百度360必应搜狗淘宝本站头条
python判断字典是否为空crontab每周一执行aes和des区别安装指定版本npmadb pull
当前位置：网站首页 > IT知识 > 正文

政府、银行、电商都在用的256位加密方法安全吗?有什么风险?

liuian 2024-12-02 22:19 18 浏览

问题来了，256加密技术还安全吗？且看本文。

SSL安全性与两个节点上的数据是否加密有关。由于SSL执行加密，在互联网上的连接可以实现安全传输。

安全为什么如此必要

现在，我列出几个示例，这些示例可以证明日常传输和交易中加入安全加密的必要性。

1、你不想成为网络钓鱼的受害者

2、确保用户的真实性

3、可以保护敏感信息免遭欺诈

什么是加密

现在，我们来试想一个被装满不同字母的盒子。我们把字母打乱，那么盒子内容将不可读。

加密原理遵循同样的原理。

一般将纯文本或者可读型文本加入干扰，变成不可读的文本或字符，也称为密文。密文只能使用密码密钥破解，可以是私钥或公钥。

私钥仅允许目的收件人将代码破解还原为可读形式。另一侧，公钥是供所有人使用的。对所有人来讲，这已经不是什么大秘密。

加密算法

使用数学算法将纯文本转换为只能密钥解密的字母或符号。

比如一个生物学家，可以尝试将昆虫学和密钥关联。

目前加密算法如以下几种：

1) Two fish

2) Blowfish

3) AES or DES

以及更多内容。

加密类型

加密分为对称加密和不对称加密。我们分别来理解这两个术语。

1）对称加密

对称加密即服务器和客户端都使用相同的密钥来解密信息。

使用对称加密时，保管加密密钥是最大的挑战。如果加密消息需要大量人员或应用程序处理，则需要与每个人/应用程序共享相同的密钥，这增加了密钥被泄露的风险。

因此它与另一个加密方式：非对称加密方法相比，这种类型加密会被认为安全性更差一些。

2）非对称加密

此为TLS/SSL系统使用的加密技术。它被认为是最安全的加密形式，通常使用两个不同的密钥，即公有密钥和专有密钥。

公钥/私钥加密简称PKE，克服了对称加密的缺点。

在PKE方法中，加密和解密中使用了两个密钥，一个用来加密，一个用来解密。同一个密钥不能同时用于加解密，因此被称为非对称加密。

在PKE方法中，比如老王和老马在希望交换消息时，两边都会生成各自的私钥和公钥对。私钥各自不会公开，而公钥则与所有人共享。当老王希望向老马发送消息，他使用老马的公钥对消息进行加密，并将加密的消息发送给老马。老马收到消息后，使用自己的私钥对消息进行解密，还原完成原始消息。

PKE方法的好处在于，任何人都可以通过公钥发送消息，然后使用私钥对消息进行解密。只要私钥不被破坏，别人无法轻易解密消息。

PKU方法加密安全可靠，但是也有局限性，第一就是加密速度慢，第二必须使用块的形式加密，每个块的长度要小于密钥的长度。例如，使用密钥长度为1024的RSA算法，那么可加密的块最大长度为117个字符（块的长度=（密钥长度/64）-11）

破解此密文可能是一项艰巨的任务，需要花费数年时间甚至更长。

256位加密算法

通过以上内容，我们已经了解了加密的功能和重要性。

现在，请让我们共同进入256位加密系统。

这是当今最安全的加密方法，它使用256位密钥来加密和解密数据。

这里的数字术语描述了用于加密的密钥长度。

256位长度表示将加密组织提升到256的幂。这个数字几乎无法换算，这种类型的密钥有十几亿种组合，实际上是不可能被破解的。

即使用我们使用超级计算机，尝试和测试每种组合也需要数个光年。

因此，使用256位加密数据，数据安全性如何？

答案已经不言而喻。256位加密是一种安全的加密系统，目前已经广泛应用在政府、银行、电商等机构来支持交易。

可以确定，256位加密方式足够可靠并安全。

作者：恒一

说明：21CTO

喜欢请多多关注易杰智科技！

相关推荐

GANs为何引爆机器学习?这篇基于TensorFlow的实例教程为你解惑!

「机器人圈导览」：生成对抗网络无疑是机器学习领域近三年来最火爆的研究领域，相关论文层出不求，各种领域的应用层出不穷。那么，GAN到底如何实践？本文编译自Medium，该文作者以一朵玫瑰花为例，详细阐...

