어제 [1] Python을 사용하여 RSA 알고리즘을 구현하는 방법을 보여주는 영어 기사를 봤습니다. RSA에 익숙하지 않은 친구도 이 기사를 읽을 수 있습니다. RSA가 무엇인지, RSA의 수학적 원리를 설명하고 간단한 예를 들어 설명하는 RSA 알고리즘 이해는 Quanzhihu에서 RSA를 이해하는 가장 쉬운 기사라고 할 수 있습니다(독자의 의견에서 나온 것입니다).
영어로 제공된 코드를 실행해보니 중국어를 암호화할 수 없는 것을 발견하여 중국어 암호화 및 복호화를 지원하도록 암호화 및 복호화 기능을 수정했습니다. 오늘 기사에서는 Python을 사용하여 RSA 암호화 및 암호 해독 프로세스를 구현하는 방법을 공유하여 RSA에 대한 직관적인 이해를 돕기 위해 코드의 무작위 소수 생성 알고리즘도 학습할 가치가 있습니다.
0. 효과 시연
먼저 효과를 살펴보겠습니다.
원문: "두더지가 있습니다, 거래를 종료하세요"
암호문은 전혀 해독되지 않습니다:
복호화 후:
전체 코드 공개 계정 "Python Seven" "rsa"라고 응답했습니다.
1. 키 쌍 생성
아이디어:
1) p와 q가 클수록 더 안전한 두 소수(소수)를 찾습니다.
p = genprime(1024) q = genprime(1024)
genprime( ) 함수 구현 과정에 대해서는 이야기하지 않겠습니다.
2) 곱 n = p * q를 계산하고 오일러 함수 lamda_n을 계산합니다.
n = p * q lambda_n = (p - 1) * (q - 1)
3) 1
e = 35537
4) e*d를lambda_n으로 나눈 나머지가 1이 되도록 정수 d를 찾아 키 쌍을 반환합니다.
d = eucalg(e, lambda_n)[0] if d < 0: d += lambda_n return (d, n), (e, n)
eucalg 함수 구현에 대해서는 나중에 논의하겠습니다.
이때 키 쌍 생성 기능은 다음과 같습니다.
def create_keys(): p = genprime(1024) q = genprime(1024) n = p * q lambda_n = (p - 1) * (q - 1) e = 35537 d = eucalg(e, lambda_n)[0] if d < 0: d += lambda_n return (d, n), (e, n)
2. 암호화 및 복호화 구현
암호화 및 복호화 과정은 동일하며 공개키 암호화, 개인키 복호화, 그 반대의 경우 개인키 키 암호화, 공개 키 복호화로 전자를 암호화, 후자를 서명이라고 합니다.
구체적인 함수 구현은 다음과 같습니다:
def encrypt_data(data,key): e_data = [] for d in data: e = modpow(d, key[0], key[1]) e_data.append(e) return e_data ## 加密和解密的逻辑完全一样 decrypt_data = encrypt_data
여기서는 modpow 함수가 사용되며, 이는 공식 b^e % n = r을 계산하는 데 사용됩니다.
- 암호화 과정이라면 b는 평문, (n,e)는 공개키, r은 암호문이다.
- 복호화 프로세스라면 b는 암호문, (n, d)는 개인 키, r은 유명한 텍스트입니다.
modpow는 다음과 같이 정의됩니다.
def modpow(b, e, n): # find length of e in bits tst = 1 siz = 0 while e >= tst: tst <<= 1 siz += 1 siz -= 1 # calculate the result r = 1 for i in range(siz, -1, -1): r = (r * r) % n if (e >> i) & 1: r = (r * b) % n return r
3. 난수 생성 함수
알고리즘에서 수학의 중요성을 보여주는 행렬 곱셈과 피보나치 수열을 사용하는 난수 생성 함수입니다.
# matrix multiplication def sqmatrixmul(m1, m2, w, mod): mr = [[0 for j in range(w)] for i in range(w)] for i in range(w): for j in range(w): for k in range(w): mr[i][j] = (mr[i][j] + m1[i][k] * m2[k][j]) % mod return mr # fibonacci calculator def fib(x, mod): if x < 3: return 1 x -= 2 # find length of e in bits tst = 1 siz = 0 while x >= tst: tst <<= 1 siz += 1 siz -= 1 # calculate the matrix fm = [ # function matrix [0, 1], [1, 1] ] rm = [ # result matrix # (identity) [1, 0], [0, 1] ] for i in range(siz, -1, -1): rm = sqmatrixmul(rm, rm, 2, mod) if (x >> i) & 1: rm = sqmatrixmul(rm, fm, 2, mod) # second row of resulting vector is result return (rm[1][0] + rm[1][1]) % mod def genprime(siz): while True: num = (1 << (siz - 1)) + secrets.randbits(siz - 1) - 10; # num must be 3 or 7 (mod 10) num -= num % 10 num += 3 # 3 (mod 10) # heuristic test if modpow(2, num - 1, num) == 1 and fib(num + 1, num) == 0: return num num += 5 # 7 (mod 10) # heuristic test if modpow(2, num - 1, num) == 1 and fib(num + 1, num) == 0: return num
4. eucalg 함수 구현
함수의 본질은 다음 두 변수의 선형 방정식에 대한 해를 찾는 것입니다.
e * x - lambda_n * y =1
특정 코드:
def eucalg(a, b): # make a the bigger one and b the lesser one swapped = False if a < b: a, b = b, a swapped = True # ca and cb store current a and b in form of # coefficients with initial a and b # a' = ca[0] * a + ca[1] * b # b' = cb[0] * a + cb[1] * b ca = (1, 0) cb = (0, 1) while b != 0: # k denotes how many times number b # can be substracted from a k = a // b # swap a and b so b is always the lesser one a, b, ca, cb = b, a-b*k, cb, (ca[0]-k*cb[0], ca[1]-k*cb[1]) if swapped: return (ca[1], ca[0]) else: return ca
5.Test
test.py 스크립트 사용 방법 :
1), 키 생성
python test.py make-keys rsakey
공개 키는 rsakey.pub에 저장되고, 개인 키는 rsakey.priv에 저장됩니다.
2), 파일 내용을 암호화합니다.
파일에 일반 텍스트가 있는 경우 .txt:
python test.py encrypt 明文.txt from rsakey to 密文.txt
는 ciphertext .txt를 생성합니다.
3. 파일 내용을 해독합니다
ciphertext.txt 파일이 있는 경우:
python test.py decrypt 密文.txt as rsakey to 解密后.txt
는 해독된 .txt를 생성합니다
최종 단어
이 문서에서는 간단한 내용을 공유합니다. RSA 알고리즘을 이해하는 데 도움이 될 수 있는 Python의 RSA 알고리즘 구현.
위 내용은 Python을 사용하여 RSA 암호화 및 암호 해독 구현의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

