初识3DES加密--快速应用

java、php分别实现兼容的3DES对称加密和解密 最近在对接别人的接口时,对方要求敏感信息传输必须进行3DES加密,并且很贴心提供了一个java Demo。可是我主力后端语言是PHP——世界上最好的语言,java处于勉强看懂的水平,要实现需求,只能踩bug过河了。万幸的是,费了大半天时间,终于解决了。国际惯例,先祭上java实现: import java.io.UnsupportedEncodingException; import java.s... 阅读详情

代码

import org.apache.commons.codec.digest.DigestUtils;
import org.apache.commons.net.util.Base64;
import javax.crypto.Cipher;
import javax.crypto.SecretKey;
import javax.crypto.spec.SecretKeySpec;

/**
 * @author:gavin
 * @date:2019/7/11 19 18
 * @Description
 **/
public class ThreeDesUtil {

    private static final String Algorithm = "DESede/ECB/PKCS5Padding";
    private static final String chartName = "UTF-8";
    private static final String key = "thiskey";

    /**
     * 3DES加密 +base64
     *
     * @auther: gavin
     * @date: 2019/7/12 10:38
     * @param: [srcStr]
     * @return: java.lang.String
     */
    public static String encode3Des(String srcStr) {

        try {
            byte[] keybyte = hex(key);
            byte[] src = srcStr.getBytes(chartName);
            //            DESedeKeySpec dks = new DESedeKeySpec(keybyte);
            //            SecretKeyFactory keyFactory = SecretKeyFactory.getInstance("DESede");
            //            SecretKey deskey = keyFactory.generateSecret(dks);
            SecretKey deskey = new SecretKeySpec(keybyte, "DESede");
            //加密
            Cipher c1 = Cipher.getInstance(Algorithm);
            c1.init(Cipher.ENCRYPT_MODE, deskey);
            String pwd = Base64.encodeBase64String(c1.doFinal(src));
            return pwd;
        } catch (java.security.NoSuchAlgorithmException e1) {
            e1.printStackTrace();
        } catch (javax.crypto.NoSuchPaddingException e2) {
            e2.printStackTrace();
        } catch (java.lang.Exception e3) {
            e3.printStackTrace();
        }
        return null;
    }

    /**
     * 3DES解密
     * base + 3des
     *
     * @auther: gavin
     * @date: 2019/7/12 10:38
     * @param: [desStr]
     * @return: java.lang.String
     */
    public static String decode3Des(String desStr) {
        Base64 base64 = new Base64();
        byte[] src = base64.decode(desStr);
        try {
            byte[] keybyte = hex(key);
            //生成密钥
            //            DESedeKeySpec dks = new DESedeKeySpec(keybyte);
            //            SecretKeyFactory keyFactory = SecretKeyFactory.getInstance("DESede");
            //            SecretKey deskey = keyFactory.generateSecret(dks);
            SecretKey deskey = new SecretKeySpec(keybyte, "DESede");
            //解密
            Cipher c1 = Cipher.getInstance(Algorithm);
            c1.init(Cipher.DECRYPT_MODE, deskey);
            String pwd = new String(c1.doFinal(src), chartName);
            return pwd;
        } catch (java.security.NoSuchAlgorithmException e1) {
            e1.printStackTrace();
        } catch (javax.crypto.NoSuchPaddingException e2) {
            e2.printStackTrace();
        } catch (java.lang.Exception e3) {
            e3.printStackTrace();
        }
        return null;
    }

    /**
     * 生成24位key
     *
     * @auther: gavin
     * @date: 2019/7/12 11:24
     * @param: [key]
     * @return: byte[]
     */
    public static byte[] hex(String key) {
        String f = DigestUtils.md5Hex(key);
        byte[] bkeys = new String(f).getBytes();
        byte[] enk = new byte[24];
        for (int i = 0; i < 24; i++) {
            enk[i] = bkeys[i];
        }
        return enk;
    }

 

这里用的是:DESede/ECB/PKCS5Padding

  • DESede表示加密方式
  • ECB表示加密模式
  • PKCS5Padding表示填充模式

常用的有:

