一.Rabin密码体制 Rabin密码体制是RSA密码体制的一种,假定模数$n=pq$不能被分解,该类体制对于选择明文攻击是计算安全的.因此,Rabin密码体制提供了一个可证明安全的密码体制的例子:假定分解整数问题是整数上不可行的,那么Rabin密码体制是安全的. Thm1 (Rabin密码体制)设$n=pq$,其中$p$和$q$是素数,且$p,q \equiv 3 (mod \, 4)$,设$P=C=Z^{\star}_{n}$,且定义$$\kappa =\{(n,p,q)\}$$对$K=(n

info:更多Django信息url:https://www.oschina.net/p/djangodetail: Django 是 Python 编程语言驱动的一个开源模型-视图-控制器(MVC)风格的 Web 应用程序框架.使用 Django,我们在几分钟之内就可以创建高品质.易维护.数据库驱动的应用程序. Django 框架的核心组件有: 用于创建模型的对象关系映射 为最终用户设计的完美... info:更多OpenERP信息url:https://www.oschina.net/p/o

参考资料 该文中的内容来源于 Oracle 的官方文档 Java SE Tools Reference .Oracle 在 Java 方面的文档是非常完善的.对 Java 8 感兴趣的朋友,可以直接找到这个总入口 Java SE 8 Documentation ,想阅读什么就点什么.本博客不定期从 Oracle 官网搬砖.这里介绍的工具是 keytool . 网络安全概论 在 Web 世界里,安全是一个重之又重的课题,甚至是美国政府都禁止某些加密解密算法的出口. Java 和 Linux 都是

在非对称加密中使用的主要算法有:RSA.Elgamal.背包算法.Rabin.D-H.ECC(椭圆曲线加密算法)等. 优点: 非对称加密与对称加密相比,其安全性更好:对称加密的通信双方使用相同的秘钥,如果一方的秘钥遭泄露,那么整个通信就会被破解.而非对称加密使用一对秘钥,一个用来加密,一个用来解密,而且公钥是公开的,秘钥是自己保存的,不需要像对称加密那样在通信之前要先同步秘钥   比如: 做登陆功能的时候为了数据安全,需要对密码进行加密,这时候可以使用非对称加密, 首先通过后台提供的接口获取公钥

加密与解密概述 加密与解密属于数据安全的范畴.在消息传输时,通过对消息进行特殊编码(加密),建立一种安全的交流方式,使得只有发送者所期望的接收者能够理解(解密).这里我们定义一个场景:发送方,接收方,第三方,发送方要将信息发送给接收方,二第三方想要截取并篡改消息,然后在转发给接收方.要称得上是安全的交流方式,需要满足下面的3个条件: 完整性,消息的接收方可以确定消息在传输过程中没有被篡改过,即消息是完好无损. 保密性,第三方无法解密发送的消息(第三方可以获取传输的消息). 可认证性,即接收方可以

同样是一道面试答错的问题,面试官问我非对称加密算法中有哪些经典的算法? 当时我愣了一下,因为我把非对称加密与单项散列加密的概念弄混淆了,所以更不用说什么非对称加密算法中有什么经典算法,结果当然也让面试官愣了一下,所以今天就花点时间说说PHP中的信息加密技术 信息加密技术的分类 单项散列加密技术(不可逆的加密) 属于摘要算法,不是一种加密算法,作用是把任意长的输入字符串变化成固定长的输出串的一种函数 MD5 string md5 ( string $str [, bool $raw_output

      非对称加密算法需要两个密钥:公开密钥(publickey)和私有密钥(privatekey).公开密钥与私有密钥是一对,如果用公开密钥对数据进行加密,只有用对应的私有密钥才能解密:如果用私有密钥对数据进行加密,那么只有用对应的公开密钥才能解密.因为加密和解密使用的是两个不同的密钥.       非对称加密与对称加密相比,其安全性更好:对称加密的通信双方使用相同的秘钥,如果一方的秘钥遭泄露,那么整个通信就会被破解.而非对称加密使用一对秘钥,一个用来加密,一个用来解密,而且公钥是公开的,

1.加密概述: 加密就是是以某种特殊的算法改变原有的信息数据,使得未授权的用户即使以获得了加密的信息,但因不知解密方式,仍无法了解信息的内容.大体上又分为双向加密和单向加密. 2.单项加密 2.1.概述: 单向加密又称为不可逆加密算法,在加密过程中不使用密钥,明文由系统加密成密文,密文无法破解,一般都是采用验证的方式,具体是:在验证过程中,重新输入明文,并经过同样的加密算法后,得到相同的密文.单向加密广泛用于口令加密. 2.2.特点: (1)对同一消息反复执行加密得到相同的密文: (2)加密算法

何为Miller Rabin算法 首先看一下度娘的解释(如果你懒得读直接跳过就可以反正也没啥乱用:joy:) Miller-Rabin算法是目前主流的基于概率的素数测试算法,在构建密码安全体系中占有重要的地位.通过比较各种素数测试算法和对Miller-Rabin算法进行的仔细研究,证明在计算机中构建密码安全体系时, Miller-Rabin算法是完成素数测试的最佳选择.通过对Miller-Rabin 算 法底层运算的优化,可以取得较以往实现更好的性能.[1]  随着信息技术的发展.网络的普及和电

