asp.net加密

asp.net实现MD5加密 在ASP.NET中MD5的加密方式很简单,代码如下: FormsAuthentication.HashPasswordForStoringInConfigFile(str, "MD5").ToLower(); 另外一种方式: ///  /// MD5加密  ///  /// 需要加密的明文  /// 返回32位加密结果  public static string Get_MD5(strin 阅读详情

SHA1算法的散列值大小为160位。一般的加密方式为
byte[] data=System.Text.Encoding.Unicode.GetBytes(source.ToCharArray());
System.Security.Cryptography.SHA1 sha=new System.Security.Cryptography.SHA1CryptoServiceProvider();
byte[] result=sha.ComputeHash(data);
使用SHA1对密码实现加密,需要使用以下的方法:
string EnPswdStr=System.Web.Security.FormsAuthentication.HashPasswordForStoringInConfigFile(source, "MD5");
或许有的人会问,既然都是采用SHA1方法加密,为什么对密码的加密就不能使用原方法呢?因为一般情况下SHA1方法加密出来的密码并不是常规字符,有些字符甚至无法显示出来,如果使用这样的字符作为密码,在存入数据库时有些字符会被处理掉,这样加密结果就会失真,在进行密码验证时就会出现无法预料的差错。而采用密码加密函数的话就避免了这一个问题,它加密出来的结果都是常规字符,在数据库进行存储和程序处理时不会失真。

下面是例子程序:

Default.aspx
 

 


<%@ Page Language="C#" AutoEventWireup="true"  CodeFile="Default.aspx.cs" Inherits="_Default" %>

<!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD XHTML 1.0 Transitional//EN" "http://www.w3.org/TR/xhtml1/DTD/xhtml1-transitional.dtd">

<html xmlns="http://www.w3.org/1999/xhtml" >
<head runat="server">
    
<title>无标题页</title>
</head>
<body>
    
<form id="form1" runat="server">
    
<div>
        
<asp:Label ID="Label1" runat="server"></asp:Label>
        
<br />
        
<br />
        
<asp:Label ID="Label2" runat="server"></asp:Label>
        
<br />
        
<br />
        
<asp:TextBox ID="TextBox1" runat="server"></asp:TextBox>
        
<br />
        
<input type="submit" />
        
</div>
    
</form>
</body>
</html>



Default.aspx.cs

 

Code


运行效果图:


输入22然后点加密:

ASP.NET url参数传递加密及解密方法 微软自己本身的加密及解密对象及方法,方便供广大的开发人员的使用! 立即下载

相关推荐

asp.net 加密解密 三种方法 实例

asp.net 加密 解密 三种方法 实例

【ASP.NET】RSA加密,前端加密,后端解密,有效哦!

一、相关JS包和引用BIN文件,下载链接: https://download.csdn.net/download/u012949335/20389382 二、前端如下: <div class="from"> <div class="from-group"> <input type="text" class="inputtext width280" id="UserId" name="

u012949335的专栏 1633

大华/华睿工业相机(摄像头)链接电脑,并用OpenCV打开

睿科是大华旗下机器视觉子公司,现在工业相机一般是华睿在产,要下载驱动程序,要到华睿官网哪里下载。由于我的电脑没有摄像头,所以摄像头序列化为0,电脑的第一个摄像头默认为0,序列号是0,1,2,3……,你是什么接口连接的就选择什么, 建议直接全选。我这里选择第二个,下载后点击安装,的你要点击识别右侧设置,设置。这个过程很简单,故不赘述。打开你的设备会在右边显示。

qq_48050838的博客 1万+

asp.net常用的加密方法

<br />1/// <summary><br />2    /// 方法一:通过使用 new 运算符创建对象<br />3    /// </summary><br />4    /// <param name="strSource">需要加密的明文</param><br />5    /// <returns>返回16位加密结果,该结果取32位加密结果的第9位到25位</returns><br />6    public string Get_MD5_Method1(string strSource)<

yangzhili的专栏 329

Codex登录要手机验证码?Cockpit Tools跳过验证保姆级教程

摘要:OpenAI升级风控后,Codex登录需手机验证,增加批量账号使用成本。CockpitTools(GitHub 8.3k star)可绕过验证,支持多AI编程平台账号管理。操作步骤:1) 获取ChatGPT网页Session数据;2) 通过转换工具生成CPA格式JSON;3) 导入工具启动Codex。注意:仅适用于未绑定手机号的账号,Session会过期,且需防范数据泄露风险。商业账号通常直接提供认证文件。(150字)