DESede/ECB/PKCS5Padding,

DESede/ECB/NoPadding,

DESede/CBC/PKCS5Padding,

DESede/CBC/NoPadding

注:

  1. key:需24字节
  2. 编码方式

初识记录,适合快速使用。欢迎各位大佬补充指正。

C# 3DES 加密技术实现详解 对称加密技术是一种加密和解密过程使用相同密钥的算法。在对称加密中,发送方使用密钥对信息进行加密,接收方则使用相同的密钥来解密信息。这种技术以其高效的处理速度和相对简单的设计受到广泛使用。3DES,又称Triple DES,是一种基于传统的Data Encryption Standard (DES)的对称密钥块加密技术。它在1970年代由IBM开发,并最终在1999年被美国国家标准与技术研究院(NIST)标准化为FIPS PUB 46-3。3DES的设计目的是为了提供比原始DES更强的安全性。 阅读详情

相关推荐

3DES加密工具与CPU卡综合指南

三重数据加密算法(Triple Data Encryption Standard,3DES),也被称为3DES或TDEA,它是一种对称密钥块加密算法,其设计初衷是为了替换较为脆弱的单轮DES(Data Encryption Standard)加密算法。3DES通过三次使用DES算法对数据进行加密,提高了数据安全性,有效延长了加密技术的使用寿命。它最初由IBM在1970年代开发,并由国家标准与技术研究院(NIST)标准化。CPU卡(Smart Card with CPU)是一种集成微处理器的智能卡片。

weixin_30415591的博客 1082

org.apache.commons.net.util.Base64的encodeBase64String方法的坑

今天在做汽车之家接口数据调用时,发现一个问题,由于对方服务器有身份验证,需要根据一定的格式将相关信息加密然后转成Base64然后放到http请求的header中。我在实际操作中遇到奇怪问题,明明加密后的字符串是错的,可对方的iis服务却能收到这个错误的请求,尽管不会通过身份验证,这时返回错误代码是401,标识没有权限,其实就是身份验证失败。但修改代码后,确认了加密后的字符串的正确性,可对方iis服务

孙琛斌的专栏 3万+

Python实现的3DES图片加密系统课程设计

数据加密标准(DES)算法最初由IBM公司开发,并于1977年被美国政府采纳为联邦信息处理标准。DES是一种对称密钥加密算法,意味着加密和解密使用相同的密钥。此算法因其高效性和广泛采用而在全球范围内流行开来。随着时间的推移,由于其密钥长度仅为56位,逐渐显露出易受穷举攻击的弱点,最终被3DES所取代。在信息加密过程中,密钥是用于控制加密算法行为的一组参数或数据。加密密钥和解密密钥可以是相同的(对称加密),也可以是不同的(非对称加密)。在图片加解密的上下文中,密钥是保证数据安全性的关键因素。

weixin_42518334的博客 642

Base64工具类Base64Util

需要的依赖包 <dependency> <groupId>org.apache.commons</groupId> <artifactId>commons-lang3</artifactId> <version>3.3.1</version> </dependency> 直接上工具类...

小羽的博客 1万+

org.apache.commons.net.util.jar

org.apache.commons.net.util.jar

Ruoyi-Cloud-Plus新手必看:Gateway启动失败的两种解决方案(Nacos配置空间问题)

本文详细解析了Ruoyi-Cloud-Plus框架中Gateway启动失败的常见原因及解决方案,重点围绕Nacos配置空间问题展开。针对新手开发者,提供了两种实用方案:快速切换到public空间或规范创建dev空间并迁移配置,帮助开发者高效解决网关启动故障,确保微服务项目顺利运行。

weixin_30872499的博客 493

编码转换工具类

import org.apache.commons.net.util.Base64; public class MessageUtils { private MessageUtils(){ } /** * * &lt;p&gt;Title: int类型转换为32位再转base64&lt;/p&gt; * &lt;p&g...

