除了DES,我们还知道有DESede(TripleDES,就是3DES).AES.Blowfish.RC2.RC4(ARCFOUR)等多种对称加密方式,其实现方式大同小异,这里介绍对称加密的另一个算法--PBE PBE     PBE--Password-based encryption(基于密码加密).其特点在于口令由用户自己掌管,不借助任何物理媒体:采用随机数(这里我们叫做盐)杂凑多重加密等方法保证数据的安全性.是一种简便的加密方式. 通过java代码实现如下:Coder类见 Java加密技

  算法解密qt加密table64bit [声明] (1) 本文源码 大部分源码来自:DES算法代码.在此基础上,利用Qt编程进行了改写,实现了DES加解密算法,并添加了文件加解密功能.在此对署名为bengold1979的网友表示感谢!本文是对DES算法代码一文代码的具体描述.该源码仅供学习交流,请勿用于商业目的. (2) 图片及描述 图片及部分解析来自 http://zh.wikipedia.org/wiki/%E8%B3%87%E6%96%99%E5%8A%A0%E5%AF%86%E6%A8

原文地址:传送门 本文提供了一个能使JavaScript与C#互通的DES加解密算法的实现,在前台页面中用JavaScript版本的DES算法将数据加密之后,传到服务器端,在服务器端可用C#版本的DES解密算法将其解密,得到原始数据,以起到一定的保密作用.但基于算法本身和密钥保密程度方面的考虑,使用本算法加密后的数据,其保密程度不是很高,故请酌情使用. 声明:本文中的JavaScript版的DES加解密算法来自于互联网,但为了方便于转化成C#版本的代码,本人对其进行了细微调整. JavaScri

一.简述 对称加密算法就是能将数据加解密.加密的时候用密钥对数据进行加密,解密的时候使用同样的密钥对数据进行解密. DES是美国国家标准研究所提出的算法.因为加解密的数据安全性和密钥长度成正比.des的56位的密钥已经形成安全隐患,在1998年之后就很少被采用.但是一些老旧的系统还在使用.因为这个des算法并没有被美国标准委员会公布全部算法,大家一致怀疑被留了后门.所以慢慢就被淘汰掉了. 后来针对des算法进行了改进,有了三重des算法(DESede).针对des算法的密钥长度较短以及迭代次数偏

基于口令的密码(PBE) 基于口令的密码(Password Based Encryption,PBE)是一种基于口令生成密钥,并使用该密钥进行加密的方法.其中加密和解密使用的是同一个密钥. 根据用户自己的口令和salt生成口令密码,我们先看下加密的过程: 加密的过程可以分为这几步: 生成KEK密钥 使用伪随机数生成器来生成salt 将salt和用户自己的口令使用单向散列函数算法生成KEK密钥 生成会话密钥并加密 使用伪随机数生成器生成会话密钥CEK 使用步骤1生成的KEK密钥对会话密钥CEK进行

文章版权由作者李晓晖和博客园共有,若转载请于明显处标明出处:http://www.cnblogs.com/naaoveGIS/ 1.背景 项目中需要对敏感词做一个过滤,首先有几个方案可以选择: a.直接将敏感词组织成String后,利用indexOf方法来查询. b.传统的敏感词入库后SQL查询. c.利用Lucene建立分词索引来查询. d.利用DFA算法来进行. 首先,项目收集到的敏感词有几千条,使用a方案肯定不行.其次,为了方便以后的扩展性尽量减少对数据库的依赖,所以放弃b方案.然后Luc

原始论文下载: 一种基于δ函数的图象边缘检测算法. 这篇论文读起来感觉不像现在的很多论文,废话一大堆,而是直入主题,反倒使人觉得文章的前后跳跃有点大,不过算法的原理已经讲的清晰了.     一.原理 文中提出的边缘检测算法原理也不是特别复杂,使用了一个低通滤波函数以及一个高通滤波函数,其形式分别为:                                             (1)                   (2) 当图像中的噪音比较少时,可以直接使用高通滤波器对图像进行滤

一.三层(网络层)发现 算法来源:王娟娟.基于SNMP的网络拓扑发现算法研究.武汉科技大学硕士学位论文,2008 数据结构: 待检路由设备网关链表:存放指定深度内待检路由设备的网关信息,处理后删除. 拓扑信息链表:存放从已检测路由设备的网关信息. 子网信息链表:存放网关信息对应的子网信息. 基本思想: 类似于广度优先,在指定深度内运行算法,最后根据拓扑信息链表获得所有路由及其互联关系,根据子网信息链表各路由设备连接的子网及子网内所有活动主机的信息. 需要获得的信息: 路由信息如下图所示. 点击可

1.背景知识 在讲SVD++之前,我还是想先回到基于物品相似的协同过滤算法.这个算法基本思想是找出一个用户有过正反馈的物品的相似的物品来给其作为推荐.其公式为:

基于mapreduce的大规模连通图寻找算法 当我们想要知道哪些账号是一个人的时候往往可以通过业务得到两个账号之间有联系,但是这种联系如何传播呢? 问题 已知每个账号之间的联系 如: A B B C D E F C B G 得到 对应的一个人的账号 如: A B C F G为同一个人 D E 为同一个人 当前迭代次数11次 理论最大迭代次数: max_nick_count = max(nick_count) max_iterator = log2(max_nick_count) 62%的账号可在

