密码加密及验证

目录

为什么需要加密?

密码算法分类

对称密码算法

非对称密码算法

摘要算法

DigestUtils

MD5在线解密工具原理

实现用户密码加密

代码实现


为什么需要加密?

  在MySQL数据库中,我们常常需要对用户密码、身份证号、手机号码等敏感信息进行加密,以保证数据的安全性。若我们直接使用明文存储这些敏感信息,当黑客入侵数据库时,就可以轻松拿到用户的相关信息,从而造成信息泄露或财产损失

密码算法分类

密码算法主要分为三类:对称密码算法、非对称密码算法和摘要算法

对称密码算法

对称密码算法:对称密码算法使用相同的密钥来进行加密和解密。这意味着在加密和解密过程中都使用相同的密钥。对称密码算法通常比非对称密码算法更快速,因为它们不涉及复杂的数学运算。

我们可以将加密的过程看做数学中计算 y = f(x) 的过程,其中 x 为明文,y 为密文,f( )表示不同的加密算法,通过 f(x) 计算密文y

对于对称加密,由于其在加密和解密过程中使用相同的密钥,即

计算密文:y = f(x)

计算明文:x = f(y)

对称密码算法可以进一步分为两种类型:块密码和流密码

块密码:块密码将明文划分为固定大小的块,并对每个块进行加密。常见的块密码算法有:

DES(Data Encryption Standard):DES是一种早期的对称加密算法,使用56位密钥和64位分组大小。

3DES(Triple DES):3DES是对DES的改进,使用两次或三次DES加密过程来增加密钥长度和安全性。它使用的密钥长度为56位,但由于密钥被使用多次,实际的密钥长度为112位或168位。

AES(Advanced Encryption Standard):AES是目前广泛使用的对称加密算法,其密钥长度可以是128位、192位或256位。AES具有较高的安全性和性能,被广泛应用于各种加密场景。

流密码:流密码将明文与密钥流进行按位异或运算来进行加密。密钥流可以是伪随机生成的,也可以是基于密钥和其他参数的确定性生成的。常见的流密码算法有:

RC4(Rivest Cipher 4):RC4是一种流密码算法,曾经被广泛用于加密通信协议中,如WEP和SSL/TLS。

Salsa20ChaCha20:Salsa20和ChaCha20是由丹尼尔·J·伯恩斯坦(Daniel J. Bernstein)设计的流密码算法,被广泛认为是高性能和安全的加密算法,被用于加密通信和随机数生成等领域。

非对称密码算法

非对称密码算法:非对称密码算法使用一对密钥,即公钥和私钥,来进行加密和解密。这意味着使用公钥对数据进行加密后,只有持有相应私钥的实体才能解密数据。非对称密码算法也被称为公钥密码算法,相对于对称密码算法来说,它提供了更好的密钥管理和安全性。

同样的,我们将加密的过程看做数学中计算 y = f(x) 的过程

而对于非对称加密,其使用用户公钥进行加密,私钥进行解密,即

计算密文:y = f(x)

计算明文:x = m(y)

其中 x 为明文,y 为密文,f( )表示加密算法(也可看做公钥),通过 f(x) 计算密文y;m( )表示解密算法(也可看做私钥),通过m(y)计算明文

常见的非对称密码算法有:

RSA(Rivest-Shamir-Adleman):RSA是一种基于大整数的非对称加密算法,广泛应用于安全通信、数字签名等领域。RSA算法的安全性基于大整数分解的困难性,即在已知公钥的情况下,无法有效地分解出私钥。

DSA(Digital Signature Algorithm):DSA是一种用于数字签名的非对称加密算法,主要用于确保数字信息的完整性和真实性。DSA算法与SHA-1或SHA-2哈希函数结合使用,以生成数字签名。

ECC(Elliptic Curve Cryptography):ECC是一种基于椭圆曲线离散对数问题的加密算法,它提供了与RSA相当的安全性,但使用更短的密钥长度,从而降低了计算和存储成本。

摘要算法

摘要算法:摘要算法也称为哈希函数,是一种将任意长度的输入消息转换为固定长度的输出值(哈希值)的算法。

同样的,我们将加密的过程看做数学中计算 y = f(x) 的过程,其中 x 为明文,y 为密文,f( )表示加密算法

对于摘要算法,可以通过y = f(x)计算密文,而无法通过密文计算明文

摘要算法具有以下特性:

固定长度输出:摘要算法生成的哈希值长度是固定的,不受输入消息长度的影响。

唯一性:对于不同的输入消息,摘要算法应该生成不同的哈希值。理想情况下,不同的输入应该产生唯一的哈希值,但由于输出空间有限,可能存在碰撞(多个不同的输入生成相同的哈希值)。

不可逆性:从哈希值推导原始输入消息应该是困难的,即使在已知哈希值的情况下,也应该难以确定原始输入消息。

抗碰撞性:摘要算法应该具有良好的抗碰撞性,即在计算上难以找到两个不同的输入消息产生相同的哈希值。

常见的摘要算法有:

MD5(Message Digest Algorithm 5):是一种广泛使用的哈希函数,用于产生128位(16字节)的哈希值。MD5算法主要用于对消息进行一致性校验、数据完整性验证等非加密目的。

SHA-1(Secure Hash Algorithm 1):SHA-1是一种被广泛使用的摘要算法,但由于其存在碰撞攻击,逐渐被淘汰。

SHA-256、SHA-384、SHA-512:这些是SHA-2家族的一部分,它们分别生成256位、384位和512位长度的哈希值。SHA-2算法提供了更高的安全性,被广泛应用于各种加密应用中。

SHA-3(Secure Hash Algorithm 3):SHA-3是NIST选出的新一代哈希算法标准,其设计目标是提供与SHA-2不同的算法选择,以增加算法多样性。

DigestUtils

DigestUtils 是Spring为我们提供的一个MD5加密工具类,用于生成MD5哈希值,进行消息摘要的计算,我们可以直接利用该工具类中的方法来对数据进行加密

其中,常用的方法有:

byte[] md5Digest(byte[] bytes):计算给定字节数组的MD5哈希值

byte[] md5Digest(InputStream inputStream):计算给定输入流的MD5哈希值

String md5DigestAsHex(byte[] bytes):计算给定字节数组的MD5哈希值,并以十六进制字符串形式返回结果

String md5DigestAsHex(InputStream inputStream):计算给定输入流的MD5哈希值,并以十六进制字符串形式返回结果

StringBuilder appendMd5DigestAsHex(byte[] bytes, StringBuilder builder):计算给定字节数组的MD5哈希值,并将其以十六进制字符串形式添加到给定的StringBuilder

StringBuilder appendMd5DigestAsHex(InputStream inputStream, StringBuilder builder):计算给定输入流的MD5哈希值,并将其以十六进制字符串形式添加到给定的StringBuilder

 我们以对用户密码进行加密为例,来进一步学习DigestUtils:

import org.springframework.util.DigestUtils;public class MD5UtilsTest {public static void main(String[] args) {String password1 = DigestUtils.md5DigestAsHex("123456".getBytes());System.out.println("123456: " + password1);String password2 = DigestUtils.md5DigestAsHex("123456".getBytes());System.out.println("123456: " + password2);String password3 = DigestUtils.md5DigestAsHex("123457".getBytes());System.out.println("123457: " + password3);String password4 = DigestUtils.md5DigestAsHex("12345".getBytes());System.out.println("12345:  " + password4);}
}

运行结果:

我们可以看到:对于相同的输入生成相同的哈希值,而不同的输入生成不同的哈希值,且 “123456” 和 “123457” 只有一个字符不相同,但生成的哈希值差别却很大,生成的哈希值长度是固定的,不受输入消息长度的影响

MD5在线解密工具原理

MD5是一种摘要算法,摘要算法具有不可逆性,那么网上的MD5在线解密工具是如何解密的呢?

  这是因为其会将常用的字符串的MD5哈希值保存到数据库中,当用户输入一个MD5哈希值时,就会尝试找到对应的明文,若找到对应的哈希值与明文的映射,则返回该明文作为解密结果;若没有找到对应映射,则可能会放弃解密(这是因为实时计算MD5哈希值对应的明文需要消耗大量的计算资源,尤其是对应复杂的密码或长文本)

我们随便找一个在线解密工具网站:

输入之前 “123456”的哈希值进行解密:

对应较为简单的 123456,则很快得出结果

而当我们输入较为复杂的明文进行加密:

此时再尝试进行解密:

则会解密失败

实现用户密码加密

我们通过MD5算法对用户密码进行加密,但由于其不可逆性,我们该如何进行判断用户输入的密码是否正确呢

虽然经过MD5加密后的密文无法解密,但由于相同的密码经过MD5哈希后得到的密文是相同的,我们可以利用这个特性对密码进行验证

计算用户输入的密码的哈希值,并将其与数据库中存储的哈希值相比较,若相同,则用户输入的密码正确;若不同,则用户输入的密码错误

即,采用 判断哈希值是否一致 的方法来判断密码是否正确

但是,正是由于相同的密码经过MD5哈希后的密文是相同的,当存储用户密码的数据库泄露后,攻击者很容易找到相同密码的用户,从而降低了破解密码的难度,且用户输入的密码可能为弱密码(如 123456、666666等),此时破解密码的难度也较低。

因此,我们在对用户密码进行加密时,需要考虑对密码进行包装,即使是相同的密码,也保存为不同的密文,即用户即使是输入的弱密码,也对其进行增强,从而增加密码被攻破的难度

那么应该如何实现呢?

我们可以为密码拼接一个复杂字符后进行加密,为了进一步提供安全性,我们可以拼接一个随机复杂字符串,这个随机复杂字符串我们称之为 “盐”

这样,当黑客通过一定手段拿到这个加密串时,拿到明文并不是我们加密前的字符串,而是加密前的字符串和盐组合的字符串,这样相对来说又增加了字符串的安全性

因此,用户密码加密实现为:

如何生成随机盐值呢?

我们可以使用 UUID 生成随机盐值

UUID(Universally Unique Identifier)是一种标准化的格式,用于表示全局唯一的标识符。UUID通常以32位的十六进制数字表示,由五段组成,以连字符分隔,例如:550e8400-e29b-41d4-a716-446655440000

我们可以通过randomUUID()方法来生成唯一识别码:

import java.util.UUID;public class MD5UtilsTest {public static void main(String[] args) {System.out.println(UUID.randomUUID());System.out.println(UUID.randomUUID());System.out.println(UUID.randomUUID());}
}

运行结果:

我们可以将其结果转换为字符串,并去掉其中的 “-”

import java.util.UUID;public class MD5UtilsTest {public static void main(String[] args) {System.out.println(UUID.randomUUID().toString().replace("-", ""));}
}

此时,我们就可以得到 32位 随机盐值:

此时,我们将密码和随机盐值一起进行MD5哈希:

import org.springframework.util.DigestUtils;
import java.util.UUID;public class MD5UtilsTest {public static void main(String[] args) {String password1 = DigestUtils.md5DigestAsHex(("123456" + UUID.randomUUID().toString().replace("-", "")).getBytes());System.out.println("123456: " + password1);String password2 = DigestUtils.md5DigestAsHex(("123456" + UUID.randomUUID().toString().replace("-", "")).getBytes());System.out.println("123456: " + password2);}
}

运行结果:

此时,即使是相同的密码,加密后生成的哈希值也是不同的

由于我们通过 判断哈希值是否一致 的方法来判断密码是否正确,因此在用户登录输入密码时,我们需要拿到 用户注册时生成的随机盐值,因此我们需要在数据库中存储 盐值 和 密文,(即 盐值 + MD5(明文 + 盐值))

在存储盐值和密文时,我们可以存储:

盐值 + 密文

密文 + 盐值

4位盐值 + 4位密文 + 4位盐值 + 4位密文 + ...

4位密文+ 4位盐值 + 4位密文 + 4位盐值 + ...

......

 有多种存储方式,同样,我们在拼接明文和盐值时也有多种拼接方式

在学习了如何实现用户密码加密后,我们来通过代码实现 加密 和 验证

代码实现

我们首先来实现加密:

1. 生成随机盐值

2. 对 明文 + 随机盐值进行MD5加密

    /*** 对用户注册密码进行加密* @param password 用户注册密码* @return 数据库中存储信息(盐值 + 密文)*/public static String encipher(String password) {// 生成盐值String salt = UUID.randomUUID().toString().replace("-", "");//将盐值 + 明文进行加密String secretPassword = DigestUtils.md5DigestAsHex((salt + password).getBytes());return salt + secretPassword;}

接下来,我们实现验证:

1. 校验输入的密码是否有效

2. 校验数据库中存储的密码是否有效

3. 获取盐值

4. 根据用户登录输入的密码和盐值进行加密,生成哈希值

5. 比较生成的哈希值和数据库中存储的密文是否相同

    /*** 验证密码是否正确* @param inputPassword 用户登录时输入的密码* @param sqlPassword 数据库中存储的密码(盐值 + 密文)* @return 密码是否正确*/public static Boolean verify(String inputPassword, String sqlPassword) {//校验if(!StringUtils.hasLength(inputPassword)) {return false;}if(!StringUtils.hasLength(sqlPassword) || sqlPassword.length() != 64) {return false;}// 解析盐值String salt = sqlPassword.substring(0, 32);// 生成哈希值String secretPassword = DigestUtils.md5DigestAsHex((salt + inputPassword).getBytes());//判断是否相同return sqlPassword.equals(salt + secretPassword);}

 除了使用 MD5进行加密,我们也可以使用 AES、RSA等加密算法或自己实现加密算法进行加密

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.mzph.cn/pingmian/21473.shtml

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系多彩编程网进行投诉反馈email:809451989@qq.com,一经查实,立即删除!

相关文章

【数据结构】树与二叉树——树的基本概念

树的基本概念 导读一、树的定义二、树的基本术语2.1 结点之间的关系2.2 基本概念2.3 度为m的树与m叉树 三、树的性质结语 导读 大家好,很高兴又和大家见面啦!!! 从今天开始,我们将进入第五章的内容——树与二叉树的学…

微服务:Rabbitmq的WorkQueue模型的使用、默认消费方式(消息队列中间件)

文章目录 WorkQueue模型控制预取消息个数 WorkQueue模型 当然,一个队列,可以由多个消费者去监听。 来实现一下. 生产者: Testpublic void testWorkQueue() throws InterruptedException {// 队列名称String queueName "simple.queue…

NoSQL实战(MongoDB搭建主从复制)

什么是复制集? MongoDB复制是将数据同步到多个服务器的过程; 复制集提供了数据的冗余备份并提高了数据的可用性,通常可以保证数据的安全性; 复制集还允许您从硬件故障和服务中断中恢复数据。 保障数据的安全性 数据高可用性 (2…

Leecode---技巧---只出现一次的数字 / 多数元素

题解&#xff1a; 利用异或运算 a⊕a 0 的性质&#xff0c;可用来消除所有出现了两次的元素&#xff0c;最后剩余的即为所得。 class Solution { public:int singleNumber(vector<int>& nums){// 初始化为0int ans 0;for(int x: nums){// 异或操作ans ^ x;}retur…

关于Openstack删除卷出错的有效解决方案

关于Openstack删除卷时显示卷出错的解决方案 今天删除卷的时候突然发现 删除卷出错 但是还好解决方式还算简单 下面将简洁的写下我的解决方案 当在 Web界面 删除卷时 可能会出现上面的错误 这是因为服务器&#xff0c;出现BUG&#xff0c;卷被附加给了NONE&#xff0c;并且无…

HarmonyOS NEXT星河版之自定义List下拉刷新与加载更多

文章目录 一、加载更多二、下拉刷新三、小结 一、加载更多 借助List的onReachEnd方法&#xff0c;实现加载更多功能&#xff0c;效果如下&#xff1a; Component export struct HPList {// 数据源Prop dataSource: object[] []// 加载更多是否ingState isLoadingMore: bool…

ant X6高亮

先附上效果图 // 节点内属性的点击事件&#xff1a;node:port:click graph.on(‘node:port:click’, ({ node, port }) > { resetAllHighlights(); highlightPort(node, port, true); highlightEdgesForPort(port, new Set()); }); // 以下为源码 <template><div…

Python GNN图神经网络代码实战;GAT代码模版,简单套用,易于修改和提升,图注意力机制代码实战

1.GAT简介 GAT&#xff08;Graph Attention Network&#xff09;模型是一种用于图数据的深度学习模型&#xff0c;由Veličković等人在2018年提出。它通过自适应地在图中计算节点之间的注意力来学习节点之间的关系&#xff0c;并在节点表示中捕捉全局和局部信息。 GAT模型的核…

AI文章互评:得分最高的竟然不是GPT-4!