任意门的博客 222

网络摄像头(IPC)介绍:类型、供电、镜头、夜视等

IPC(Internet Protocol Camera,网络摄像头),它是一种由传统摄像机与网络技术结合所产生的新一代摄像机。它可以将视频、音频、报警及控制信号通过网络传输,接受网络监控主机(NVR或监控管理平台)的管理。IPC可与路由器、交换机、NVR等设备组建成为监控系统。

学无止境,Fighting! 1万+

在jmeter中实现MD5、base64编码

实现步骤:1.在jmeter请求中添加beanshell前置处理器2.在代码中引入org.apahce.commons.codec.digest.DigestUtils;jmeter中自带该类,直接引入即可,不需要额外的jar包3.定义需要加密的字符串,并使用DigestUtils.md5Hex()方法对字符串进行加密4.将加密的结果设置为变量。

weixin_69545084的博客 1475

基于Simulink的永磁同步电机(PMSM)无位置传感器矢量控制与龙伯格观测器设计​

本文介绍了基于Simulink的永磁同步电机(PMSM)无位置传感器矢量控制方法,重点讲解了龙伯格观测器的设计与实现。主要内容包括:1)系统架构与数学推导,通过静止坐标系状态方程和极点配置构建观测器;2)Simulink建模步骤,从电机模型搭建到观测器核心代码实现;3)仿真结果对比分析,显示龙伯格观测器相比滑模观测器具有更好的平滑性和抗噪能力;4)工程部署建议,包括参数在线辨识、低速补偿策略和代码生成优化。该方法实现了全速域无感运行,稳态转速误差小于1%,为低成本高可靠性电机控制提供了有效解决方案。

amy_mhd的博客 162

Unity WebGL项目如何实现画布透明,完美融入网页背景(附.jslib文件与完整配置)

本文详细解析了Unity WebGL项目实现画布透明化的技术原理与实战步骤,从.jslib文件配置到前端框架集成,帮助开发者解决默认背景色问题,实现3D内容与网页设计的无缝融合。重点介绍了透明化核心机制、常见误区及React/Vue等现代框架中的最佳实践方案。

weixin_31896061的博客 301

AES,DES,3DES加密方式的特点

SUMMARY DES:Data Encryption Standard(数据加密标准,又美国国密局,选中的IBM的方案,密钥长度为56,标准提出是要使用64位长的密钥,注意: 实际中DES算法只用了64位中的56位密钥) 3DES:trip DES(3级DES,是DES的升级版,主要是为了应对快速发展的计算机能力,能够在24小时内暴力破解传统的56位长度密钥的DES,而3DES相当于对统一数据块...

US_579的博客 3732

ISP Tuning实战:从零开始调校相机传感器的完整流程(附避坑指南)

本文详细介绍了ISP Tuning的完整实战流程,即如何从零开始调校相机传感器以优化成像质量。内容涵盖从黑电平校正、镜头阴影校正等基础标定,到自动曝光、伽马校正、色彩校正等核心画质调校,再到降噪与锐化的平衡策略,并提供了关键的避坑指南。掌握ISP Tuning是提升相机传感器性能、实现从‘能用’到‘好用’的关键技术。

weixin_32098457的博客 196

加解密篇 - 对称加密算法 (DES、3DES、AES、RC)

我们开发通常采用128位16个字节的密钥,我们使用 AES 加密时需要主动提供密钥,而且只需要提供一个密钥就够了,每段数据加密使用的都是这一个密钥,密钥来源为随机生成**(我们开发时传入的那个为初始密钥,除了初始密钥以外,后面每一轮的密钥都是由上一轮的密钥扩展而来的,密钥扩展有四个步骤:排列、置换、与轮常量异或、生成下一轮密钥的其他列)**。比起最初的 DES,AES 更为安全。采用单钥密码系统的加密方法,同一个密钥用来加密和解密,常见的对称加密算法有 DES,3DES,AES,RC2,RC4,RC5等。

ss810540895的博客 3880

菱Q系列串行通信模块QJ71C24N:概述与特点

该模块支持多种串行通信协议,包括RS-232、RS-422和RS-485等,并提供了可靠的数据传输和高效的通信性能。菱Q系列串行通信模块QJ71C24N是一款功能强大的模块,具有多种通信协议支持、高速数据传输、多点通信能力和简化配置与使用等特点。简化配置和使用:QJ71C24N模块具有简单易用的配置工具和用户界面,使得用户能够快速进行模块的设置和调整。高速数据传输:QJ71C24N模块提供了高速的数据传输能力,可实现快速的数据交换和通信。本文将介绍QJ71C24N模块的概述和特点,并提供相应的源代码示例。

