8、古典密码学入门:从加密算法到历史密码解析

古典密码学入门:从加密算法到历史密码解析

1. 密码库与加盐密码

在密码学中, bcrypt 库是一个常用的选择,不过它可能依赖于 pycparser cffi 。此外,还有一些替代方案,如使用 hashlib cryptography 库的 scrypt ,以及 Simplecrypt ,它提供了加密、解密和加盐的库。

以下是一个在 Python 中为哈希密码添加盐的示例代码:

import bcrypt
passwd = b's$cret12'
salt = bcrypt.gensalt()
hashed = bcrypt.hashpw(passwd, salt)

print(salt)
print(hashed)

每次运行代码时,盐值都会不同,因此生成的输出虽然类似但不会完全相同。尽管哈希密码每次相同,但添加的盐确保了哈希密码的安全性。

2. 数据混淆

在深入研究加密和解密数据的密码方案之前,我们先来了解一下数据混淆(Data Obfuscation,DO)技术。数据混淆是一种掩盖数据的技术,它通过打乱数据来防止未经授权的访问敏感信息。

数据混淆加密有两种类型:网络安全数据混淆和密码学数据混淆。网络安全数据混淆用于应对旨在躲避网络保护系统检测的有效负载攻击;密码学数据混淆则是在将数据传输到其他加密

混合动力汽车(HEV)模型的Simscape模型(Matlab代码、Simulink仿真实现)内容概要:本文档介绍了一个混合动力汽车(HEV)的Simscape模型,该模型通过Matlab代码和Simulink仿真工具实现,旨在对混合动力汽车的动力系统进行建模与仿真分析。模型涵盖了发动机、电机、电池、传动系统等关键部件,能够模拟车辆在不同工况下的能量流动与控制策略,适用于动力系统设计、能耗优化及控制算法验证等研究方向。文档还提及该资源属于一个涵盖多个科研领域的MATLAB仿真资源包,涉及电力系统、机器学习、路径规划、信号处理等多个技术方向,配套提供网盘下载链接,便于用户获取完整资源。; 适合人群:具备Matlab/Simulink使用基础的高校研究生、科研人员及从事新能源汽车系统仿真的工程技术人员。; 使用场景及目标:①开展混合动力汽车能量管理策略的研究与仿真验证;②学习基于Simscape的物理系统建模方法;③作为教学案例用于车辆工程或自动化相关课程的实践环节;④与其他优化算法(如智能优化、强化学习)结合,实现控制策略的优化设计。; 阅读建议:建议使用者先熟悉Matlab/Simulink及Simscape基础操作,结合文档中的模型结构逐步理解各模块功能,可在此基础上修改参数或替换控制算法以满足具体研究需求,同时推荐访问提供的网盘链接获取完整代码与示例文件以便深入学习与调试。
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  | 博主筛选后可见
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
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
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