图像隐写系统中用python对输入框数据实现rsa加密

时间: 2023-06-19 11:10:54 浏览: 61
实现RSA加密需要用到Python中的`rsa`库,可以通过pip进行安装。以下是一个简单的图像隐写系统中对输入框数据进行RSA加密的例子: ```python import rsa # 生成RSA公私钥对 (public_key, private_key) = rsa.newkeys(512) # 将公钥保存到文件 with open('public_key.pem', mode='wb') as f: f.write(public_key.save_pkcs1()) # 读取公钥文件 with open('public_key.pem', mode='rb') as f: key_data = f.read() public_key = rsa.PublicKey.load_pkcs1(key_data) # 对输入框数据进行加密 message = 'Hello, world!' message = message.encode('utf8') ciphertext = rsa.encrypt(message, public_key) print(ciphertext) ``` 首先,通过`rsa.newkeys()`函数生成RSA公私钥对。然后,将公钥保存到文件中,以备后续使用。接着,读取公钥文件,并解析出公钥对象。最后,对输入框数据进行加密,得到密文,并输出到控制台。
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python实现RSA加密

RSA 是一种非对称加密算法,可以用于加密和解密数据。以下是 Python 中使用 RSA 加密算法的示例代码: 首先,需要安装 `pycryptodome` 库来生成 RSA 密钥对和进行加密解密操作。可以使用以下命令安装: ``` pip install pycryptodome ``` 接下来,我们可以使用以下代码生成 RSA 密钥对: ```python from Crypto.PublicKey import RSA # 生成 2048 位的 RSA 密钥对 key = RSA.generate(2048) # 获取私钥和公钥 private_key = key.export_key() public_key = key.publickey().export_key() # 将私钥和公钥保存到文件中 with open('private.pem', 'wb') as f: f.write(private_key) with open('public.pem', 'wb') as f: f.write(public_key) ``` 上述代码将生成一个 2048 位的 RSA 密钥对,并将私钥和公钥保存到 `private.pem` 和 `public.pem` 文件中。 接下来,我们可以使用以下代码来进行加密和解密操作: ```python from Crypto.PublicKey import RSA from Crypto.Cipher import PKCS1_OAEP # 加载公钥和私钥 with open('public.pem', 'rb') as f: public_key = RSA.import_key(f.read()) with open('private.pem', 'rb') as f: private_key = RSA.import_key(f.read()) # 加密数据 cipher = PKCS1_OAEP.new(public_key) encrypted_data = cipher.encrypt(b'Hello, world!') # 解密数据 cipher = PKCS1_OAEP.new(private_key) decrypted_data = cipher.decrypt(encrypted_data) print(decrypted_data.decode()) ``` 上述代码将加载保存在 `public.pem` 和 `private.pem` 文件中的公钥和私钥,并使用公钥加密一条消息,然后使用私钥解密该消息。 需要注意的是,RSA 加密算法有一个最大加密数据的长度限制。因此,如果要加密的数据长度超过了限制,可以考虑使用对称加密算法来对数据进行加密,然后再使用 RSA 加密对称加密算法的密钥。

python实现RSA加密算法

以下是Python实现RSA加密算法的示例代码: ```python import random import math def is_prime(num): """ 判断一个数是否为素数 """ if num <= 1: return False for i in range(2, int(math.sqrt(num)) + 1): if num % i == 0: return False return True def gcd(a, b): """ 求两个数的最大公约数 """ if b == 0: return a else: return gcd(b, a % b) def generate_key(p, q): """ 生成RSA公钥和私钥 """ n = p * q phi = (p - 1) * (q - 1) e = random.randrange(1, phi) g = gcd(e, phi) while g != 1: e = random.randrange(1, phi) g = gcd(e, phi) d = inverse(e, phi) return ((e, n), (d, n)) def inverse(a, m): """ 求a在模m意义下的逆元 """ x, y, r = 0, 1, m u, v, s = 1, 0, a while s != 0: q = r // s r, s = s, r - q * s x, u = u, x - q * u y, v = v, y - q * v return x % m def encrypt(pk, plaintext): """ RSA加密 """ key, n = pk cipher = [pow(ord(char), key, n) for char in plaintext] return cipher def decrypt(pk, ciphertext): """ RSA解密 """ key, n = pk plain = [chr(pow(char, key, n)) for char in ciphertext] return ''.join(plain) # 生成RSA公钥和私钥 p = 61 q = 53 public_key, private_key = generate_key(p, q) print("公钥:", public_key) print("私钥:", private_key) # 加密数据 plaintext = "Hello, world!" ciphertext = encrypt(public_key, plaintext) print("加密后的数据:", ciphertext) # 解密数据 plaintext = decrypt(private_key, ciphertext) print("解密后的数据:", plaintext) ```

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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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