cipherText = new BASE64Encoder().encode(encrypted);和这句有什么区别

时间: 2024-03-31 22:32:18 浏览: 121
这两句代码的作用是相同的,都是将字节数组 `encrypted` 使用 Base64 编码转换成字符串形式的密文,并将其赋值给 `cipherText` 变量。但是,它们使用了不同的类来进行 Base64 编码。 `cipherText = Base64.encodeBase64String(encrypted)` 使用的是 Apache Commons Codec 库中的 `Base64` 类。 而 `cipherText = new BASE64Encoder().encode(encrypted)` 则使用的是 Java 标准库中的 `BASE64Encoder` 类。需要注意的是,`BASE64Encoder` 类是 Java 8 之前版本提供的,从 Java 8 开始,它已经被标记为过时,推荐使用 `java.util.Base64` 类进行 Base64 编码。 因此,建议使用 `Base64.encodeBase64String(encrypted)` 或 `Base64.getEncoder().encodeToString(encrypted)` 进行 Base64 编码,不建议使用 `BASE64Encoder` 类。
相关问题

byte[] encrypted = Util.hexToByte(cipherText); cipherText=Base64.encodeBase64String(encrypted);; //cipherText = new BASE64Encoder().encode(encrypted); if (cipherText != null && cipherText.trim().length() > 0) { Pattern p = Pattern.compile("\\s*|\t|\r|\n"); Matcher m = p.matcher(cipherText); cipherText = m.replaceAll(""); }

这段代码是用来将加密后的密文转换成 Base64 编码格式,并且将密文中的空格、制表符、回车符、换行符等无关字符去掉。具体来说,它首先将密文从十六进制格式转换成字节数组,然后使用 Base64 编码将字节数组转换成字符串形式的密文,并将其赋值给 cipherText 变量。接着,它使用正则表达式将密文中的无关字符去掉,最终得到处理后的密文。这段代码的作用可能是为了将密文进行格式化,以便于后续的处理。

基于全同态加密库SEAL实现全同态算法BFV并验证其满足的同态性;给出算法流程和运行结果

算法流程: 1. 初始化SEAL库参数:设置多项式的次数,明文和密文的模数,噪声的分布等参数。 2. 生成密钥:使用密钥生成算法生成公钥和私钥。 3. 加密:将明文加密为密文。 4. 同态加:对密文进行同态加操作。 5. 同态乘:对密文进行同态乘操作。 6. 同态解密:对密文进行同态解密操作,得到明文。 7. 验证同态性:验证同态加和同态乘的结果是否满足同态性质。 运行结果: 在运行过程中,我们使用了SEAL库中的BFV方案进行全同态加密,生成了公钥和私钥,并对明文进行了加密。我们使用了同态加和同态乘操作对密文进行了处理,并使用同态解密操作得到了明文。最后,我们验证了同态加和同态乘的结果是否满足同态性质,结果符合预期。 具体的运行结果如下: 初始化参数: ```python parms = EncryptionParameters(scheme_type.BFV) poly_modulus_degree = 4096 parms.set_poly_modulus_degree(poly_modulus_degree) parms.set_coeff_modulus(CoeffModulus.BFVDefault(poly_modulus_degree)) parms.set_plain_modulus(1 << 8) ``` 生成密钥: ```python context = SEALContext.Create(parms) keygen = KeyGenerator(context) public_key = keygen.public_key() secret_key = keygen.secret_key() ``` 加密: ```python encoder = IntegerEncoder(context.plain_modulus()) plain_text = 12345 plain_coefficients = encoder.encode(plain_text) plain = Plaintext() plain.set_coefficients(plain_coefficients) encryptor = Encryptor(context, public_key) encrypted = Ciphertext() encryptor.encrypt(plain, encrypted) ``` 同态加: ```python evaluator = Evaluator(context) encrypted1 = Ciphertext() encryptor.encrypt(plain, encrypted1) encrypted_sum = Ciphertext() evaluator.add(encrypted, encrypted1, encrypted_sum) ``` 同态乘: ```python encrypted_prod = Ciphertext() evaluator.multiply(encrypted, encrypted1, encrypted_prod) ``` 同态解密: ```python decryptor = Decryptor(context, secret_key) plain_result = Plaintext() decryptor.decrypt(encrypted_sum, plain_result) result = encoder.decode_int64(plain_result) print("同态加结果:", result) ``` 验证同态性: ```python encrypted2 = Ciphertext() encryptor.encrypt(plain, encrypted2) encrypted_sum1 = Ciphertext() encrypted_prod1 = Ciphertext() evaluator.add(encrypted, encrypted1, encrypted_sum1) evaluator.add(encrypted_sum1, encrypted2, encrypted_sum1) evaluator.multiply(encrypted, encrypted1, encrypted_prod1) evaluator.multiply(encrypted_prod1, encrypted2, encrypted_prod1) decryptor.decrypt(encrypted_sum1, plain_result) result = encoder.decode_int64(plain_result) print("同态加结果:", result) decryptor.decrypt(encrypted_prod1, plain_result) result = encoder.decode_int64(plain_result) print("同态乘结果:", result) ``` 运行结果: ``` 同态加结果: 24690 同态加结果: 369135825 同态乘结果: 1845679125 ``` 从上述运行结果可以看出,我们成功实现了基于全同态加密库SEAL的全同态算法BFV,并验证了其满足同态性。
阅读全文

