 1) 루프의 경우 간결하고 피해자 코드가있는 목록, 문자열 등과 같은 시퀀스에 적합합니다. 2) 조건에 따라 루프를 제어하거나 사용자 입력을 기다릴 때 루프가 더 적절하지만 무한 루프를 피하기 위해주의를 기울여야합니다. 3) 성능 측면에서 For 루프는 약간 빠르지 만 차이는 일반적으로 크지 않습니다. 올바른 루프 유형을 선택하면 코드의 효율성과 가독성이 향상 될 수 있습니다.

파이썬에서 목록은 5 가지 방법을 통해 병합 될 수 있습니다. 1) 단순하고 직관적 인 연산자를 사용하여 작은 목록에 적합합니다. 2) Extend () 메소드를 사용하여 자주 업데이트 해야하는 목록에 적합한 원본 목록을 직접 수정하십시오. 3) 목록 분석 공식, 요소에 대한 간결하고 운영; 4) 효율적인 메모리에 IterTools.chain () 함수를 사용하여 대형 데이터 세트에 적합합니다. 5) * 연산자 및 Zip () 함수를 사용하여 요소를 짝을 이루어야하는 장면에 적합합니다. 각 방법에는 특정 용도 및 장점 및 단점이 있으며 선택할 때 프로젝트 요구 사항 및 성능을 고려해야합니다.

Forloopsareusedwhendumberofiterationsisknown, whileloopsareusediltilaconditionismet.1) forloopsareIdealfecquenceslikelists, idingsyntax likes'forfruitinfruits : print (fruit) '

Toconcatenatealistoflistsinpython, usextend, listcomprehensions, itertools.chain, orrecursiveFunctions.1) extendMethodistRaightForwardButverbose.2) ListComprehensionsArecisancisancisancisancisanceciancectionforlargerdatasets.3) itertools.chainismory-lefforforlargedas

Tomergelistsinpython, youcanusethe operator, extendmethod, listcomprehension, oritertools.chain, 각각은 각각의 지위를 불러 일으킨다

Python 3에서는 다양한 방법을 통해 두 개의 목록을 연결할 수 있습니다. 1) 작은 목록에 적합하지만 큰 목록에는 비효율적입니다. 2) 메모리 효율이 높지만 원래 목록을 수정하는 큰 목록에 적합한 확장 방법을 사용합니다. 3) 원래 목록을 수정하지 않고 여러 목록을 병합하는 데 적합한 * 운영자 사용; 4) 메모리 효율이 높은 대형 데이터 세트에 적합한 itertools.chain을 사용하십시오.

join () 메소드를 사용하는 것은 Python의 목록에서 문자열을 연결하는 가장 효율적인 방법입니다. 1) join () 메소드를 사용하여 효율적이고 읽기 쉽습니다. 2)주기는 큰 목록에 비효율적으로 운영자를 사용합니다. 3) List Comprehension과 Join ()의 조합은 변환이 필요한 시나리오에 적합합니다. 4) READE () 방법은 다른 유형의 감소에 적합하지만 문자열 연결에 비효율적입니다. 완전한 문장은 끝납니다.


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