Python은 웹 개발에 있어 중요한 언어 중 하나가 되었으며, 암호화 및 복호화 기술은 웹 개발에 없어서는 안 될 부분입니다. 이번 글에서는 Python의 암호화 및 복호화 기술을 소개하겠습니다.
- 암호화 및 암호 해독 소개
웹 개발에서 데이터 보안은 항상 중요하며 특히 일부 기밀 데이터를 전송해야 하는 경우 더욱 그렇습니다. 따라서 데이터를 보호하고 합법적인 사용자만 데이터에 액세스하거나 처리할 수 있도록 보장할 수 있는 암호화 및 암호 해독 기술이 탄생했습니다.
간단히 말하면, 암호화는 특정 암호화 알고리즘을 통해 원본 데이터를 읽을 수 없는 암호문으로 변환하는 것이고, 복호화는 암호문을 원본 데이터로 복원하는 것입니다. 암호화 및 복호화에는 특정 키를 사용해야 하며, 이 키를 숙지한 사람만이 암호화 또는 복호화 작업을 수행할 수 있습니다.
- 암호화 및 암호 해독 알고리즘
Python에는 AES, DES, RSA 등을 포함하여 많은 암호화 및 암호 해독 알고리즘이 있습니다. 다음은 일반적으로 사용되는 몇 가지 알고리즘에 대한 간략한 소개입니다.
(1)AES
AES(Advanced Encryption Standard)는 데이터 전송의 보안을 보호할 수 있는 고급 암호화 표준 알고리즘입니다. AES는 대칭 암호화 알고리즘입니다. 즉, 암호화 및 복호화 중에 동일한 키가 사용됩니다. AES 암호화 알고리즘은 블록 암호 설계를 채택합니다. 각 키 길이에는 표준 블록 길이가 있으며 일반적으로 사용되는 블록 길이는 128비트, 192비트 및 256비트입니다.
AES 암호화 및 암호 해독 작업에 Python을 사용하는 경우 pycryptodom 라이브러리의 AES 모듈 또는 암호화 라이브러리의 fernet 모듈을 사용할 수 있습니다.
(2) RSA
RSA는 암호화용 공개 키와 복호화용 개인 키라는 두 개의 키를 사용하는 비대칭 암호화 알고리즘입니다. RSA 알고리즘의 보안은 일반적으로 키 길이가 1024비트 또는 2048비트인 소인수분해의 난이도에 따라 달라집니다.
RSA 암호화 및 암호 해독 작업에 Python을 사용하는 경우 pycryptodome 라이브러리의 RSA 모듈 또는 암호화 라이브러리의 rsa 모듈을 사용할 수 있습니다.
(3)DES
DES(Data Encryption Standard)는 데이터를 64비트 블록으로 나누고 암호화에 56비트 키를 사용하는 대칭 암호화 알고리즘입니다. DES는 안전하지 않은 것으로 간주되어 일반적으로 더 이상 사용되지 않습니다.
Pycryptodom 라이브러리의 DES 모듈을 사용하여 Python에서 DES 암호화 및 암호 해독 작업을 수행할 수도 있습니다.
- Python의 암호화 및 암호 해독 구현
Python에서는 다양한 라이브러리와 모듈을 사용하여 암호화 및 암호 해독 작업을 수행할 수 있습니다. 다음은 예제를 사용하여 공통 라이브러리의 사용을 소개합니다.
(1) pycryptodome을 사용하여 AES 암호화 및 복호화 구현
pycryptodome은 암호화 및 복호화 작업에 필요한 다양한 모듈을 제공할 수 있는 Python 패키지입니다. 다음 예에서는 AES 암호화 및 암호 해독에 pycryptodome을 사용하는 방법을 보여줍니다.
from Crypto.Cipher import AES from Crypto.Util.Padding import pad, unpad import base64 def encrypt_aes(data, key): cipher = AES.new(key.encode('utf-8'), AES.MODE_CBC) cipher_text = cipher.encrypt(pad(data.encode('utf-8'), AES.block_size)) iv = base64.b64encode(cipher.iv).decode('utf-8') cipher_text = base64.b64encode(cipher_text).decode('utf-8') return iv, cipher_text def decrypt_aes(iv, cipher_text, key): cipher = AES.new(key.encode('utf-8'), AES.MODE_CBC, base64.b64decode(iv.encode('utf-8'))) plain_text = unpad(cipher.decrypt(base64.b64decode(cipher_text.encode('utf-8'))), AES.block_size) return plain_text.decode('utf-8')