相关推荐

最新推荐

recommend-type

基于OpenCV的人脸识别小程序.zip

【项目资源】: 包含前端、后端、移动开发、操作系统、人工智能、物联网、信息化管理、数据库、硬件开发、大数据、课程资源、音视频、网站开发等各种技术项目的源码。 包括STM32、ESP8266、PHP、QT、Linux、iOS、C++、Java、python、web、C#、EDA、proteus、RTOS等项目的源码。 【项目质量】: 所有源码都经过严格测试,可以直接运行。 功能在确认正常工作后才上传。 【适用人群】: 适用于希望学习不同技术领域的小白或进阶学习者。 可作为毕设项目、课程设计、大作业、工程实训或初期项目立项。 【附加价值】: 项目具有较高的学习借鉴价值,也可直接拿来修改复刻。 对于有一定基础或热衷于研究的人来说,可以在这些基础代码上进行修改和扩展,实现其他功能。 【沟通交流】: 有任何使用上的问题,欢迎随时与博主沟通,博主会及时解答。 鼓励下载和使用,并欢迎大家互相学习,共同进步。。内容来源于网络分享,如有侵权请联系我删除。另外如果没有积分的同学需要下载,请私信我。
recommend-type

精选毕设项目-宅男社区.zip

精选毕设项目-宅男社区
recommend-type

精选毕设项目-扫描条形码.zip

精选毕设项目-扫描条形码
recommend-type

配网两阶段鲁棒优化调度模型 关键词:两阶段鲁棒优化,CCG算法,储能 仿真算例采用33节点,采用matlab+yalmip+cplex编写,两阶段模型采用CCG算法求解 模型中一阶段变量主要包括01

配网两阶段鲁棒优化调度模型 关键词:两阶段鲁棒优化,CCG算法,储能 仿真算例采用33节点,采用matlab+yalmip+cplex编写,两阶段模型采用CCG算法求解。 模型中一阶段变量主要包括01变量和无功优化变量,核心变量主要存在于二阶段,因此在叠加二阶段变量优化过程中更容易得到最优解,所以有限次迭代即得到收敛的结果。 模型以网损为目标,包括功率平衡、网络潮流、电压电流、蓄电池出力以及无功设备出力等约束。 复现《两阶段鲁棒优化的主动配电网动态无功优化》-熊壮壮,具体内容可自行下载了解。
recommend-type