Python과 C는 각각 고유 한 장점이 있으며 선택은 프로젝트 요구 사항을 기반으로해야합니다. 1) Python은 간결한 구문 및 동적 타이핑으로 인해 빠른 개발 및 데이터 처리에 적합합니다. 2) C는 정적 타이핑 및 수동 메모리 관리로 인해 고성능 및 시스템 프로그래밍에 적합합니다.

Python 또는 C를 선택하는 것은 프로젝트 요구 사항에 따라 다릅니다. 1) 빠른 개발, 데이터 처리 및 프로토 타입 설계가 필요한 경우 Python을 선택하십시오. 2) 고성능, 낮은 대기 시간 및 근접 하드웨어 제어가 필요한 경우 C를 선택하십시오.

매일 2 시간의 파이썬 학습을 투자하면 프로그래밍 기술을 효과적으로 향상시킬 수 있습니다. 1. 새로운 지식 배우기 : 문서를 읽거나 자습서를 시청하십시오. 2. 연습 : 코드를 작성하고 완전한 연습을합니다. 3. 검토 : 배운 내용을 통합하십시오. 4. 프로젝트 실무 : 실제 프로젝트에서 배운 것을 적용하십시오. 이러한 구조화 된 학습 계획은 파이썬을 체계적으로 마스터하고 경력 목표를 달성하는 데 도움이 될 수 있습니다.

2 시간 이내에 Python을 효율적으로 학습하는 방법 : 1. 기본 지식을 검토하고 Python 설치 및 기본 구문에 익숙한 지 확인하십시오. 2. 변수, 목록, 기능 등과 같은 파이썬의 핵심 개념을 이해합니다. 3. 예제를 사용하여 마스터 기본 및 고급 사용; 4. 일반적인 오류 및 디버깅 기술을 배우십시오. 5. 목록 이해력 사용 및 PEP8 스타일 안내서와 같은 성능 최적화 및 모범 사례를 적용합니다.

Python은 초보자 및 데이터 과학에 적합하며 C는 시스템 프로그래밍 및 게임 개발에 적합합니다. 1. 파이썬은 간단하고 사용하기 쉽고 데이터 과학 및 웹 개발에 적합합니다. 2.C는 게임 개발 및 시스템 프로그래밍에 적합한 고성능 및 제어를 제공합니다. 선택은 프로젝트 요구와 개인적인 이익을 기반으로해야합니다.

Python은 데이터 과학 및 빠른 개발에 더 적합한 반면 C는 고성능 및 시스템 프로그래밍에 더 적합합니다. 1. Python Syntax는 간결하고 학습하기 쉽고 데이터 처리 및 과학 컴퓨팅에 적합합니다. 2.C는 복잡한 구문을 가지고 있지만 성능이 뛰어나고 게임 개발 및 시스템 프로그래밍에 종종 사용됩니다.

파이썬을 배우기 위해 하루에 2 시간을 투자하는 것이 가능합니다. 1. 새로운 지식 배우기 : 목록 및 사전과 같은 1 시간 안에 새로운 개념을 배우십시오. 2. 연습 및 연습 : 1 시간을 사용하여 소규모 프로그램 작성과 같은 프로그래밍 연습을 수행하십시오. 합리적인 계획과 인내를 통해 짧은 시간에 Python의 핵심 개념을 마스터 할 수 있습니다.

Python은 배우고 사용하기 쉽고 C는 더 강력하지만 복잡합니다. 1. Python Syntax는 간결하며 초보자에게 적합합니다. 동적 타이핑 및 자동 메모리 관리를 사용하면 사용하기 쉽지만 런타임 오류가 발생할 수 있습니다. 2.C는 고성능 응용 프로그램에 적합한 저수준 제어 및 고급 기능을 제공하지만 학습 임계 값이 높고 수동 메모리 및 유형 안전 관리가 필요합니다.


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