DES算法加掩码和不加掩码资源是两倍为什么

DES算法加掩码和不加掩码的资源消耗之所以会有两倍的差别，是因为加掩码的DES算法需要进行额外的异或操作。在加密过程中，每个数据块都需要和一个随机生成的掩码进行异或操作，然后再进行标准的DES加密。在解密过程中，同样需要进行异或操作，才能正确还原出原始数据块。这个额外的异或操作会增加一定的计算量和存储空间，因此会导致加掩码的DES算法需要更多的资源。

另外，加掩码的DES算法相对于不加掩码的DES算法在安全性上更加可靠，因为掩码可以有效地增加密码的复杂度，使得破解密码的难度更大。因此，在一些对安全性要求比较高的场合，加掩码的DES算法可能会被使用，即使需要更多的资源。

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DES算法抗能量攻击的掩码生成器通常采用什么方式

DES算法抗能量攻击的掩码生成器通常采用随机数生成器的方式。随机数生成器可以产生一系列随机的比特位，用于与加密过程中的数据进行异或运算，从而生成掩码。这种方法可以有效地增加密码算法的安全性，使攻击者无法通过能量分析等手段来获取加密过程中的敏感信息。同时，随机数生成器可以周期性地更新掩码，进一步提高算法的安全性，防止攻击者通过长时间的监控来发现掩码的规律。

def mspp(self): file_path1= filedialog.askopenfilename() file_path2 = filedialog.askopenfilename() queryImage = cv2.imread(file_path1, 0) trainingImage = cv2.imread(file_path2, 0) # 只使用SIFT 或 SURF 检测角点 sift = cv2.SIFT_create() # sift = cv2.xfeatures2d.SURF_create(float(4000)) kp1, des1 = sift.detectAndCompute(queryImage, None) kp2, des2 = sift.detectAndCompute(trainingImage, None) # 设置FLANN匹配器参数 # algorithm设置可参考https://docs.opencv.org/3.1.0/dc/d8c/namespacecvflann.html indexParams = dict(algorithm=0, trees=5) searchParams = dict(checks=50) # 定义FLANN匹配器 flann = cv2.FlannBasedMatcher(indexParams, searchParams) # 使用 KNN 算法实现匹配 matches = flann.knnMatch(des1, des2, k=2) # 根据matches生成相同长度的matchesMask列表，列表元素为[0,0] matchesMask = [[0, 0] for i in range(len(matches))] # 去除错误匹配 for i, (m, n) in enumerate(matches): if m.distance < 0.7 * n.distance: matchesMask[i] = [1, 0] # 将图像显示 # matchColor是两图的匹配连接线，连接线与matchesMask相关 # singlePointColor是勾画关键点 drawParams = dict(matchColor=(0, 255, 0), singlePointColor=(255, 0, 0), matchesMask=matchesMask, flags=0) resultImage = cv2.drawMatchesKnn(queryImage, kp1, trainingImage, kp2, matches, None, **drawParams) plt.imshow(resultImage, ), plt.show()

这段代码实现了图像特征点匹配的功能，使用的是 OpenCV 库。首先通过 filedialog 选择两个要进行匹配的图像，然后使用 SIFT 算法检测两个图像的特征点。接着，使用 FLANN 算法对两张图像的特征点进行匹配，并去除错误匹配。最后，将匹配结果可视化并显示出来。其中，kp1、des1、kp2、des2 分别表示两张图像检测出的特征点和对应的特征描述子向量。matches 表示 FLANN 算法匹配得到的特征点对，matchesMask 表示筛选后的匹配对应的掩码，resultImage 表示可视化后的匹配结果图像。