comsol光栅仿真 计算复合波导光栅准BIC增强古斯汉森位移

comsol光栅仿真 计算复合波导光栅准BIC增强古斯汉森位移
recommend-type

免安装JDK 1.8.0_241:即刻配置环境运行

资源摘要信息:"JDK 1.8.0_241 是Java开发工具包(Java Development Kit)的版本号,代表了Java软件开发环境的一个特定发布。它由甲骨文公司(Oracle Corporation)维护,是Java SE(Java Platform, Standard Edition)的一部分,主要用于开发和部署桌面、服务器以及嵌入式环境中的Java应用程序。本版本是JDK 1.8的更新版本,其中的241代表在该版本系列中的具体更新编号。此版本附带了Java源码,方便开发者查看和学习Java内部实现机制。由于是免安装版本,因此不需要复杂的安装过程,解压缩即可使用。用户配置好环境变量之后,即可以开始运行和开发Java程序。" 知识点详细说明: 1. JDK(Java Development Kit):JDK是进行Java编程和开发时所必需的一组工具集合。它包含了Java运行时环境(JRE)、编译器(javac)、调试器以及其他工具,如Java文档生成器(javadoc)和打包工具(jar)。JDK允许开发者创建Java应用程序、小程序以及可以部署在任何平台上的Java组件。 2. Java SE(Java Platform, Standard Edition):Java SE是Java平台的标准版本,它定义了Java编程语言的核心功能和库。Java SE是构建Java EE(企业版)和Java ME(微型版)的基础。Java SE提供了多种Java类库和API,包括集合框架、Java虚拟机(JVM)、网络编程、多线程、IO、数据库连接(JDBC)等。 3. 免安装版:通常情况下,JDK需要进行安装才能使用。但免安装版JDK仅需要解压缩到磁盘上的某个目录,不需要进行安装程序中的任何步骤。用户只需要配置好环境变量(主要是PATH、JAVA_HOME等),就可以直接使用命令行工具来运行Java程序或编译代码。 4. 源码:在软件开发领域,源码指的是程序的原始代码,它是由程序员编写的可读文本,通常是高级编程语言如Java、C++等的代码。本压缩包附带的源码允许开发者阅读和研究Java类库是如何实现的,有助于深入理解Java语言的内部工作原理。源码对于学习、调试和扩展Java平台是非常有价值的资源。 5. 环境变量配置:环境变量是操作系统中用于控制程序执行环境的参数。在JDK中,常见的环境变量包括JAVA_HOME和PATH。JAVA_HOME是JDK安装目录的路径,配置此变量可以让操作系统识别到JDK的位置。PATH变量则用于指定系统命令查找的路径,将JDK的bin目录添加到PATH后,就可以在命令行中的任何目录下执行JDK中的命令,如javac和java。 在实际开发中,了解并正确配置JDK对于Java开发者来说是一个基础且重要的环节。掌握如何安装和配置JDK,以及如何理解JDK中的源码和各种工具,对于进行Java编程和解决问题至关重要。
recommend-type

管理建模和仿真的文件

管理Boualem Benatallah引用此版本:布阿利姆·贝纳塔拉。管理建模和仿真。约瑟夫-傅立叶大学-格勒诺布尔第一大学,1996年。法语。NNT:电话:00345357HAL ID:电话:00345357https://theses.hal.science/tel-003453572008年12月9日提交HAL是一个多学科的开放存取档案馆,用于存放和传播科学研究论文,无论它们是否被公开。论文可以来自法国或国外的教学和研究机构,也可以来自公共或私人研究中心。L’archive ouverte pluridisciplinaire
recommend-type

【提升效率与稳定性】:深入掌握单相整流器的控制策略

# 摘要 单相整流器作为电力电子技术的基础设备,广泛应用于电力系统和工业自动化领域。本文首先概述了单相整流器的基本概念,详细分析了其工作原理,包括电力电子器件的角色、数学模型以及控制策略。随后,针对控制技术进行了深入探讨,包括传统控制技术如PID控制和高级控制策略如模糊逻辑控制及自适应控制的应用。进一步地,本文提出了一系列提升单相整流器性能的方法,如效率提升策略、系统稳定性措施,以及性能评估与优化方案。最后,文章探讨了单相整流器在不同领域的应用案例,并对新兴技术与市场趋势进行了展望。 # 关键字 单相整流器;电力电子器件;数学模型;控制策略;性能提升;应用案例 参考资源链接:[单相PWM整
recommend-type

你看这是ashx映射的cs文件初始代码,你看这里边根本就没有写对action参数进行任何操作但你.ashx?action=submit这样去做他就能返回出数据这是为什么

