추가 비밀 공유는 비밀을 참가자 그룹에게 공유하는 방법으로, 특정 수의 참가자가 모여 공유를 기여해야만 비밀을 재구성할 수 있습니다. 이 기술은 암호화 및 보안 다자간 계산에 널리 사용됩니다. 이 기사에서는 추가 비밀 공유 및 공유 사전 활성화의 개념과 Python을 사용하여 이를 구현하는 방법에 대해 논의합니다.
추가 비밀 공유 소개
추가 비밀 공유는 개인 참가자에게 비밀을 공개하지 않고 그룹 참가자가 비밀을 공유할 수 있는 기술입니다. 비밀은 공유로 나누어지며, 각 참가자는 하나씩 받습니다. 비밀은 특정 수의 참가자가 모여서 공유를 제공할 때만 재구성될 수 있습니다. 이 기술은 임계값 비밀 공유라고도 합니다.
덧셈 비밀 공유의 기본 아이디어는 비밀을 차수(t-1)의 다항식으로 표현하는 것입니다. 여기서 t는 임계값입니다. 다항식의 계수를 임의의 정수로 선택합니다. 그런 다음 각 참가자에게는 자신의 몫을 나타내는 다항식의 점이 할당됩니다. 참가자가 제공한 포인트를 사용하여 보간함으로써 비밀을 재구성할 수 있습니다.
예를 들어 A, B, C 세 명의 참가자가 공유하고 싶은 비밀 S가 있다고 가정해 보겠습니다. 우리는 임의의 계수를 갖는 2차 다항식을 선택합니다. 이 다항식은 S(x) = a0 + a1x + a2x^2로 표현됩니다. 그런 다음 각 참가자에게 다항식의 점 (x, S(x))이 할당됩니다. 여기서 x는 각 참가자에 대해 선택된 고유 값입니다.
Participant A receives the point (1, S(1)) Participant B receives the point (2, S(2)) Participant C receives the point (3, S(3))
이제 두 명의 참가자가 함께 모여 자신의 점수를 제공하면 다항식과 비밀을 재구성할 수 있습니다. 그러나 단일 참가자가 자신의 포인트만 제공하는 경우 비밀을 재구성할 수 없습니다.
Python에서 추가 비밀 공유 구현
Python에서 추가 비밀 공유를 구현하려면 임계값 비밀 공유를 구현하는 사용하기 쉬운 API를 제공하는 "secretsharing"이라는 Python 라이브러리를 사용할 수 있습니다. 라이브러리는 비밀, 공유 수 및 임계값을 입력으로 받아들이고 공유 목록을 반환하는 "split_secret"이라는 함수를 제공합니다.
다음은 "split_secret" 기능을 사용하여 세 참가자 간에 비밀을 공유하는 예입니다. -
from secretsharing import SecretSharer
# Secret to be shared secret = "mysecret" # Number of shares to be generated n = 3 # Threshold value t = 2 # Generate shares shares = SecretSharer.split_secret(secret, n, t) # Print the shares for share in shares: print(share)
위 예에는 세 당사자가 공유하고 싶은 비밀 "mysecret"이 있습니다. 참가자들 사이에서. 임계값을 2로 설정했는데, 이는 두 명의 참가자가 비밀을 재구성할 수 있음을 의미합니다. "split_secret" 함수는 세 개의 공유를 생성하고 인쇄합니다.
Reconstruct Secret
비밀을 재구성하려면 "secretsharing" 라이브러리에서 제공하는 "recover_secret" 기능을 사용할 수 있습니다. 이 함수는 공유 목록을 입력으로 받아들이고 비밀을 반환합니다. 다음은 "recover_secret" 함수를 사용하여 비밀을 재구성하는 예입니다.
from secretsharing import SecretSharer # List of shares shares = ["1-mysecret", "2-mysecret", "3-mysecret"] # Reconstruct the secret secret = SecretSharer.recover_secret(shares) print(secret)
위의 예에는 비밀을 재구성하는 데 사용할 주식 목록이 있습니다. "recover_secret" 함수는 주식 목록을 입력으로 받아 비밀을 반환합니다. 이 예에서 비밀은 "mysecret"입니다.
공유 활성화 소개
공유 활성화는 참가자 그룹이 비밀을 공개하지 않고 적극적으로 공유를 새로 고칠 수 있는 기술입니다. 이 기술은 공유 비밀번호의 경우와 같이 비밀을 자주 변경해야 하는 상황에서 사용됩니다.
공유 활성화의 기본 아이디어는 각 참가자가 새로운 비밀에 대한 새로운 공유를 생성하여 다른 사람에게 보내는 것입니다. 그런 다음 새 공유가 결합되어 새 비밀을 재구성합니다. 이전 공유는 삭제되고 새 공유는 새로운 비밀을 재구성하는 데 사용됩니다.
Python에서 공유 사전 활성화 구현
Python에서 공유 사전 활성화를 구현하려면 추가 비밀 공유와 동일한 "비밀 공유" 라이브러리를 사용할 수 있습니다. 라이브러리는 비밀 및 고유 공유 ID를 입력으로 받아들이고 새 비밀 공유를 반환하는 "create_share"라는 함수를 제공합니다.
다음은 "create_share" 기능을 사용하여 공유를 적극적으로 새로 고치는 예입니다. -
from secretsharing import SecretSharer # New secret new_secret = "mynewsecret" # Share ID share_id = "1" # Create a new share new_share = SecretSharer.create_share(new_secret, share_id) print(new_share)
위 예에는 세 명의 참가자 간에 공유하려는 새로운 비밀 "mynewsecret"이 있습니다. 또한 새 공유를 생성할 참가자를 나타내는 공유 ID "1"이 있습니다. "create_share" 함수는 새 비밀 및 공유 ID를 입력으로 받아들이고 비밀의 새 공유를 반환합니다.
새 비밀을 재구성하려면 이전과 동일한 "recover_secret" 기능을 사용할 수 있습니다. 그러나 이번에는 각 참가자가 생성한 새로운 공유를 사용합니다.
from secretsharing import SecretSharer # List of new shares new_shares = ["1-mynewsecret", "2-mysecret", "3-mysecret"] # Reconstruct the new secret new_secret = SecretSharer.recover_secret(new_shares) print(new_secret)
위의 예에는 새로운 비밀을 재구성하는 데 사용할 새로운 재고 목록이 있습니다. "recover_secret" 함수는 새 주식 목록을 입력으로 사용하고 새 비밀(이 경우 "mynewsecret")을 반환합니다.
결론
추가 비밀 공유 및 공유 자동화는 참가자 그룹 간에 민감한 정보를 안전하게 공유하는 데 사용할 수 있는 강력한 기술입니다. Python의 "secretsharing" 라이브러리는 이러한 기술을 구현하기 위한 사용하기 쉬운 API를 제공합니다. "split_secret" 및 "create_share" 기능을 사용하면 추가 비밀 공유 및 공유 자동화를 각각 쉽게 구현할 수 있습니다. 또한 "recover_secret" 기능을 사용하면 비밀 또는 새로운 비밀을 쉽게 재구성할 수 있습니다.
위 내용은 추가 비밀 공유 및 공유 자동화 - Python 사용의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

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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

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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.

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