加密技术——PBE

PBE加密——对称加密,
特点在于口令由用户自己掌管;采用随机数(这里我们叫做盐)杂凑多重加密等方法保证数据的安全性。

盐加密法
[img]http://dl.iteye.com/upload/picture/pic/116039/2158653b-b328-33e6-a268-4a0180044d2c.jpg[/img]

eg:

/**
* 获取密码为password的pbe密钥
* @param password
* @return
* @throws Exception
*/
private static SecretKey getPBESecretKey(String password) throws Exception{
//制作secretKey
PBEKeySpec pbeSpec = new PBEKeySpec(password.toCharArray());
SecretKeyFactory seckeyFactory = SecretKeyFactory.getInstance("PBEWITHMD5andDES");
SecretKey secretkey = seckeyFactory.generateSecret(pbeSpec);
return secretkey;
}
/**
* 制作8位盐
* @return
*/
private static byte [] makeSaltAry(){
byte [] saltbyte = new byte[8];
Random random = new Random();
random.nextBytes(saltbyte);
return saltbyte;
}
/**
* @param mingwen 明文
* @param password 密码
* @param saltary 随机算法盐
* @return
* @throws Exception
*/
public static byte [] pbeEncryption(byte [] mingwen,String password,byte [] saltary,int cipherMode) throws Exception{
//1.根据盐制作pbe计算规则 : 盐+int数字 ---此加密算法硬性规定
PBEParameterSpec pbeprar = new PBEParameterSpec(saltary,100);
//2.制作密钥
SecretKey secretkey = getPBESecretKey("woshipassword");
//3.制作加密解密器
Cipher cipher = Cipher.getInstance("PBEWITHMD5andDES");
//4.告知加密解密器的操作 -- 加密,密钥,算法
cipher.init(cipherMode, secretkey, pbeprar);

//5.加密器开始工作——加密/解密
return cipher.doFinal(mingwen);
}

public static void main(String args []){
String yuanwen = "i am yuanwen";
System.out.println("原文 :"+yuanwen);
String password = "pwp2waa";
System.out.println("密码 :"+password);
byte salt[] = makeSaltAry();
// byte salt[] = "12345678".getBytes();
try {
byte [] change1 = pbeEncryption(yuanwen.getBytes(), password, salt,Cipher.ENCRYPT_MODE);
System.out.println("加密后密文 :"+new String(change1));
byte [] change2 = pbeEncryption(change1, password, salt, Cipher.DECRYPT_MODE);
System.out.println("解密后 :"+new String(change2));
} catch (Exception e1) {
// TODO Auto-generated catch block
e1.printStackTrace();
}
}
【电动汽车充电站有序充电调度的分散式优化】基于蒙特卡诺和拉格朗日的电动汽车优化调度(分时电价调度)(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于蒙特卡洛和拉格朗日方法的电动汽车充电站有序充电调度优化方案,重点在于采用分散式优化策略应对分时电价机制下的充电需求管理。通过构建数学模型,结合不确定性因素如用户充电行为和电网负荷波动,利用蒙特卡洛模拟生成大量场景,并运用拉格朗日松弛法对复杂问题进行分解求解,从而实现全局最优或近似最优的充电调度计划。该方法有效降低了电网峰值负荷压力,提升了充电站运营效率与经济效益,同时兼顾用户充电便利性。 适合人群:具备一定电力系统、优化算法和Matlab编程基础的高校研究生、科研人员及从事智能电网、电动汽车相关领域的工程技术人员。 使用场景及目标:①应用于电动汽车充电站的日常运营管理,优化充电负荷分布;②服务于城市智能交通系统规划,提升电网与交通系统的协同水平;③作为学术研究案例,用于验证分散式优化算法在复杂能源系统中的有效性。 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现部分,深入理解蒙特卡洛模拟与拉格朗日松弛法的具体实施步骤,重点关注场景生成、约束处理与迭代收敛过程,以便在实际项目中灵活应用与改进。
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