Android加密篇

博客介绍了Android加密算法,包括对称加密算法(如DES、AES)、非对称加密算法(RES)、单向散列算法(md5、SHA)和编码方式(Base64),还阐述了各算法特点,如md5不可逆但不安全。同时说明了常见加密算法使用场景,如非对称用于https协商秘钥等。

Android加密算法种类

对称加密算法

DES、3DES(已不使用)

DES全称为Data Encryption Standard,即数据加密标准,DES秘钥为56位

AES 密码学中的高级加密标准(Advanced Encryption Standard,AES)

非对称加密算法

RES

单向散列算法:验证完整性

md5:加密算法是不可逆的,不再安全,但还彻底放弃使用

MD5(Message Digest Algorithm 5)是消息摘要算法的一种,它可以将任意长度的“消息”(也可以是文件)计算出一个固定长度的“摘要”,通常是128位。MD5广泛应用于数字签名、数据完整性校验、密码存储等领域。在Java中,可以使用java.security.MessageDigest类来实现MD5算法。

SHA

这是一种较新的散列算法,可以对任意长度的数据运算生成一个160位的数值;

编码方式

Base64不是一种加密方式,而是一种编码方式。

base64可以用于在http传递信息,不能用肉眼看到,没有密钥,可以进行解码. 注意:java自带的Base64无法放在url中,因为base64编码后的+等特殊符号会在接手时变为空格(url将+认为空格),例如:http:*?id=’1B2F+3D4g’在传输时候中间的+号就会变为空格,这个时候我们可以使用appach的包来进行对url加密。

常见加密算法的使用场景

非对称加密算法:https的ssl协商秘钥

对称加密算法:协商出秘钥之后的请求加密

单向散列算法:账号密码等保存或网络请求

编码方式:图片的上传可以将图片先编码成base64后上传到服务器

基于遗传算法的新的异构分布式系统任务调度算法研究(Matlab代码实现)内容概要:本文档围绕基于遗传算法的异构分布式系统任务调度算法展开研究,重点介绍了一种结合遗传算法的新颖优化方法,并通过Matlab代码实现验证其在复杂调度问题中的有效性。文中还涵盖了多种智能优化算法在生产调度、经济调度、车间调度、无人机路径规划、微电网优化等领域的应用案例,展示了从理论建模到仿真实现的完整流程。此外,文档系统梳理了智能优化、机器学习、路径规划、电力系统管理等多个科研方向的技术体系与实际应用场景,强调“借力”工具与创新思维在科研中的重要性。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事智能优化、自动化、电力系统、控制工程等相关领域研究的研究生及科研人员,尤其适合正在开展调度优化、路径规划或算法改进类课题的研究者; 使用场景及目标:①学习遗传算法及其他智能优化算法(如粒子群、蜣螂优化、NSGA等)在任务调度中的设计与实现;②掌握Matlab/Simulink在科研仿真中的综合应用;③获取多领域(如微电网、无人机、车间调度)的算法复现与创新思路; 阅读建议:建议按目录顺序系统浏览,重点关注算法原理与代码实现的对应关系,结合提供的网盘资源下载完整代码进行调试与复现,同时注重从已有案例中提炼可迁移的科研方法与创新路径。
【微电网】【创新点】基于非支配排序的蜣螂优化算法NSDBO求解微电网多目标优化调度研究(Matlab代码实现)内容概要:本文提出了一种基于非支配排序的蜣螂优化算法(NSDBO),用于求解微电网多目标优化调度问题。该方法结合非支配排序机制,提升了传统蜣螂优化算法在处理多目标问题时的收敛性和分布性,有效解决了微电网调度中经济成本、碳排放、能源利用率等多个相互冲突目标的优化难题。研究构建了包含风、光、储能等多种分布式能源的微电网模型,并通过Matlab代码实现算法仿真,验证了NSDBO在寻找帕累托最优解集方面的优越性能,相较于其他多目标优化算法表现出更强的搜索能力和稳定性。; 适合人群:具备一定电力系统或优化算法基础,从事新能源、微电网、智能优化等相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于微电网能量管理系统的多目标优化调度设计;②作为新型智能优化算法的研究与改进基础,用于解决复杂的多目标工程优化问题;③帮助理解非支配排序机制在进化算法中的集成方法及其在实际系统中的仿真实现。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解算法实现细节,重点关注非支配排序、拥挤度计算和蜣螂行为模拟的结合方式,并可通过替换目标函数或系统参数进行扩展实验,以掌握算法的适应性与调参技巧。
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