使用对称密钥进行安全加密
Python 中安全加密的推荐方法是使用加密库中的 Fernet 配方。它采用 AES CBC 加密和 HMAC 进行完整性验证,有效保护数据免遭篡改和未经授权的解密。
Fernet 加解密
<code class="python">from cryptography.fernet import Fernet # Generate a secret key for encryption key = Fernet.generate_key() # Encode a message (plaintext) encoded_message = Fernet(key).encrypt(b"John Doe") # Decode the encrypted message (ciphertext) decoded_message = Fernet(key).decrypt(encoded_message) print(decoded_message.decode()) # Output: John Doe</code>
密码衍生的 Fernet 密钥
虽然建议使用随机生成的密钥以确保安全,但如有必要,您也可以从密码派生密钥:
<code class="python">from cryptography.fernet import Fernet from cryptography.hazmat.primitives.kdf.pbkdf2 import PBKDF2HMAC from cryptography.hazmat.backends import default_backend from cryptography.hazmat.primitives import hashes def derive_key(password): kdf = PBKDF2HMAC( algorithm=hashes.SHA256(), length=32, salt=secrets.token_bytes(16), iterations=100_000, backend=default_backend() ) return b64e(kdf.derive(password.encode())) # Generate a password using a key derivation function key = derive_key(password) # Encrypt and decrypt using the password-derived Fernet key encoded_message = Fernet(key).encrypt(b"John Doe") decoded_message = Fernet(key).decrypt(encoded_message) print(decoded_message.decode()) # Output: John Doe</code>
隐藏数据
对于非敏感数据,请考虑使用 base64编码而不是加密:
<code class="python">from base64 import urlsafe_b64encode as b64e # Encode data encoded_data = b64e(b"Hello world!") # Decode data decoded_data = b64d(encoded_data) print(decoded_data) # Output: b'Hello world!'</code>
对数据进行签名
使用 HMAC 对数据进行签名以确保完整性:
<code class="python">import hmac import hashlib # Sign data using a secret key key = secrets.token_bytes(32) signature = hmac.new(key, b"Data to sign", hashlib.sha256).digest() # Verify the signature def verify(data, signature, key): expected = hmac.new(key, data, hashlib.sha256).digest() return hmac.compare_digest(expected, signature) # Verify the signature using the same key print(verify(b"Data to sign", signature, key)) # Output: True</code>
其他:不安全方案的正确实现
AES CFB:
<code class="python">import secrets from base64 import urlsafe_b64encode as b64e, urlsafe_b64decode as b64d from cryptography.hazmat.primitives.ciphers import Cipher, algorithms, modes from cryptography.hazmat.backends import default_backend backend = default_backend() def aes_cfb_encrypt(message, key): algorithm = algorithms.AES(key) iv = secrets.token_bytes(algorithm.block_size // 8) cipher = Cipher(algorithm, modes.CFB(iv), backend=backend) encryptor = cipher.encryptor() return b64e(iv + encryptor.update(message) + encryptor.finalize()) def aes_cfb_decrypt(ciphertext, key): iv_ciphertext = b64d(ciphertext) algorithm = algorithms.AES(key) size = algorithm.block_size // 8 iv, encrypted = iv_ciphertext[:size], iv_ciphertext[size:] cipher = Cipher(algorithm, modes.CFB(iv), backend=backend) decryptor = cipher.decryptor() return decryptor.update(encrypted) + decryptor.finalize()</code>
AES ECB:
<code class="python">from base64 import urlsafe_b64encode as b64e, urlsafe_b64decode as b64d from cryptography.hazmat.primitives.ciphers import Cipher, algorithms, modes from cryptography.hazmat.primitives import padding from cryptography.hazmat.backends import default_backend backend = default_backend() def aes_ecb_encrypt(message, key): cipher = Cipher(algorithms.AES(key), modes.ECB(), backend=backend) encryptor = cipher.encryptor() padder = padding.PKCS7(cipher.algorithm.block_size).padder() padded_message = padder.update(message.encode()) + padder.finalize() return b64e(encryptor.update(padded_message) + encryptor.finalize()) def aes_ecb_decrypt(ciphertext, key): cipher = Cipher(algorithms.AES(key), modes.ECB(), backend=backend) decryptor = cipher.decryptor() unpadder = padding.PKCS7(cipher.algorithm.block_size).unpadder() padded_message = decryptor.update(b64d(ciphertext)) + decryptor.finalize() return unpadder.update(padded_message) + unpadder.finalize()</code>
注意: AES ECB 不是推荐用于安全加密。
以上是如何确保Python中的安全加密?的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章!

Python和C 各有优势,选择应基于项目需求。1)Python适合快速开发和数据处理,因其简洁语法和动态类型。2)C 适用于高性能和系统编程,因其静态类型和手动内存管理。

选择Python还是C 取决于项目需求:1)如果需要快速开发、数据处理和原型设计,选择Python;2)如果需要高性能、低延迟和接近硬件的控制,选择C 。

通过每天投入2小时的Python学习,可以有效提升编程技能。1.学习新知识:阅读文档或观看教程。2.实践:编写代码和完成练习。3.复习:巩固所学内容。4.项目实践:应用所学于实际项目中。这样的结构化学习计划能帮助你系统掌握Python并实现职业目标。

在两小时内高效学习Python的方法包括:1.回顾基础知识,确保熟悉Python的安装和基本语法;2.理解Python的核心概念,如变量、列表、函数等;3.通过使用示例掌握基本和高级用法;4.学习常见错误与调试技巧;5.应用性能优化与最佳实践,如使用列表推导式和遵循PEP8风格指南。

Python适合初学者和数据科学,C 适用于系统编程和游戏开发。1.Python简洁易用,适用于数据科学和Web开发。2.C 提供高性能和控制力,适用于游戏开发和系统编程。选择应基于项目需求和个人兴趣。

Python更适合数据科学和快速开发,C 更适合高性能和系统编程。1.Python语法简洁,易于学习,适用于数据处理和科学计算。2.C 语法复杂,但性能优越,常用于游戏开发和系统编程。

每天投入两小时学习Python是可行的。1.学习新知识:用一小时学习新概念,如列表和字典。2.实践和练习:用一小时进行编程练习,如编写小程序。通过合理规划和坚持不懈,你可以在短时间内掌握Python的核心概念。

Python更易学且易用,C 则更强大但复杂。1.Python语法简洁,适合初学者,动态类型和自动内存管理使其易用,但可能导致运行时错误。2.C 提供低级控制和高级特性,适合高性能应用,但学习门槛高,需手动管理内存和类型安全。


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