위 코드에서는 pycryptodome의 AES 모듈과 Padding 모듈을 사용하여 암호화 및 복호화 작업을 수행합니다. AES 모듈은 키와 초기화 벡터(CBC 모드의 경우)를 받은 다음 패드 기능을 사용하여 데이터를 암호화하기 전에 AES 블록 크기의 정수배로 채웁니다. 복호화 시 AES 모듈은 키, 초기 벡터, 암호문을 수신하는데도 사용되며, unpad 기능은 복호화된 데이터에서 패딩을 제거하는 데 사용됩니다.
(2) 암호화를 사용하여 RSA 암호화 및 복호화 구현
암호화는 다양한 암호화 알고리즘을 포함하는 Python의 강력한 암호화 라이브러리입니다. 다음 예에서는 RSA 암호화 및 암호 해독에 암호화를 사용하는 방법을 보여줍니다.
from cryptography.hazmat.primitives.asymmetric import rsa, padding from cryptography.hazmat.primitives import serialization, hashes def generate_rsa_key(): private_key = rsa.generate_private_key( public_exponent=65537, key_size=2048 ) return private_key, private_key.public_key() def encrypt_rsa(data, public_key): data = data.encode('utf-8') cipher_text = public_key.encrypt( data, padding.OAEP( mgf=padding.MGF1(algorithm=hashes.SHA256()), algorithm=hashes.SHA256(), label=None ) ) return cipher_text def decrypt_rsa(cipher_text, private_key): plain_text = private_key.decrypt( cipher_text, padding.OAEP( mgf=padding.MGF1(algorithm=hashes.SHA256()), algorithm=hashes.SHA256(), label=None ) ) return plain_text.decode('utf-8')
위 코드에서는 RSA 키 생성, 암호화 및 복호화와 같은 작업을 제공하는 비대칭 암호화 모듈을 사용합니다. 개인 키와 공개 키를 생성할 때 generate_private_key 함수를 사용하고 공개 지수(일반적으로 65537)와 키 길이(일반적으로 2048비트)를 지정합니다.
암호화할 때 공개 키의 암호화 기능을 사용하고 패딩 모드, 해시 알고리즘과 같은 매개변수를 지정합니다. 복호화할 때 개인 키의 복호화 기능을 사용하고 패딩 모드 및 해시 알고리즘과 같은 매개변수도 지정합니다. 암호화 및 복호화 작업에 암호화를 사용할 때 키와 데이터 모두 바이트 유형을 사용해야 한다는 점에 유의해야 합니다.
- 요약
이 글에서는 Python의 일반적인 암호화 및 복호화 알고리즘을 소개하고 암호화 및 복호화 작업을 위해 다양한 라이브러리와 모듈을 사용하는 방법을 소개합니다. 웹 개발에서 암호화 및 복호화는 데이터 보안을 보장하는 중요한 수단 중 하나입니다. 이 기사가 도움이 되기를 바랍니다.
위 내용은 Python 웹 개발의 암호화 및 복호화 기술의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