DES算法的入口参数有三个:Key.Data.Mode.其中Key为8个字节共64位,是DES算法的工作密钥:Data也为8个字节64位,是要被加密或被解密的数据:Mode为DES的工作方式,有两种:加密或解密.  DES算法是这样工作的:如Mode为加密,则用Key 去把数据Data进行加密, 生成Data的密码形式(64位)作为DES的输出结果:如 Mode为解密,则用Key去把密码形式的数据Data解密,还原为Data的明码形式(64位)作为DES的输出结果.在通信网络的两端,双方约定一致

基于视觉的Web页面分页算法VIPS的实现源代码下载 - tingya的专栏 - 博客频道 - CSDN.NET 基于视觉的Web页面分页算法VIPS的实现源代码下载 分类: 技术杂烩 2006-04-28 10:09 8790人阅读 评论(117) 收藏 举报 算法web.net优化user微软 本来由于尚未优化好,暂时不提供下载的,但是由于众多的user迫切希望获取,因此只能将这个不成熟的版本提供出来!希望大家帮忙改进!另外,该源代码实现并未严格遵循VIPS算法,它与VIPS算法存在的差异包

ligh@local-host$ ssh-copy-id -i ~/.ssh/id_rsa.pub root@192.168.0.3 基于物品的协同过滤推荐算法--读"Item-Based Collaborative Filtering Recommendation Algorithms" . - 番石榴的日志 - 网易博客 基于物品的协同过滤推荐算法--读"Item-Based Collaborative Filtering Recommendation Algorithm

基于FP-Tree的关联规则FP-Growth推荐算法Java实现 package edu.test.ch8; import java.util.ArrayList; import java.util.List; public class Item implements Comparable { private String value; private Item preItem; // 前继节点Item private List<Item> nextItem = new ArrayList&

在这一篇开篇之前,我需要解决一个问题,上一篇我们实现了基于FPGA的均值滤波算法的实现,最后的显示效果图上发现有一些黑白色的斑点,我以为是椒盐噪声,然后在做基于FPGA的中值滤波算法的实验时,我发现黑白斑点并没有消除,中值滤波本来是可以很好的滤掉椒盐噪声,所以说这里并不是椒盐噪声,最后经过我仔细的检查,终于明白了问题的所在.我所使用的Xilinx这款开发板的晶振为125Mhz,串口模块我使用前面设计好的代码,输入时钟为50Mhz,产生的接收完成标志信号也就是一个50Mhz的时钟周期,我这里将接收

代码: #include<stdio.h> #include<string.h> #include<stdlib.h> /*------------------------ 定义枚举型全局变量 ------------------------*/ typedef enum { , } bool; // 十六轮子密钥 ][]={}; /*---------------------*/ /*------------------------------------------

基于Matlab的标记分水岭分割算法 http://blog.sina.com.cn/s/blog_725866260100rz7x.html 1 综述 Separating touching objects in an image is one of the more difficult image processing operations. The watershed transform is often applied to this problem. The watershed tra

时隔两个多月了,前段时间在弄Socket,就没有弄这个了.现在好了,花了几天的时间,终于又完成了一小部分了.这一小节主要讲α,β,δ,θ等等波段之间的关系.废话不多说,直接给出这几天的成果. 上一次,我们分析了attention(专注度)和meditation(冥想度)与疲劳之间的关系.如下图 上面的曲线上一小节已经简单说明了,现在要说明的是曲线的前半部分是普通测试,后面一小段两对线有点分离的部分是模拟闭眼休息状态,全身放轻松.从图中可以看出是否精神集中从专注度和冥想度是可以简单的看出来了. 接

AAAI 2018 论文 | 蚂蚁金服公开最新基于笔画的中文词向量算法 2018-01-18 16:13蚂蚁金服/雾霾/人工智能 导读:词向量算法是自然语言处理领域的基础算法,在序列标注.问答系统和机器翻译等诸多任务中都发挥了重要作用.词向量算法最早由谷歌在2013年提出的word2vec,在接下来的几年里,该算法也经历不断的改进,但大多是仅适用于拉丁字符构成的单词(比如英文),结合中文语言特性的词向量研究相对较少.本文介绍了蚂蚁金服人工智能部与新加坡科技大学一项最新的合作成果:cw2vec——

转自http://blog.csdn.net/sinat_33741547/article/details/53002524 一 基本概念 基于图的模型是推荐系统中相当重要的一种方法,以下内容的基本思想是将用户行为数据表示为一系列的二元组,每一个二元组(u,i)代表用户u对物品i产生过行为,这样便可以将这个数据集表示为一个二分图. 假设我们有以下的数据集,只考虑用户喜不喜欢该物品而不考虑用户对物品的喜欢程度, 其中用户user=[A,B,C],物品item=[a,b,c],用户和物品有以下的关系

本文均属自己阅读源代码的点滴总结.转账请注明出处谢谢. 欢迎和大家交流.qq:1037701636 email:gzzaigcn2009@163.com 写在前面的闲话: 自我感觉自己应该不是一个非常擅长学习算法的人.过去的一个月时间里由于须要去接触了BP神经网络.在此之前一直都觉得算法界的神经网络.蚁群算法.鲁棒控制什么的都是特别高大上的东西,自己也就听听好了,未曾去触碰与了解过.这次和BP神经网络的邂逅.让我初步掌握到.理解透彻算法的基本原理与公式,转为计算机所能识别的代码流,这应该就是所谓