pycharm hill密码随机输入一段明文加密或者密文解密

时间: 2023-12-12 11:04:36 浏览: 31
为了回答你的问题,我需要先了解一下 Hill 密码。Hill 密码是一种基于矩阵运算的对称密码,它将明文分成若干个数字组合,然后通过矩阵运算进行加密。因此,我们需要使用矩阵计算的工具来进行 Hill 密码的加密和解密。 下面是使用 Python 和 NumPy 库实现 Hill 密码的加密和解密的示例代码: ```python import numpy as np # 加密函数 def encrypt(plain_text, key): # 将明文转换成数字向量 plain_text = [ord(c) - ord('a') for c in plain_text] plain_text = np.array(plain_text) # 将密钥转换成矩阵 key = np.array(key) # 将数字向量按照密钥的大小分成若干个块 block_size = key.shape[0] num_blocks = int(np.ceil(len(plain_text) / block_size)) plain_text = np.pad(plain_text, (0, num_blocks * block_size - len(plain_text)), 'constant') plain_text = plain_text.reshape(-1, block_size) # 对每个块进行加密 cipher_text = [] for block in plain_text: cipher_block = np.mod(key @ block, 26) cipher_text += cipher_block.tolist() # 将密文转换成字符串 cipher_text = ''.join([chr(c + ord('a')) for c in cipher_text]) return cipher_text # 解密函数 def decrypt(cipher_text, key): # 将密文转换成数字向量 cipher_text = [ord(c) - ord('a') for c in cipher_text] cipher_text = np.array(cipher_text) # 将密钥转换成矩阵 key = np.array(key) # 将数字向量按照密钥的大小分成若干个块 block_size = key.shape[0] num_blocks = int(np.ceil(len(cipher_text) / block_size)) cipher_text = np.pad(cipher_text, (0, num_blocks * block_size - len(cipher_text)), 'constant') cipher_text = cipher_text.reshape(-1, block_size) # 对每个块进行解密 plain_text = [] for block in cipher_text: # 计算矩阵的逆 det = np.linalg.det(key) inv_key = np.mod(np.round(det * np.linalg.inv(key)), 26) plain_block = np.mod(inv_key @ block, 26) plain_text += plain_block.tolist() # 将明文转换成字符串 plain_text = ''.join([chr(c + ord('a')) for c in plain_text]) return plain_text # 测试代码 key = [[3, 10], [20, 9]] plain_text = 'hello' cipher_text = encrypt(plain_text, key) print(cipher_text) plain_text = decrypt(cipher_text, key) print(plain_text) ``` 在这个示例中,我们定义了两个函数 `encrypt` 和 `decrypt` 分别实现了 Hill 密码的加密和解密。函数的参数 `plain_text` 表示明文字符串,`cipher_text` 表示密文字符串,`key` 表示 Hill 密钥矩阵。在加密和解密函数中,我们都采用了相同的方式把明文或密文分成若干个块,并对每个块进行加密或解密。

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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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