buuctf RSA

时间: 2023-11-05 09:53:35 浏览: 60
buuctf RSA是一种常见的RSA加密算法。根据给出的引用内容,buuctf RSA加密算法涉及到使用公钥加密和私钥解密的过程。根据不同的引用,我们可以得到三个解密的例子。 1. 第一个例子中,给出了使用gmpy2库和rsa库进行解密的代码。其中,e、n、p、q、phi_n等参数都是已知的。通过计算,可以得到私钥d,并将密文c解密为明文m,最后打印出来。 2. 第二个例子中,同样给出了解密的代码,也是使用gmpy2库进行计算。通过已知的e、n、p、q等参数,计算出私钥d,并将密文c解密为明文m,最后打印出来。 3. 第三个例子中,给出了一组密文列表list_c,以及相应的参数e、n、p、q等。通过循环遍历列表,使用已知参数计算私钥d,并将每个密文c解密为明文m,最后将明文m拼接成完整的flag并打印出来。 综上所述,buuctf RSA是一种基于RSA算法的加密算法,可以通过给定的参数计算出私钥并解密密文为明文。具体的解密过程可以根据不同的例子进行参考。
相关问题

buuctf rsa

buuctf rsa是一个关于RSA密码学的比赛。根据引用和引用中提供的代码,buuctf rsa题目是给定了n、e、p、q、c这些参数,要求解密密文c得到明文m。通过计算p*q得到n,再利用不同的方法可以得到m。所以根据引用中的代码,我们可以使用p、q、e、c来计算出n和明文m,并通过print(m)得到解密后的明文。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span> #### 引用[.reference_title] - *1* *3* [BUUCTF——rsa系列](https://blog.csdn.net/Luiino/article/details/125716839)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"] - *2* [rsa2048签名算法](https://download.csdn.net/download/qq_29246181/86265705)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"] [ .reference_list ]

buuctf rsa1

根据提供的引用内容,我无法找到与"buuctf rsa1"相关的信息。请提供更多的上下文或详细的问题描述,以便我能够更好地回答你的问题。 #### 引用[.reference_title] - *1* *3* [BUUCTF RSA(一)](https://blog.csdn.net/qq_52193383/article/details/119428246)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] - *2* [BUUCTF RSA题目全解1](https://blog.csdn.net/MikeCoke/article/details/105967809)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] [ .reference_list ]

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好的,根据上面的目标函数,我们可以推导出其对应的梯度向量函数,如下所示: def gradient(x, y, beta): """ Compute gradient of the logistic regression loss function :param beta: model parameter vector :param x: feature matrix :param y: label vector :return: gradient vector """ n = x.shape[0] pred = 1 /
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