5847

华为Atlas 300I推理卡驱动安装全攻略:从环境检查到常见问题解决

本文提供了华为Atlas 300I推理卡驱动安装的完整实战指南。从安装前的系统环境检查、内核版本匹配,到详细的二进制.run文件安装步骤、源码编译及高级定制化部署,涵盖了驱动安装的全流程。文章重点解析了安装过程中的关键决策、常见问题排查与解决方案,并针对生产环境的多卡配置、性能调优及安全加固给出了专业建议,旨在帮助用户高效、稳定地完成AI推理加速卡的部署。

swift5iosmith的博客 628

asp.net中加密使用

        你的主页或者你管理的网站有各种密码需要保护,把密码直接放在数据库或者文件中存在不少安全隐患,所以密码加密后存储是最常见的做法。在ASP.NET中实现加密非常容易。.NET SDK中提供了CookieAuthentication类,其中的HashPasswordForStoringInConfigFile方法可直接使用MD5和SHA1算法。例子如下:  file: encryptin

狼行天下--hoda的blog 1503

添加odbc数据源时的一些问题和解决办法

pl/sql

Mr_Syh的博客 9644

加密asp.net

<br /><%@ Page Language="C#" ContentType="text/html"%><br /><%@ Import Namespace="System"%><br /><script language="C#" runat="server"><br />void Page_Load(Object sender,EventArgs e){<br />//获取要加密的字段,并转化为Byte[]数组<br />byte[] data=System.Text.Encoding.Unicod

qinleiji的专栏 462

vscode+keil嵌入式软件开发全流程

vscode+keil嵌入式软件开发全流程

AspringQ的博客 6783

InSAR_ISCE软件数据处理流程之:利用哨兵数据获取2015年尼泊尔地震同震形变场

ISCE软件数据处理流程之:利用哨兵数据获取2015年尼泊尔地震同震形变场 ISCE软件做干涉只需要将数据准备好,并配置好insarApp.xml文件即可进行。 一、数据准备 1、SAR数据获取 本利中使用的数据为欧空局提供的sentinel-1A/B数据,可从阿拉斯加数据服务器上下载,具体下载方法可参考: 哨兵数据下载方法. 2、哨兵卫星轨道文件下载 哨兵数据处理除了需要SAR影像外,还需提供轨道参数文件,可从https://qc.sentinel1.eo.esa.int/aux_poeorb/下载。下载

weixin_42128764的博客 1万+

asp.net 及 asp.net core 下 MD5加密

asp.net 及 asp.net core 下 MD5加密建议使用MD5Hash及其重载这两个方法,字符串加密时效率很高 建议使用MD5Hash及其重载这两个方法,字符串加密时效率很高 using System; using System.Collections.Generic; using System.IO; using System.Security.Cryptography; using...

qq_14853875的博客 1167

课程1:认识Asp.net Core Web API

本文是《.Net Core从零学习搭建权限管理系统》教程专栏的导航站(点击链接,跳转到专栏主页,欢迎订阅,持续更新…)专栏介绍:以实战为线索,基于.Net 7 + REST + Vue、前后端分离,不依赖任何第三方框架,从零一步一步讲解权限管理系统搭建。专栏适用于人群:Web后端开发人员Web API是一个很广泛的概念,Asp.net Core Web API是.NET框架用于创建RESTful风格的项目、用于轻松构建可供多个客户端访问的HTTP服务。1、支持RestFul风格编程;

成长的足迹 1256

在ASP.Net中实现RSA加密

在ASP.Net中实现RSA加密在我们实际运用中,加密是保证数据安全的重要手段。以前使用ASP时,对数据加密可以使用MD5和SHA1算法,这两种算法虽然快捷有效,但是无法对通过它们加密的密文进行反运算,即是解密。因此需要解密数据的场合,这两种方法就不太适合了。当然你也可以自己编写适用的加密和解密程序,不过这对编写者的数学水平有很高的要求,一般人是很难做到的。现在,随着ASP.Net的推出,彻底改变

Anpuso的专栏 2081

AutoSAR MemMap模块详解及使用注意事项

在本文中,我们将深入探讨MemMap模块的实例解析,并介绍在使用该模块时需要注意的一些事项。在上述代码中,我们使用了MEMMAP_START_SEC_VAR_32BIT和MEMMAP_START_SEC_CODE来定义MemMap区域的起始位置,使用MEMMAP_STOP_SEC_VAR_32BIT和MEMMAP_STOP_SEC_CODE来定义MemMap区域的结束位置。1.合理划分MemMap区域:根据实际需求,合理划分MemMap区域,将不同类型的变量放置在不同的区域中,以便于管理和访问。

weixin_50547796的博客 2533

霍尼韦尔SoftMaster使用说明

霍尼韦尔SoftMaster使用说明

asp.net中的加密方法

本文由chenyangasp版权所有,可以转载,复制,粘贴,并请注明出处,但不得修改!无论什么时候只要我们使用数据库开发网站,我们就必须保护用户资料,这非常必要。黑客可以盗窃口令,个人隐私遭到严重的破坏。最好的方法就是不储存原始密码,而是加密后再放到数据库中。当我们想验证用户时,我们只需将用户输入的口令再次加密与数据库中的记录进行比较即可。在