高丽大学等机构联合发布StarGAN:可自定义表情和面部特征

原文来源：arXiv、GitHub作者：YunjeyChoi、MinjeChoi、MunyoungKim、Jung-WooHa、SungKim、JaegulChoo「雷克世界」编译：嗯~...

TensorFlow和PyTorch相继发布最新版，有何变化

原文来源：GitHub「机器人圈」编译：嗯~阿童木呀、多啦A亮Tensorflow主要特征和改进在Tensorflow库中添加封装评估量。所添加的评估量列表如下：1.深度神经网络分类器（DNNCl...

「2022 年」崔庆才 Python3 爬虫教程 - 深度学习识别滑动验证码缺口

上一节我们使用OpenCV识别了图形验证码躯壳欧。这时候就有朋友可能会说了，现在深度学习不是对图像识别很准吗？那深度学习可以用在识别滑动验证码缺口位置吗？当然也是可以的，本节我们就来了解下使用深度...

20K star!搞定 LLM 微调的开源利器

LLM（大语言模型）微调一直都是老大难问题，不仅因为微调需要大量的计算资源，而且微调的方法也很多，要去尝试每种方法的效果，需要安装大量的第三方库和依赖，甚至要接入一些框架，可能在还没开始微调就已经因为...

大模型DeepSeek本地部署后如何进行自定义调整?

1.理解模型架构a)查看深度求索官方文档或提供的源代码文件，了解模型的结构、输入输出格式以及支持的功能。模型是否为预训练权重？如果是，可以在预训练的基础上进行微调（Fine-tuning）。是否需要...

因配置不当，约5000个AI模型与数据集在公网暴露

除了可访问机器学习模型外，暴露的数据还可能包括训练数据集、超参数，甚至是用于构建模型的原始数据。前情回顾·人工智能安全动态向ChatGPT植入恶意“长期记忆”，持续窃取用户输入数据多模态大语言模型的致...

基于pytorch的深度学习人员重识别

基于pytorch的深度学习人员重识别Torchreid是一个库。基于pytorch的深度学习人员重识别。特点：支持多GPU训练支持图像的人员重识别与视频的人员重识别端到端的训练与评估简单的re...

DeepSeek本地部署:轻松训练你的AI模型

引言：为什么选择本地部署？在AI技术飞速发展的今天，越来越多的企业和个人希望将AI技术应用于实际场景中。然而，对于一些对数据隐私和计算资源有特殊需求的用户来说，云端部署可能并不是最佳选择。此时，本地部...

谷歌今天又开源了，这次是Sketch-RNN

前不久，谷歌公布了一项最新技术，可以教机器画画。今天，谷歌开源了代码。在我们研究其代码之前，首先先按要求设置Magenta环境。（https://github.com/tensorflow/magen...

Tensorflow 使用预训练模型训练的完整流程

前面已经介绍了深度学习框架Tensorflow的图像的标注和训练数据的准备工作，本文介绍一下使用预训练模型完成训练并导出训练的模型。1.选择预训练模型1.1下载预训练模型首先需要在Tensorf...

30天大模型调优学习计划（30分钟训练大模型）

30天大模型调优学习计划，结合Unsloth和Lora进行大模型微调，掌握大模型基础知识和调优方法，熟练应用。第1周：基础入门目标：了解大模型基础并熟悉Unsloth等工具的基本使用。Day1：大模...

python爬取喜马拉雅音频，json参数解析

一.抓包分析json，获取加密方式1.抓包获取音频界面f12打开抓包工具，播放一个（非vip）视频，点击“媒体”单击打开可以复制URL，发现就是我们要的音频。复制“CKwRIJEEXn-cABa0Tg...

五、JSONPath使用(Python)（json数据python）

1.安装方法pipinstalljsonpath2.jsonpath与Xpath下面表格是jsonpath语法与Xpath的完整概述和比较。Xpathjsonpath概述/$根节点.@当前节点...

Python网络爬虫的时候json=就是让你少写个json.dumps()

大家好，我是皮皮。一、前言前几天在Python白银交流群【空翼】问了一个Python网络爬虫的问题，提问截图如下：登录请求地址是这个：二、实现过程这里【甯同学】给了一个提示，如下所示：估计很多小伙伴和...

一周热门
最近发表
标签列表