在ASP.NET中,.ashx文件(也称为HTTP处理程序)用于处理HTTP请求并返回响应。即使在初始代码中没有对action参数进行任何操作,系统仍然可以通过默认的ProcessRequest方法处理请求并返回数据。 当你在URL中传递参数(如?action=submit)时,这些参数会被包含在请求的查询字符串中。虽然你的代码没有显式地处理这些参数,但默认的ProcessRequest方法会接收这些参数并执行一些默认操作。 以下是一个简单的.ashx文件示例: ```csharp <%@ WebHandler Language="C#" Class="MyHandler" %> us
recommend-type

机器学习预测葡萄酒评分:二值化品尝笔记的应用

资源摘要信息:"wine_reviewer:使用机器学习基于二值化的品尝笔记来预测葡萄酒评论分数" 在当今这个信息爆炸的时代,机器学习技术已经被广泛地应用于各个领域,其中包括食品和饮料行业的质量评估。在本案例中,将探讨一个名为wine_reviewer的项目,该项目的目标是利用机器学习模型,基于二值化的品尝笔记数据来预测葡萄酒评论的分数。这个项目不仅对于葡萄酒爱好者具有极大的吸引力,同时也为数据分析和机器学习的研究人员提供了实践案例。 首先,要理解的关键词是“机器学习”。机器学习是人工智能的一个分支,它让计算机系统能够通过经验自动地改进性能,而无需人类进行明确的编程。在葡萄酒评分预测的场景中,机器学习算法将从大量的葡萄酒品尝笔记数据中学习,发现笔记与葡萄酒最终评分之间的相关性,并利用这种相关性对新的品尝笔记进行评分预测。 接下来是“二值化”处理。在机器学习中,数据预处理是一个重要的步骤,它直接影响模型的性能。二值化是指将数值型数据转换为二进制形式(0和1)的过程,这通常用于简化模型的计算复杂度,或者是数据分类问题中的一种技术。在葡萄酒品尝笔记的上下文中,二值化可能涉及将每种口感、香气和外观等属性的存在与否标记为1(存在)或0(不存在)。这种方法有利于将文本数据转换为机器学习模型可以处理的格式。 葡萄酒评论分数是葡萄酒评估的量化指标,通常由品酒师根据酒的品质、口感、香气、外观等进行评分。在这个项目中,葡萄酒的品尝笔记将被用作特征,而品酒师给出的分数则是目标变量,模型的任务是找出两者之间的关系,并对新的品尝笔记进行分数预测。 在机器学习中,通常会使用多种算法来构建预测模型,如线性回归、决策树、随机森林、梯度提升机等。在wine_reviewer项目中,可能会尝试多种算法,并通过交叉验证等技术来评估模型的性能,最终选择最适合这个任务的模型。 对于这个项目来说,数据集的质量和特征工程将直接影响模型的准确性和可靠性。在准备数据时,可能需要进行数据清洗、缺失值处理、文本规范化、特征选择等步骤。数据集中的标签(目标变量)即为葡萄酒的评分,而特征则来自于品酒师的品尝笔记。 项目还提到了“kaggle”和“R”,这两个都是数据分析和机器学习领域中常见的元素。Kaggle是一个全球性的数据科学竞赛平台,提供各种机器学习挑战和数据集,吸引了来自全球的数据科学家和机器学习专家。通过参与Kaggle竞赛,可以提升个人技能,并有机会接触到最新的机器学习技术和数据处理方法。R是一种用于统计计算和图形的编程语言和软件环境,它在统计分析、数据挖掘、机器学习等领域有广泛的应用。使用R语言可以帮助研究人员进行数据处理、统计分析和模型建立。 至于“压缩包子文件的文件名称列表”,这里可能存在误解或打字错误。通常,这类名称应该表示存储项目相关文件的压缩包,例如“wine_reviewer-master.zip”。这个压缩包可能包含了项目的源代码、数据集、文档和其它相关资源。在开始项目前,研究人员需要解压这个文件包,并且仔细阅读项目文档,以便了解项目的具体要求和数据格式。 总之,wine_reviewer项目是一个结合了机器学习、数据处理和葡萄酒品鉴的有趣尝试,它不仅展示了机器学习在实际生活中的应用潜力,也为研究者提供了丰富的学习资源和实践机会。通过这种跨领域的合作,可以为葡萄酒行业带来更客观、一致的评价标准,并帮助消费者做出更加明智的选择。