cryptography库介绍

时间: 2023-11-22 18:49:03 浏览: 38
Cryptography 是一个用于加密和解密数据的 Python 库。它提供了各种加密算法,密钥生成和管理工具,以及常见的密码学函数和协议的实现。 该库的主要特点包括: 1. 支持对称加密和非对称加密算法。对称加密使用相同的密钥进行加密和解密,而非对称加密使用一对密钥:公钥和私钥。 2. 提供了常见的加密算法,如AES、Blowfish、DES、TripleDES等。这些算法可以用于保护数据的机密性。 3. 支持数字签名和验证功能,使用非对称加密算法来验证数据的完整性和身份认证。 4. 提供了密码学哈希函数,如MD5、SHA1、SHA256等。这些函数可以用于生成消息摘要和密码散列。 5. 提供了安全随机数生成器,用于生成高质量的随机数。 6. 支持常见的密码学协议,如TLS/SSL、HMAC、RSA等。 通过使用 Cryptography 库,开发人员可以轻松地实现数据的保护和安全传输。它具有广泛的应用领域,包括网络通信、文件加密、数字签名等。
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如何在python中调用AES库

Python的标准库中是没有 AES 加密库的,不过可以使用第三方库来实现 AES 加密。这里我们介绍两种常用的加密库:`pycryptodome` 和 `cryptography`。 ### 使用 pycryptodome 库 首先,需要使用以下命令安装 `pycryptodome` 模块: ``` pip install pycryptodome ``` 然后,您可以使用以下代码示例进行 AES 加密和解密: ```python from Crypto.Cipher import AES import base64 # 将密钥和待加密的数据补齐为 AES 块大小的倍数 def pad(s): return s + b"\0" * (AES.block_size - len(s) % AES.block_size) # 加密函数 def encrypt(message, key): message = pad(message) iv = b"1234567812345678" # 初始化向量必须为 16 个字节 cipher = AES.new(key, AES.MODE_CBC, iv) ciphertext = cipher.encrypt(message) return base64.b64encode(ciphertext) # 解密函数 def decrypt(ciphertext, key): iv = b"1234567812345678" # 初始化向量必须为 16 个字节 cipher = AES.new(key, AES.MODE_CBC, iv) message = cipher.decrypt(base64.b64decode(ciphertext)) return message.rstrip(b"\0") # 测试代码 key = b"1234567890123456" # 密钥必须为 16、24 或 32 个字节 message = b"Hello, World!" encrypted_message = encrypt(message, key) decrypted_message = decrypt(encrypted_message, key) print("明文:", message) print("加密后:", encrypted_message) print("解密后:", decrypted_message) ``` 其中,`encrypt` 函数使用 AES 密码模式(CBC)对数据进行加密,`decrypt` 函数使用同样的方式进行解密。需要注意的是,密钥长度必须为 16、24 或 32 个字节,且初始化向量必须为 16 个字节。本示例中使用的是 CBC 模式,您也可以根据需要使用其他模式(如 ECB、CFB 或 OFB)。 ### 使用 cryptography 库 `cryptography` 库是一个功能强大的加密库,可以实现多种加密算法,包括 AES 加密。首先,需要使用以下命令安装 `cryptography` 模块: ``` pip install cryptography ``` 然后,您可以使用以下代码示例进行 AES 加密和解密: ```python from cryptography.fernet import Fernet # 生成密钥 key = Fernet.generate_key() # 加密函数 def encrypt(message, key): f = Fernet(key) ciphertext = f.encrypt(message) return ciphertext # 解密函数 def decrypt(ciphertext, key): f = Fernet(key) message = f.decrypt(ciphertext) return message # 测试代码 message = b"Hello, World!" encrypted_message = encrypt(message, key) decrypted_message = decrypt(encrypted_message, key) print("明文:", message) print("加密后:", encrypted_message) print("解密后:", decrypted_message) ``` 其中,`Fernet` 是 `cryptography` 库中 AES 加密的实现类,`generate_key` 方法用于生成随机密钥。需要注意的是,密钥必须是 `bytes` 类型,且密钥长度必须为 32、64 或 128 个字节。本示例中生成的是 32 个字节的随机密钥,您也可以自行指定密钥。 希望这些信息对您有所帮助。

调用Python库,分别实现RSA-3072 和AES128的加密和解密

RSA-3072 加密和解密的实现可以使用 Python 中的 `cryptography` 库,而 AES128 加密和解密则可以使用 Python 中的 `pycryptodome` 库。 下面分别介绍如何使用这两个库实现加密和解密: 1. RSA-3072 加密和解密 ```python from cryptography.hazmat.primitives.asymmetric import rsa, padding from cryptography.hazmat.primitives import serialization, hashes # 生成 RSA 密钥对 private_key = rsa.generate_private_key( public_exponent=65537, key_size=3072, ) public_key = private_key.public_key() # 将密钥对序列化为 PEM 格式 private_key_pem = private_key.private_bytes( encoding=serialization.Encoding.PEM, format=serialization.PrivateFormat.PKCS8, encryption_algorithm=serialization.NoEncryption() ) public_key_pem = public_key.public_bytes( encoding=serialization.Encoding.PEM, format=serialization.PublicFormat.SubjectPublicKeyInfo ) # 加密明文 message = b"Hello, World!" ciphertext = public_key.encrypt( message, padding.OAEP( mgf=padding.MGF1(algorithm=hashes.SHA256()), algorithm=hashes.SHA256(), label=None ) ) # 解密密文 plaintext = private_key.decrypt( ciphertext, padding.OAEP( mgf=padding.MGF1(algorithm=hashes.SHA256()), algorithm=hashes.SHA256(), label=None ) ) ``` 2. AES128 加密和解密 ```python from Crypto.Cipher import AES from Crypto.Random import get_random_bytes # 生成随机密钥 key = get_random_bytes(16) # 加密明文 message = b"Hello, World!" cipher = AES.new(key, AES.MODE_EAX) ciphertext, tag = cipher.encrypt_and_digest(message) # 解密密文 decipher = AES.new(key, AES.MODE_EAX, nonce=cipher.nonce) plaintext = decipher.decrypt_and_verify(ciphertext, tag) ``` 需要注意的是,这两个库的安装方式如下: ``` pip install cryptography pip install pycryptodome ```

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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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