2000

Devexpress16.2.6破解工具

Devexpress16.2.6破解工具Devexpress16.2.6破解工具Devexpress16.2.6破解工具Devexpress16.2.6破解工具

ASP.NET connectionStrings 加密

 在ASP.NET中提供了简便的连接字符串加密方法加密:aspnet_iis -pef "connectionStrings" "Web.cofing绝对路径(注:不需要输入web.config)" (aspnet_iis位于windows/Microsoft.NET/Framework/v2.0.50727 下)如果正常会提示“成功”,此时打开Web.config会发现字符串已加密 解密:

&*焰火*&天堂 2741

IMSL CNL 7.0.0 (x86-64)Crack

IMSL CNL 7.0.0 (x86-64)Crack intel的算法库破解文件,这是C++版本的破解文件

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")

关于ASP,ASP.NET,VB.NET里的MD5加密函数

老文章了,在这里再帖一遍吧。在ASP中,我们使用过如动网论坛等用的ASP中MD5函数加密出的字符串则如:1165d25d8cd021d5而在Asp.Net中下面的方法: System.Web.Security.FormsAuthentication.HashPasswordForStoringInConfigFile(password.Text,"MD5")进行MD5加密出来的结果却是:1

johncools的博客 999

用ASP.NET加密口令

用ASP.NET加密口令(转) 用ASP.NET加密口令 每当我们要建立数据库驱动的个人化的web站点时,都必须要保护用户的数据。尽管黑客可以盗取个人的口令,然而更严重的问题是有人能够盗走整个数据库,然后立刻就是所有的口令。 原理 有一个好的做法是不将实际的口令存储在数据库中,而是存储它们加密后的版本。当我们需要对用户进行鉴定时,只是对用户的口令再进行加密,然后将它与系统中的加密口令进行比

677

用ASP.NET加密Cookie数据

用ASP.NET加密Cookie数据(1)      一、.NET的密码系统概要         简单地说,加密就是将原始字符(字节)串转变为完全不同的字符串的处理过程,达到原始字符无法破译的目的。这个处理过程是用另一个字符串(称为“密钥”),采取复杂的、混合的算法,“捣进”原始字符串。有时还使用一个称为“初始向量”的字符串,在密钥捣进之前先打乱目标字符串,预防目标字符串中较明显的内容被识破。加密

仁者无忧 1312

asp.net中利用加密盐进行加密字符串

asp.net中提供了很多的加密算法,如:SHA1,MD5... ,同时还提供了一种加密盐(salt)机制。加密盐就是通过salt和字符串混合加密得出的(salt称为盐,是一串随机字符串,如果salt不一样则加密出来的结果也是不一样的)由于salt是一个随机数因此下面两个按钮中执行的结果也是不一样的!废话少说,还是给出相应的代码:    #region ---生成加密盐    pu

Teng_s2000的专栏 3059

《ASP.NET本质论》 ASP.NET中的加密与解密

在ASP.NET中设计两个方面的加密和解密:一个是针对配置文件中配置节的加密和解密,另外一个是针对ASP.NET中数据的加密和解密         在 .NET 中,加密和解密的技术可以分为两种。一种是加密和解密使用同样的密钥和算法,我们称之为密钥加密或者对称加密,这个方法的特

sky1069的专栏 1328

ASP.NET中MD5加密

using System;using System.Collections;using System.Configuration;using System.Data;using System.Linq;using System.Web;using System.Web.Security;using System.Web.UI;using System.Web.UI.HtmlControls;usi

hailang123_love的专栏 8488

ASP.Net 加密 Cookie

Cookie是ASP.NET应用程序中很重要的一个全局变量,它可以用来保存用户登录信息、用户会话信息,以及一些全局变量或数据。为了提高应用程序的安全性,加密Cookie是很有必要的。本实例介绍在ASP.NET应用程序中加密Cookie的方法。本实例介绍如何使用在ASP.NET应用程序中的加密Cookie的方法。实例中采用的加密方法为DES和TripleDES两种方法,程序中均实现了 DES和T

aimcode 2374

Asp.net常用加密解密方法

Asp.net常用加密解密方法 一、数据加密/编码算法列表 常见用于保证安全的加密或编码算法如下: 1、常用密钥算法 密钥算法用来对敏感数据、摘要、签名等信息进行加密,常用的密钥算法包括: DES(Data Encryption Standard):数据加密标准,速度较快,适用于加密大量数据的场合; 3DES(Triple DES):是基于DES,对一块数据用三个不同的密钥进行三次加

zhangshici的专栏 639

使用ASP.NET加密口令

当我们在网站上建立数据库时,保护用户的信息安全是非常必要的。多数用户不愿意让别人知道自己的信息,同时网管也不想因为安全问题而丢失网站的信誉。无论对于谁,安全问题都是非常重要的。     为了解决这个问题,我给大家提供一个简单实用,但是老套的方法,就是口令加密。在此我们使用ASP.NET技术对口令加密。简单的讲,就是将用户提供的口令加密之后,然后让它和存放于系统中的数据比较,如果相同,则通过验证。

毁&灭 573
上一篇: FreeTextBox使用方法
下一篇: U盘病毒
doneter
博客等级 码龄20年 20粉丝 47原创
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