基于密码学的云备份的安全加密问题代码

时间: 2023-12-15 16:05:28 浏览: 31
您好,基于密码学的云备份安全加密问题代码需要结合具体的加密算法和云备份方案进行实现。以下是一个使用AES算法进行加密并上传到Google Drive的Python代码示例: ```python import os import io import hashlib import hmac import base64 from google.oauth2.credentials import Credentials from google.auth.transport.requests import Request from googleapiclient.discovery import build from googleapiclient.errors import HttpError from Crypto.Cipher import AES from Crypto.Util.Padding import pad # 加密函数,使用AES算法 def encrypt(key, plaintext): cipher = AES.new(key, AES.MODE_CBC) ciphertext = cipher.encrypt(pad(plaintext, AES.block_size)) iv = base64.b64encode(cipher.iv).decode('utf-8') ciphertext = base64.b64encode(ciphertext).decode('utf-8') return iv, ciphertext # 上传文件到Google Drive def upload_to_drive(service, file_data, file_name): try: file_metadata = {'name': file_name} media = io.BytesIO(file_data) file = service.files().create(body=file_metadata, media_body=media, fields='id').execute() print(f'File ID: {file.get("id")}') except HttpError as error: print(f'An error occurred: {error}') file = None return file.get('id') # 主函数 if __name__ == '__main__': # 设置加密密钥和待加密的数据 key = b'secret_key' data = b'Hello, World!' # 加密数据 iv, ciphertext = encrypt(key, data) # 计算数据的SHA256哈希值 hash_value = hashlib.sha256(data).digest() # 计算加密数据和哈希值的HMAC值 hmac_value = hmac.new(key, ciphertext.encode('utf-8') + hash_value, hashlib.sha256).digest() # 连接IV、密文、HMAC值和哈希值,形成加密后的数据包 encrypted_data = iv.encode('utf-8') + b':::' + ciphertext.encode('utf-8') + b':::' + hmac_value + b':::' + hash_value # 使用Google API上传加密后的数据包到Google Drive credentials = Credentials.from_authorized_user_file('credentials.json', ['https://www.googleapis.com/auth/drive']) service = build('drive', 'v3', credentials=credentials) file_id = upload_to_drive(service, encrypted_data, 'encrypted_data.bin') ``` 需要注意的是,这段代码只是一个示例,实际使用时需要根据具体的需求进行修改和完善。同时,也需要保证密钥的安全性,避免密钥泄露导致数据被破解。

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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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