20、C 中的哈希、校验和与加密:保障数据安全

C# 中的哈希、校验和与加密:保障数据安全

1. C# 哈希与校验和

在 C# 编程中,数据完整性是一个至关重要的概念。数据完整性主要讨论数据的准确性和完整性,它分为物理和逻辑两种类型。
- 物理数据完整性 :主要保护存储的数据免受因物理损坏而导致的损坏或丢失。
- 逻辑数据完整性 :涵盖了确保存储的数据在进行逻辑操作时仍能保持准确和一致的所有方面。

数据完整性通过一系列完整性约束或规则来强制执行,包括实体、域、引用和用户定义的约束。校验和是由哈希算法生成的特定字符串,用于表示文件上的数据,常用于比较文件是否存在数据损坏或丢失。

哈希算法会产生固定大小的位串来表示给定的数据,对给定数据的任何微小更改都会改变哈希算法的最终结果,这就是所谓的“雪崩效应”。哈希算法通常会使用迭代(在存储密码之前对其进行哈希的次数)和加盐(在对每个密码进行哈希之前添加一个只有站点知道的唯一随机字符串)。需要注意的是,由于哈希过程中必须丢弃一些数据,所以没有方法可以反转哈希。

常见的加密哈希函数有很多,如 SHA - 0、SHA - 1、SHA - 2、SHA - 3、MD5、PBKDF2、BCRYPT、SCRYPT 和 ARGON2 等。

以下是一个用于提示文件完整性检查的 C# 代码示例:

public static void PromptFileIntegrityCheck(string fileName, string originalChecksum)
{
    Console.Writ
【无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较](Matlab代码实现)内容概要:本文围绕基于改进粒子群算法的无人机路径规划展开研究,重点探讨了在复杂环境中利用改进粒子群算法(PSO)实现无人机三维路径规划的方法,并将其遗传算法(GA)、标准粒子群算法等传统优化算法进行对比分析。研究内容涵盖路径规划的多目标优化、避障策略、航路点约束以及算法收敛性和寻优能力的评估,所有实验均通过Matlab代码实现,提供了完整的仿真验证流程。文章还提到了多种智能优化算法在无人机路径规划中的应用比较,突出了改进PSO在收敛速度和全局寻优方面的优势。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和优化算法知识的研究生、科研人员及从事无人机路径规划、智能优化算法研究的相关技术人员。; 使用场景及目标:①用于无人机在复杂地形或动态环境下的三维路径规划仿真研究;②比较不同智能优化算法(如PSO、GA、蚁群算法、RRT等)在路径规划中的性能差异;③为多目标优化问题提供算法选型和改进思路。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注算法的参数设置、适应度函数设计及路径约束处理方式,同时可参考文中提到的多种算法对比思路,拓展到其他智能优化算法的研究改进中。
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