大家好&#xff0c;我是木易&#xff0c;一个持续关注AI领域的互联网技术产品经理&#xff0c;国内Top2本科&#xff0c;美国Top10 CS研究生&#xff0c;MBA。我坚信AI是普通人变强的“外挂”&#xff0c;所以创建了“AI信息Gap”这个公众号&#xff0c;专注于分享AI全维度知识…

实力!云起无垠晋级“第九届安全创客汇”年度10强

2024年5月28日&#xff0c;第九届“安全创客汇”复赛在重庆圆满落幕。在本次国内最具影响力的网络安全创业大赛中&#xff0c;云起无垠凭借其技术的创新性和巨大市场价值&#xff0c;成功跻身年度十强。 随着人工智能技术的不断发展&#xff0c;特别是在大模型技术的推动下&…

【图像处理与机器视觉】XJTU期末考点

题型 选择&#xff1a;1 分10 填空&#xff1a;1 分15 简答题&#xff08;也含有计算和画图&#xff09;&#xff1a;10 分*4 计算题&#xff1a;15 分20 分 考点 选择题&#xff08;部分&#xff09; 数字图像处理基础 p(x,y),q(s,t)两个像素之间的距离由公式&#xff1a…

湖南(品牌调研)源点咨询 企业品牌调研侧重点分析

本文由湖南长沙&#xff08;市场调研&#xff09;源点咨询编辑发布 企业建立品牌&#xff0c;往往都需进行科学性的品牌调研。因为只有这样&#xff0c;才能让企业更好的把握市场的发展趋势&#xff0c;进而为品牌的建立和发展提供更有价值的数据参考&#xff01;那么品牌的调…

AI精选付费资料包【37GB】

课程介绍 一、人工智能论文合集 二、AI必读经典书籍 三、超详细人工智能学习大纲 四、机器学习基础算法教程 五、深度学习神经网络基础教程 六、计算机视觉实战项目 课程获取 资料&#xff1a;AI精选付费资料包&#xff08;37.4GB&#xff09;获取&#xff1a;扫码关注公z号…

esp8266阿里云上线(小程序控制)

此wechatproject已上传在页面最上方 由图可见&#xff0c;项目只有两个页面&#xff0c;一个是获取该产品下的设备信息列表&#xff0c;一个是某设备对应的详情控制页面&#xff0c;由于这个项目只利用esp8266板子上自带的led&#xff0c;功能简单&#xff0c;只需要控制开关即…

Update! 基于RockyLinux9.3离线安装Zabbix6.0

链接&#xff1a; Ansible离线部署 之 Zabbixhttp://mp.weixin.qq.com/s?__bizMzk0NTQ3OTk3MQ&mid2247487434&idx1&sn3128800a0219c5ebc5a3f89d2c8ccf50&chksmc3158786f4620e90afe440bb32fe68541191cebbabc2d2ef196f7300e84cde1e1b57383c521a&scene21#we…

YOLOv9改进策略 | Conv篇 | 利用YOLOv10提出的SCDown魔改YOLOv9进行下采样(附代码 + 结构图 + 添加教程)

一、本文介绍 本文给大家带来的改进机制是利用YOLOv10提出的SCDown魔改YOLOv9进行下采样,其是更高效的下采样。具体而言,其首先利用点卷积调整通道维度,然后利用深度卷积进行空间下采样。这将计算成本减少到和参数数量减少到。同时,这最大限度地保留了下采样过程中的信息,…

创新指南|提高人才回报率的重要举措和指标

员工是组织最大的投资&#xff0c;也是最深层的价值源泉。人才系统必须同时强调生产力和价值创造。让合适的人才担任合适的职位&#xff0c;并为员工提供成功所需的支持和机会&#xff0c;这是实现回报的关键。本文将介绍组织可以采取的五项行动&#xff0c;以最大化企业的人才…

postgresql常用命令#postgresql认证

PostgreSQL 是一个功能强大的开源关系数据库管理系统&#xff0c;提供了一系列命令行工具来管理和操作数据库。以下是一些常用的 PostgreSQL 命令&#xff0c;涵盖数据库和用户管理、数据操作以及查询和维护等方面。 #PostgreSQL培训 #postgresql认证 #postgreSQL考试 #PG考试…

汽车识别项目

窗口设计 这里的代码放在py文件最前面或者最后面都无所谓 # 创建主窗口 window tk.Tk() window.title("图像目标检测系统") window.geometry(1000x650) # 设置窗口大小# 创建背景画布并使用grid布局管理器 canvas_background tk.Canvas(window, width1000, height…

【Hive SQL 每日一题】统计各个商品今年销售额与去年销售额的增长率及排名变化

文章目录 测试数据需求说明需求实现分步解析 测试数据 -- 创建商品表 DROP TABLE IF EXISTS products; CREATE TABLE products (product_id INT,product_name STRING );INSERT INTO products VALUES (1, Product A), (2, Product B), (3, Product C), (4, Product D), (5, Pro…