Python でパスワードを使用して文字列を安全に暗号化し、難読化する方法
Python でのパスワードによる文字列の暗号化
免責事項:
暗号化はデータ セキュリティの重要な側面であり、細心の注意を払って取り扱う必要があります。暗号化を誤って実装すると、データが攻撃に対して脆弱になる可能性があります。確立されたライブラリを使用し、安全な暗号化のためのベスト プラクティスに従うことを検討してください。
暗号ライブラリの使用: Fernet
Python の暗号ライブラリは、パスワードを使用して文字列を暗号化するための使いやすく安全なソリューションを提供します。 Fernet は、暗号化プロセスを簡素化する暗号化内の組み込みレシピです。
キーの生成:
Fernet を使用するには、まず秘密キーを生成する必要があります。このキーを秘密にしておくことが重要です。
<code class="python">from cryptography.fernet import Fernet key = Fernet.generate_key() # Store this securely</code>
暗号化:
<code class="python">from cryptography.fernet import Fernet def encrypt(message: bytes, key: bytes) -> bytes: return Fernet(key).encrypt(message)</code>
復号化:
<code class="python">from cryptography.fernet import Fernet def decrypt(token: bytes, key: bytes) -> bytes: return Fernet(key).decrypt(token)</code>
使用例:
<code class="python">message = "John Doe" encrypted_token = encrypt(message.encode(), key) decrypted_message = decrypt(encrypted_token, key).decode() print(decrypted_message) # Output: John Doe</code>
データの隠蔽
データを暗号化するのではなく隠蔽する必要がある場合は、base64 エンコードを使用できます:
<code class="python">import base64 def obscure(data: bytes) -> bytes: return base64.b64encode(data) def unobscure(obscured: bytes) -> bytes: return base64.b64decode(obscured)</code>
使用例:
<code class="python">data = b"Hello world!" obscured = obscure(data) unobscured = unobscure(obscured) print(unobscured.decode()) # Output: Hello world!</code>
データの整合性の検証
暗号化せずにデータの整合性を確保する必要がある場合は、HMAC 署名を使用できます:
<code class="python">import hmac import hashlib def sign(data: bytes, key: bytes) -> bytes: return hmac.new(key, data, hashlib.sha256).digest() def verify(signature: bytes, data: bytes, key: bytes) -> bool: return hmac.compare_digest(hmac.new(key, data, hashlib.sha256).digest(), signature)</code>
使用例:
<code class="python">data = b"Hello world!" key = secrets.token_bytes(32) signature = sign(data, key) if verify(signature, data, key): print("Signature is valid") else: print("Signature is invalid")</code>
以上がPython でパスワードを使用して文字列を安全に暗号化し、難読化する方法の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

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