하루에 2 시간 동안 파이썬을 배우는 것으로 충분합니까? 목표와 학습 방법에 따라 다릅니다. 1) 명확한 학습 계획을 개발, 2) 적절한 학습 자원 및 방법을 선택하고 3) 실습 연습 및 검토 및 통합 연습 및 검토 및 통합,이 기간 동안 Python의 기본 지식과 고급 기능을 점차적으로 마스터 할 수 있습니다.

웹 개발에서 Python의 주요 응용 프로그램에는 Django 및 Flask 프레임 워크 사용, API 개발, 데이터 분석 및 시각화, 머신 러닝 및 AI 및 성능 최적화가 포함됩니다. 1. Django 및 Flask 프레임 워크 : Django는 복잡한 응용 분야의 빠른 개발에 적합하며 플라스크는 소형 또는 고도로 맞춤형 프로젝트에 적합합니다. 2. API 개발 : Flask 또는 DjangorestFramework를 사용하여 RESTFULAPI를 구축하십시오. 3. 데이터 분석 및 시각화 : Python을 사용하여 데이터를 처리하고 웹 인터페이스를 통해 표시합니다. 4. 머신 러닝 및 AI : 파이썬은 지능형 웹 애플리케이션을 구축하는 데 사용됩니다. 5. 성능 최적화 : 비동기 프로그래밍, 캐싱 및 코드를 통해 최적화

Python은 개발 효율에서 C보다 낫지 만 C는 실행 성능이 높습니다. 1. Python의 간결한 구문 및 풍부한 라이브러리는 개발 효율성을 향상시킵니다. 2.C의 컴파일 유형 특성 및 하드웨어 제어는 실행 성능을 향상시킵니다. 선택할 때는 프로젝트 요구에 따라 개발 속도 및 실행 효율성을 평가해야합니다.

Python의 실제 응용 프로그램에는 데이터 분석, 웹 개발, 인공 지능 및 자동화가 포함됩니다. 1) 데이터 분석에서 Python은 Pandas 및 Matplotlib를 사용하여 데이터를 처리하고 시각화합니다. 2) 웹 개발에서 Django 및 Flask 프레임 워크는 웹 응용 프로그램 생성을 단순화합니다. 3) 인공 지능 분야에서 Tensorflow와 Pytorch는 모델을 구축하고 훈련시키는 데 사용됩니다. 4) 자동화 측면에서 파이썬 스크립트는 파일 복사와 같은 작업에 사용할 수 있습니다.

Python은 데이터 과학, 웹 개발 및 자동화 스크립팅 필드에 널리 사용됩니다. 1) 데이터 과학에서 Python은 Numpy 및 Pandas와 같은 라이브러리를 통해 데이터 처리 및 분석을 단순화합니다. 2) 웹 개발에서 Django 및 Flask 프레임 워크를 통해 개발자는 응용 프로그램을 신속하게 구축 할 수 있습니다. 3) 자동 스크립트에서 Python의 단순성과 표준 라이브러리가 이상적입니다.

Python의 유연성은 다중 파리가 지원 및 동적 유형 시스템에 반영되며, 사용 편의성은 간단한 구문 및 풍부한 표준 라이브러리에서 나옵니다. 유연성 : 객체 지향, 기능 및 절차 프로그래밍을 지원하며 동적 유형 시스템은 개발 효율성을 향상시킵니다. 2. 사용 편의성 : 문법은 자연 언어에 가깝고 표준 라이브러리는 광범위한 기능을 다루며 개발 프로세스를 단순화합니다.

Python은 초보자부터 고급 개발자에 이르기까지 모든 요구에 적합한 단순성과 힘에 호의적입니다. 다목적 성은 다음과 같이 반영됩니다. 1) 배우고 사용하기 쉽고 간단한 구문; 2) Numpy, Pandas 등과 같은 풍부한 라이브러리 및 프레임 워크; 3) 다양한 운영 체제에서 실행할 수있는 크로스 플랫폼 지원; 4) 작업 효율성을 향상시키기위한 스크립팅 및 자동화 작업에 적합합니다.

예, 하루에 2 시간 후에 파이썬을 배우십시오. 1. 합리적인 학습 계획 개발, 2. 올바른 학습 자원을 선택하십시오. 3. 실습을 통해 학습 된 지식을 통합하십시오. 이 단계는 짧은 시간 안에 Python을 마스터하는 데 도움이 될 수 있습니다.


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