FBC128_128轻量级密码算法:高效加密64位数据

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资源摘要信息:"FBC128_128_轻量级密码算法是一项专门针对64位数据长度设计的加密算法,其拥有128位的密钥长度。该算法属于轻量级密码算法的范畴,轻量级密码算法通常被设计用于资源受限的环境,如物联网(IoT)设备、智能卡和其他嵌入式系统,它们需要在低计算能力、存储空间和功耗限制下提供安全性。FBC128_128_轻量级密码算法的目的是在保持较小的代码和资源占用的同时,提供足够的安全性来抵抗各种密码攻击。 轻量级密码算法的一些关键设计要求包括: 1. 算法简单:算法应尽可能简单,以减少代码量和执行时间。 2. 密钥长度适中:密钥长度通常不会太长,以适应受限的计算环境,但需足够长以确保安全性。 3. 硬件友好:在硬件实现上应尽量优化,以便在低功耗和低成本的情况下实现。 4. 抗攻击能力:算法需要能够抵御已知的密码攻击手段,如侧信道攻击、差分功耗分析和故障注入等。 FBC128_128轻量级密码算法的详细工作原理没有在这段描述中提及,但我们可以假设它使用了类似于其他块密码的结构,如替换-置换网络(SPN)、Feistel网络或其变种。其加密过程可能包括多轮的密钥调度和数据混淆操作,每一轮可能涉及不同的非线性和线性变换。在处理64位数据块时,该算法可能会使用一种特定的填充方法来确保输入数据的大小符合算法的工作模式。 FBC128_128.c是FBC128_128轻量级密码算法的C语言实现源代码文件。C语言因其高效和灵活性,在编写加密算法时十分受欢迎,特别是在嵌入式系统和需要直接硬件操作的应用中。该源代码文件很可能包含了算法的核心实现,包括数据加密和解密过程、密钥扩展、状态转换等关键部分。文件可能还包含了与算法相关的辅助函数,例如用于生成密钥、初始化算法状态、执行填充操作的函数。 对于开发者而言,理解和实现FBC128_128_轻量级密码算法需要对密码学有一定的认识,尤其是对于块密码的原理和常见攻击手段。此外,开发人员还需要熟悉C语言编程以及在目标硬件平台上的优化策略,以确保算法在特定环境下的最佳性能和最小资源占用。在进行算法实现时,开发者也应当考虑到代码的安全性,确保没有安全漏洞,如未初始化的变量使用、内存泄露等问题,这些都可能被攻击者利用。 最后,FBC128_128_轻量级密码算法的使用场景广泛,从简单的数据加密到复杂的通信协议中,都可以根据其特性来选择使用。在选择合适的加密算法时,开发者需要考虑到实际应用的需求,包括算法的安全性、性能、实现复杂度以及与现有系统兼容性等因素。"

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2023-05-25 上传

import tushare as ts import datetime # 设置 token,用于认证 ts.set_token('530fbc2b682d65696dbeec010a893f70d6953fbb6842151003c3e12f') # 初始化 tushare pro = ts.pro_api() df = pro.daily(fields = 'ts_code,trade_date,open,close',start_date='20180701', end_date='20180718') def get_stock_poll(df): stock_pool=[] for code in df['ts_code'].unique(): temp_df = df[df['ts_code'] == code ] for i in range(len(temp_df)-3): if (temp_df.iloc[i + 3]['close'] > temp_df.iloc[i + 2]['close']) and \ (temp_df.iloc[i + 2]['close'] > temp_df.iloc[i + 2]['open']) and \ (temp_df.iloc[i + 1]['close'] > temp_df.iloc[i + 1]['open']) and \ (temp_df.iloc[i]['close'] > temp_df.iloc[i]['open'])and \ (temp_df.iloc[i + 3]['close'] > temp_df.iloc[i + 2]['close'])and \ (temp_df.iloc[i + 2]['close'] > temp_df.iloc[i + 1]['close']) and\ (temp_df.iloc[i + 1]['close'] > temp_df.iloc[i]['close']): stock_pool.append(code) break return stock_pool def buy_stock(stock_pool,df): buy_list = [] for code in stock_pool: temp_df = df[df['ts_code']==code] for i in range(len(temp_df-2)): if(temp_df.iloc[i + 2]['close'] < temp_df.iloc[i + 2]['open']) and \ (temp_df.iloc[i + 1]['close'] < temp_df.iloc[i + 1]['open']) and \ (temp_df.iloc[i]['close'] < temp_df.iloc[i]['open'])and \ (temp_df.iloc[i + 2]['close'] < temp_df.iloc[i + 1]['close'])and \ (temp_df.iloc[i + 1]['close'] < temp_df.iloc[i]['close']): buy_list.append(code) break return buy_list def sell_stock(buy_stock,df): sell_list = [] for stock in buy_list: buy_date=dateime.datetime.strptime(stock[1],"%Y-%m-%d") current_date = datetime.datetime.today() days_held = (current_date - buy_date).days if days_held >=3: sell_list.append(stock[0]) print("sell list:",sell_list)要求上述代码在聚宽上运行

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