IunScala的博客 1937

uni-app - 最新实现将 uniapp 项目打包编译为 H5 网站,并上传部署到 web 服务器进行发布预览(从打包到发布完整流程步骤,Hbuilder 编译打包 h5 发行到 web 服务器)

uniapp,打包h5,打包编译H5网站,怎么打包h5,uniapp打包成H5部署到服务器教程,uniapp打包H5页面发布到服务器,uniapp开发,打包成H5部署到服务器_uniapp打包h5,uniapp如何打包h5项目,怎么把项目打包成H5,uniapp如何打包成H5并且放到web端上,打包成h5部署到服务器的步骤,打包发行到h5报错怎么办,如何将uniapp打包的h5网站放到服务器上,编译打包后怎么放到web服务器中,如何将uniapp开发的H5打包并部署到服务器,部署使用uniapp开发的h5

🏆 前端领域优质创作者 1万+

DES和3DES加密易于理解的讲解

下图是DES加密的大致流程,DES是一种64位密钥加密64位明文的加密算法,但是64位密钥中每隔8位就是一位纠错位,所以真正有用的密钥的位数是56位。DES是一一种进行多次加密的对称加密算法,总共要进行16轮的加密,所以我们总共需要16个子密钥,这个子密钥从原先得到的64位密钥中得来。 加密的流程简述 1、将64位明文打乱然后拆分成两个部分,每一个部分的位数是32位。 2、在第一轮的加密中右边的部分不做加密,而是将其当作一个材料和第一轮要使用的子密钥经过轮函数计算算出一个随机数,然后我们再使用..

qq_47529104的博客 2527

Qt C++ 卫星数据接收与处理界面

打开 `MainWindow.ui`,你会发现我们完全是在代码中 (`setupUI`) 创建的 UI。* 访问 [QCustomPlot 官网](https://www.qcustomplot.com/) 下载最新版本的 `qcustomplot.h` 和 `qcustomplot.cpp` 文件。* 对于 FFT,可以使用专门的库如 [FFTW](http://www.fftw.org/),或者 Qt 5.15 及以上版本中提供的 `QFFT` 和 `QComplex` 类。

寒寒豆豆软件公司的博客 151

Delphi版3DES加密工具:安全加密的利器

Delphi版3DES加密工具:安全加密的利器 去发现同类优质开源项目:https://gitcode.com/ 项目介绍 在现代软件开发中,数据安全是开发者关注的重点之一。Delphi版3DES加密工具,是一款使用Delphi语言编写的3DES加密程序,它能够为您的项目提供强大的数据加密功能。该工具采用ECB模式进行加密处理,并采用PKCS#5填充方式,确保数据在传输过程中的安全性。 项目技术分...

gitblog_06737的博客 366

数学建模模型总结

这是本人在两年内准备参加数学建模竞赛搜集到的模型资料,已经经过了本人的筛选和整理,希望能够对准备参加数学建模竞赛的学弟学妹们提供一些帮助!

深度学习工具包 DeepLearningToolbox

深度学习工具包Deprecation notice.-----This toolbox is outdated and no longer maintained.There are much better tools available for deep learning than this toolbox, e.g. [Theano](http://deeplearning.net/software/theano/), [torch](http://torch.ch/) or [tensorflow](http://www.tensorflow.org/)I would suggest you use one of the tools mentioned above rather than use this toolbox.Best, Rasmus.DeepLearnToolbox================A Matlab toolbox for Deep Learning.Deep Learning is a new subfield of machine learning that focuses on learning deep hierarchical models of data.It is inspired by the human brain's apparent deep (layered, hierarchical) architecture.A good overview of the theory of Deep Learning theory is[Learning Deep Architectures for AI](http://www.iro.umontreal.ca/~bengioy/papers/ftml_book.pdf)For a more informal introduction, see the following videos by Geoffrey Hinton and Andrew Ng.* [The Next Generation of Neural Networks](http://www.youtube.com/watch?v=AyzOUbkUf3M) (Hinton, 2007)* [Recent Developments in Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=VdIURAu1-aU) (Hinton, 2010)* [Unsupervised Feature Learning and Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=ZmNOAtZIgIk) (Ng, 2011)If you use this toolbox in your research please cite [Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data](http://www2.imm.dtu.dk/pubdb/views/publication_details.php?id=6284)```@MASTERSTHESIS\{IMM2012-06284, author = "R. B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