\(Miller Rabin\)总结: 这是一个很高效的判断质数的方法,可以在用\(O(logn)\) 的复杂度快速判断一个数是否是质数.它运用了费马小定理和二次探测定理这两个筛质数效率极高的方法. 费马小定理判质数: \(a^{p-1}\equiv1\mod p\) 这个定理在p为质数的时候是成立的,所以我们可以如果要判断p是否是质数,可以\(rand\)几个a值然后照着这个式子来算,如果算出来不是1那说明p一定不是质数. 但在我们的自然数中,如果照着这个式子算出来的答案为1,也是有可能不是质

关于素数的基本介绍请参考百度百科here和维基百科here的介绍 首先介绍几条关于素数的基本定理: 定理1:如果n不是素数,则n至少有一个( 1, sqrt(n) ]范围内的的因子 定理2:如果n不是素数,则n至少有一个(1, sqrt(n) ]范围内的素数因子 定理3:定义f(n)为不大于n的素数的个数,则 f(n) 近似等于 n/ln(n) (ln为自然对数) ,具体请参考here 求不超过n的素数                         本文地址 算法1:埃拉托斯特尼筛法,该算法的

GCD & LCM Inverse Time Limit: 2000MS Memory Limit: 65536K Total Submissions: 9756Accepted: 1819 Description Given two positive integers a and b, we can easily calculate the greatest common divisor (GCD) and the least common multiple (LCM) of a and b.

信息加密技术的分类 单项散列加密技术(不可逆的加密) 属于摘要算法,不是一种加密算法,作用是把任意长的输入字符串变化成固定长的输出串的一种函数 MD5 string md5 ( string $str [, bool $raw_output = false ] ); //MD5加密,输入任意长度字符串返回一个唯一的32位字符 md5()为单向加密,没有逆向解密算法,但是还是可以对一些常见的字符串通过收集,枚举,碰撞等方法破解;所以为了让其破解起来更麻烦一些,所以我们一般加一点盐值(salt)并双

0.1 一些闲话 最近一次更新是在2019年11月12日.之前的文章有很多问题:当我把我的代码交到LOJ上,发现只有60多分.我调了一个晚上,尝试用{2, 3, 5, 7, 11, 13, 17, 19, 23, 29, 31, 61, 24251, 2147483647, 998244353}这么一大串数作为基底,然后左改右改,总算过去了.特别感谢 @骗分过样例 的提醒,现在张贴的代码应该是值得信赖的了. 之前我的同学好像就指出过我的文章的很多问题.比如说我之前写到,Miller Rabin在

中国剩余定理 如果已知n的素因子,那么就能够利用中国剩余定理求解方程组.用现代数学的语言来说明就是,中国剩余定理给出了以下的一元线性同余方程组有解的判定条件: 一般而言,如果n的素因子可以分解为: \[ n=p_1 * p_2 * ... * p_t \] 那么方程组: \[ (x \quad mod \quad p_i)=a_i \quad (i=1,2,...t) \] 有唯一解,这里x<n,就是说一个数被他的余数模这些素数唯一确定 例如,去两个素数2和5,与一个数字9,那么9 mod 2=

在做这道题之前,我们首先来尝试签到题. 签到题 我们定义一个函数:\(qiandao(x)\) 为小于等于 x 的数中与 x 不互质的数的个数.要求 \(\sum\limits _{i=l}^r qiandao(i)\) 容易发现 \(qiandao(x)\) 只需求 \(\phi(x)\),不互质的个数就是另外一半. 那么问题转化为了如何筛出区间 \(\phi\) 的值.考虑到值域最大只有 \(1e12\).并且区间长度小于一百万,所以可以尝试筛根号以内素数求解. 我们知道欧拉函数计算公式为

package duogemap; import java.io.IOException; import java.util.ArrayList; import java.util.List; import org.apache.hadoop.conf.Configuration; import org.apache.hadoop.fs.Path; import org.apache.hadoop.io.LongWritable; import org.apache.hadoop.io.Text

Hadoop 中利用 mapreduce 读写 mysql 数据   有时候我们在项目中会遇到输入结果集很大,但是输出结果很小,比如一些 pv.uv 数据,然后为了实时查询的需求,或者一些 OLAP 的需求,我们需要 mapreduce 与 mysql 进行数据的交互,而这些特性正是 hbase 或者 hive 目前亟待改进的地方. 好了言归正传,简单的说说背景.原理以及需要注意的地方: 1.为了方便 MapReduce 直接访问关系型数据库(Mysql,Oracle),Hadoop提供了DBI

一.背景 最近在Azkaban的测试工作中,需要在测试环境下模拟线上的调度场景进行稳定性测试.故而重操python旧业,通过python编写脚本来构造类似线上的调度场景.在脚本编写过程中,碰到这样一个需求:要在测试环境创建10000个作业流. 最开始的想法是在一个azkaban project下循环调用10000次create job接口(每个Flow只包含一个job).由于azkaban它本身没有增加/删除作业流的接口,所有的作业流修改.增加.删除其实都是通过重新上传项目zip包实现的,相应地

.NET Core中的认证管理解析 0x00 问题来源 在新建.NET Core的Web项目时选择“使用个人用户账户”就可以创建一个带有用户和权限管理的项目,已经准备好了用户注册.登录等很多页面,也可以使用AuthorizeAttribute进行各种权限管理,看起来似乎十分方便.不过生成的代码都替我干了些什么我一团雾水.看了下生成的数据表,功能也挺复杂的.实际上我需要的只是基于用户和角色的认证管理,而且用户资料是使用现有的库,但使用.NET Core自带的认证组件必须要依赖EF,表的结构也很多对