kyber-py 项目常见问题解决方案
项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/kyb/kyber-py 项目基础介绍
kyber-py 是一个纯 Python 实现的 ML-KEM（FIPS 203）和 CRYSTALS-Kyber 项目。该项目的主要目的是用于学习和实验 ML-KEM 和 Kyber 算法。它遵循 NIST 的量子密码学项目标准，并实现了最新的 Kyber 规范（v3.02）。该项目的主要编程语言是 Python。
新手使用注意事项及解决方案
1. 项目安全性问题
问题描述：kyber-py 项目明确指出，它不应被用于任何加密应用，因为它没有设计来抵御任何形式的侧信道攻击。
解决方案：
- 避免在生产环境中使用：新手应避免在任何需要高安全性的环境中使用此项目。
- 仅用于学习和实验：建议仅在学习和实验环境中使用，以了解 ML-KEM 和 Kyber 算法的实现。
2. Python 版本兼容性问题
问题描述：项目要求 Python 版本至少为 3.10，但新手可能使用的是较低版本的 Python。
解决方案：
- 检查 Python 版本：首先检查当前系统中安装的 Python 版本。可以在终端或命令提示符中输入
python --version或python3 --version来查看。 - 升级 Python：如果版本低于 3.10，建议升级到最新版本的 Python。可以从 Python 官方网站 下载并安装。
- 使用虚拟环境：为了确保项目在正确的 Python 版本下运行，建议使用虚拟环境。可以使用
python -m venv myenv创建虚拟环境，然后激活它并安装项目依赖。
3. 依赖库安装问题
问题描述：新手在安装项目依赖时可能会遇到问题，尤其是在网络受限或依赖库版本不兼容的情况下。
解决方案：
- 使用 requirements.txt：项目通常会提供一个
requirements.txt文件，列出了所有需要的依赖库。可以使用pip install -r requirements.txt来安装所有依赖。 - 检查网络连接：确保网络连接正常，以便能够从 PyPI 下载依赖库。
- 手动安装依赖：如果某些依赖库无法自动安装，可以尝试手动安装。例如，如果某个库的版本不兼容，可以尝试安装特定版本，如
pip install library_name==version。
通过以上步骤，新手可以更好地理解和使用 kyber-py 项目，避免常见问题并顺利进行学习和实验。
创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