PB DES、3DES加密解密(简单便捷)

PB DES\3DES加密解密 通过VDN的uo_vdncore组件快速简单实现PB的DES、3DES、AES、RSA、Base64、Hex、SHA、MD5、HMac等类型的加密解密,本章我们主要讲解一下PB的DES及3DES加解密 QQ技术交流群: 130377874 获取最新版本VDN组件 一、导入组件 1.1、首先将Example\IE运行导入组件\导入组件\PB*\uo_vd...

softvery的专栏 3313

计算机控制技术及应用

《计算机控制技术及应用》通过总结作者的科研成果和吸收国内外的先进理论、方法和技术,以计算机控制系统的网络化、开放化、智能化和集成化发展趋势为主线索,主要介绍计算机控制系统的基本概念和计算机控制系统的典型形式,计算机控制系统的数学描述与基本分析方法,以及数字PID控制器、最少拍控制系统、达林算法、状态变量设计法等设计方法及其各种改进算法。重点突出计算机控制系统输入输出通道接口的设计方法和典型控制系统的设计案例与实现方法等。

快速掌握pycrypto对称加密:DES、3DES、Blowfish算法教程

pycrypto是Python中强大的加密工具包,提供了丰富的对称加密算法实现,包括DES、3DES和Blowfish等常用算法。本教程将带你快速掌握这些算法的使用方法,轻松实现数据加密保护。 ## 为什么选择pycrypto对称加密? 对称加密算法是保护数据安全的重要手段,pycrypto作为Python Cryptography Toolkit,提供了工业级的加密实现。DES、3DES和B

gitblog_00841的博客 1104

精雕软件(JDpaint) 5.5 绿色版

精雕软件(JDpaint) 5.5 绿色版精雕软件(JDpaint) 5.5 绿色版精雕软件(JDpaint) 5.5 绿色版

linux下安卓的3des加密,Linux下3DES加密算法的实现.doc

本科毕业论文(设计)设计题目:Linux下3DES加密算法的实现学 院:_计算机科学与信息学院 _专 业:___ 信息安全___ _班 级:___ 信息081__ _学 号:__ 080806110211学生姓名:____ __ _指导教师:___ __ _2012年6月04日目录AbstractIII第一章 前言11.1课题背景1...

weixin_39734987的博客 136

3DES:数据加密的 “老式保险箱升级版”

在数字世界里,我们经常需要保护自己的隐私和重要信息,不让别人轻易看到。这时候,加密算法就像是一把神奇的锁,把我们的数据藏起来,只有拥有正确钥匙的人才能打开。3DES,也就是三重数据加密算法,就是一种曾经非常流行的 “老式保险箱升级版”,虽然现在它的安全性已经不如以前,但在理解加密算法的世界里,它仍然是一个重要的角色。

爪巴虫 934

爬虫逆向加密技术详解之对称加密算法:3DES加密解密

爬虫逆向加密技术详解之对称加密算法:3DES加密解密

thy525的博客 1207

常见的加密算法

加密算法,是现在每个软件项目里必须用到的内容。广泛应用在包括了用户登入、数字签名、数据传输等多个场合。那大家都知道那些呢?今天我把常见的加密算法全部整理在这里,供大家学习参考。 首先,大家要知道加密算法能干什么,利用加密算法来对数据通信的过程进行加密传输是一种最常见的安全手段。利用该手段能够达到一下三个目的: 1、数据保密性,防止用户数据被窃取或泄露; 2、数据完整性,防止用户传输的数据被篡改; 3、通信双方身份确认,确保数据来源合法; 常见的加密算法 目前常见的加密算法分类如下: 1,.

xiatiancc的专栏 2万+
下一篇: intellij idea部分细节设置
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付:10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值