Spring 之Security提供的加密算法BCryptPasswordEncoder

加密算法---BCryptPasswordEncoder的使用及原理 spring security中的BCryptPasswordEncoder方法采用SHA-256 +随机盐+密钥对密码进行加密。SHA系列是Hash算法,不是加密算法,使用加密算法意味着可以解密(这个与编码/解码一样),但是采用Hash处理,其过程是不可逆的。1)加密(encode):注册用户时,使用SHA-256+随机盐+密钥把用户输入的密码进行hash处理,得到密码的hash值,然后将其存入数据库中。 阅读详情

BCryptPasswordEncoder
BCryptPasswordEncoder方法采用SHA-256 +随机盐+密钥对密码进行加密。密码是不可逆的。
SHA系列是Hash算法,不是加密算法,使用加密算法意味着可以解密(这个与编码/解码一样),但是采用Hash处理,其过程是不可逆的。

1、加密(encode):注册用户时,使用SHA-256+随机盐+密钥把用户输入的密码进行hash处理,得到密码的hash值,然后将其存入数据库中。

2、密码匹配(matches):用户登录时,密码匹配阶段并没有进行密码解密(因为密码经过Hash处理,是不可逆的),而是使用相同的算法把用户输入的密码进行hash处理,得到密码的hash值,然后将其与从数据库中查询到的密码hash值进行比较。如果两者相同,说明用户输入的密码正确。

public static void main(String[] args) {
    String pass = "admin";

    BCryptPasswordEncoder encoder = new BCryptPasswordEncoder();
    final String passHash = encoder.encode(pass);
    System.out.println(passHash);

    final boolean matches = encoder.matches(pass, passHash);
    System.out.println(matches);
}

总结:因为是hash算法+随机盐进行加密的,所以是不可逆的。
BCryptPasswordEncoder 提供了加密方法和密码匹配方法。
密码匹配原理:使用相同的算法进行加密后再进行匹配,并没有对密码进行解密。

Spring Security学习之密码加密 前言 密码安全的重要性: 防止被黑客“拖库” 拖库:数据库术语,从数据库中导出数据。现特指网站遭到入侵后,黑客窃取数据库文件 如果发生拖库:大量用户信息被暴露,面临数据安全和数据隐私双重威胁,尤其如果数据库密码是明文存储 预防错误:数据库加密 如果拖库已经发生,那么密码如果有加密的话可以最大限度的防止被破解从而减少安全损失 提高密码破解难度,让黑客主动放弃高成本破解 另外通知用户登录,跳转手机号/邮箱验证,验证通过话 阅读详情

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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. 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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")

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yyangqqian
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