安全なパスワードハッシュのための Bcrypt アルゴリズム
ハッシュは、元に戻すことのできない暗号化機能です。固定サイズの値を生成するには、ランダムなサイズの入力が必要です。これらの固定サイズの値は ハッシュ値と呼ばれ、 暗号関数 はハッシュ関数と呼ばれます。ハッシュには一貫性があり予測可能な性質があり、同じ入力から常に同じハッシュ値が生成されます。また、雪崩効果も示します。これは、入力のわずかな変更でもハッシュ値が大幅に異なる結果となり、高いセキュリティと不確実性が保証されることを意味します。
ハッシュではソルトハッシュがよく使用されます。ソルトと呼ばれる一意のランダム文字列がハッシュの前に入力に追加され、同一の入力であっても各ハッシュが一意になります
ソルテッドハッシュは主にパスワードハッシュに使用されます。そのようなアルゴリズムの 1 つが bcrypt アルゴリズム です。
Bcrypt アルゴリズム
Bcrypt アルゴリズムは、Blowfish 暗号化アルゴリズムに基づいています。 bcrypt は、パスワードごとに一意の ソルト (ランダムな文字列) を生成し、ハッシュする前にそのソルトがパスワードと結合されます。 。これにより、Bcrypt はブルート フォース攻撃に耐性を持つようになります。
Bcrypt の仕組み
塩の生成:
Bcrypt は、長さが 16 バイトで通常は Base64 形式のランダム ソルトを生成します。指定された文字列のハッシュ:
ソルトはパスワードと結合され、結果の文字列が Blowfish 暗号化アルゴリズムに渡されます。 bcrypt は、作業係数によって定義された複数ラウンドのハッシュを適用します。ラウンド数が多いため計算コストが高くなり、ブルートフォース攻撃に対する耐性が強化されます。
コストとも呼ばれる作業係数は、対数値 2 で定義されます。コストが 12 の場合、これは 2^12 ラウンドを意味します。コスト係数が高くなるほど、ハッシュの生成にかかる時間が長くなり、攻撃者によるパスワードの総当たり攻撃が難しくなります。Bcrypt ハッシュの形式と長さ:
y$odwBFokG9vTK/BAaRXKKl.9Q8KHXHeYSqpLi/gSNpmzSwQcaJb.gS
指定された文字列は次のもので構成されます:
- $2y$: bcrypt バージョン
- 12 はコスト係数 (2^12 ラウンド)
- 次の 22 文字 (odwBFokG9vTK/BAaRXKKl.) は Base64 でエンコードされた Salt
- 残りの文字は、Base64 でエンコードされたパスワードとソルトのハッシュです。
Python Bcrypt アルゴリズムの実装
必要な依存関係
import hashlib import os import base64
クラスの初期化
class Bcrypt: def __init__(self, rounds=12, salt_length=22): self.rounds = rounds self.salt_length = salt_length
Bcrypt クラスは、パスワードをハッシュして検証する機能をカプセル化します
パラメータ:
塩の生成
y$odwBFokG9vTK/BAaRXKKl.9Q8KHXHeYSqpLi/gSNpmzSwQcaJb.gS
関数 generate_salt は、ランダムなソルトを作成します。これは、パスワードに追加される一意の値となり、同一のパスワードであっても異なるハッシュが生成されるようにします。
パスワードのハッシュ化
import hashlib import os import base64
関数 bcrypt_hash は、提供されたソルトとコスト係数を使用してパスワードを安全にハッシュします。
と関数 hash_password は、ランダムなソルトを使用して、指定されたパスワードの安全なハッシュを生成します。
コード:
class Bcrypt: def __init__(self, rounds=12, salt_length=22): self.rounds = rounds self.salt_length = salt_length
出力:
def generate_salt(self, salt_length=None): if salt_length is None: salt_length = self.salt_length return base64.b64encode(os.urandom(salt_length)).decode('utf-8')[:salt_length]
以上が安全なパスワードハッシュのための Bcrypt アルゴリズムの詳細内容です。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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Pythonは学習と使用が簡単ですが、Cはより強力ですが複雑です。 1。Python構文は簡潔で初心者に適しています。動的なタイピングと自動メモリ管理により、使いやすくなりますが、ランタイムエラーを引き起こす可能性があります。 2.Cは、高性能アプリケーションに適した低レベルの制御と高度な機能を提供しますが、学習しきい値が高く、手動メモリとタイプの安全管理が必要です。

Pythonを1日2時間学ぶだけで十分ですか?それはあなたの目標と学習方法に依存します。 1)明確な学習計画を策定し、2)適切な学習リソースと方法を選択します。3)実践的な実践とレビューとレビューと統合を練習および統合し、統合すると、この期間中にPythonの基本的な知識と高度な機能を徐々に習得できます。

Pythonは開発効率でCよりも優れていますが、Cは実行パフォーマンスが高くなっています。 1。Pythonの簡潔な構文とリッチライブラリは、開発効率を向上させます。 2.Cのコンピレーションタイプの特性とハードウェア制御により、実行パフォーマンスが向上します。選択を行うときは、プロジェクトのニーズに基づいて開発速度と実行効率を比較検討する必要があります。

PythonとCにはそれぞれ独自の利点があり、選択はプロジェクトの要件に基づいている必要があります。 1)Pythonは、簡潔な構文と動的タイピングのため、迅速な開発とデータ処理に適しています。 2)Cは、静的なタイピングと手動メモリ管理により、高性能およびシステムプログラミングに適しています。

PythonListSarePartOfThestAndardarenot.liestareBuilting-in、versatile、forStoringCollectionsのpythonlistarepart。

Pythonは、自動化、スクリプト、およびタスク管理に優れています。 1)自動化:OSやShutilなどの標準ライブラリを介してファイルバックアップが実現されます。 2)スクリプトの書き込み:Psutilライブラリを使用してシステムリソースを監視します。 3)タスク管理:スケジュールライブラリを使用してタスクをスケジュールします。 Pythonの使いやすさと豊富なライブラリサポートにより、これらの分野で優先ツールになります。

科学コンピューティングにおけるPythonのアプリケーションには、データ分析、機械学習、数値シミュレーション、視覚化が含まれます。 1.numpyは、効率的な多次元配列と数学的関数を提供します。 2。ScipyはNumpy機能を拡張し、最適化と線形代数ツールを提供します。 3. Pandasは、データ処理と分析に使用されます。 4.matplotlibは、さまざまなグラフと視覚的な結果を生成するために使用されます。

Web開発におけるPythonの主要なアプリケーションには、DjangoおよびFlaskフレームワークの使用、API開発、データ分析と視覚化、機械学習とAI、およびパフォーマンスの最適化が含まれます。 1。DjangoandFlask Framework:Djangoは、複雑な用途の迅速な発展に適しており、Flaskは小規模または高度にカスタマイズされたプロジェクトに適しています。 2。API開発:フラスコまたはdjangorestFrameworkを使用して、Restfulapiを構築します。 3。データ分析と視覚化:Pythonを使用してデータを処理し、Webインターフェイスを介して表示します。 4。機械学習とAI:Pythonは、インテリジェントWebアプリケーションを構築するために使用されます。 5。パフォーマンスの最適化:非同期プログラミング、キャッシュ、コードを通じて最適化
