안전한 비밀번호 해싱을 위한 Bcrypt 알고리즘
해싱은 되돌릴 수 없는 암호화 기능입니다. 고정 크기 값을 생성하려면 임의 크기의 입력이 필요합니다. 이러한 고정된 크기의 값을 해시값이라고 하며, 암호화 함수를 해싱 함수라고 합니다. 해싱은 일관되고 예측 가능한 특성을 갖고 있습니다. 즉, 동일한 입력이 항상 동일한 해시 값을 생성한다는 의미입니다. 또한 눈사태 효과를 나타냅니다. 이는 입력이 조금만 변경되어도 해시 값이 크게 달라져 높은 보안성과 불확실성을 보장한다는 의미입니다.
해싱은 종종 솔트(salt)라는 고유한 임의 문자열을 해싱 전에 입력에 추가하여 동일한 입력에 대해서도 각 해시를 고유하게 만드는 솔티드 해싱을 사용하는 경우가 많습니다.
솔티드 해싱은 주로 비밀번호 해싱에 사용됩니다. 그러한 알고리즘 중 하나가 bcrypt 알고리즘입니다.
Bcrypt 알고리즘
Bcrypt 알고리즘은 Blowfish 암호화 알고리즘을 기반으로 합니다. bcrypt는 각 비밀번호에 대해 고유한 솔트
(임의 문자열)를 생성한 다음 해싱하기 전에 솔트를 비밀번호와 결합합니다. . 이로 인해 Bcrypt는 무차별 대입 공격에 저항할 수 있게 되었습니다.Bcrypt 작동 방식
-
소금 생성:
Bcrypt는 길이가 16바이트이고 일반적으로 Base64 형식인 임의 솔트를 생성합니다. -
주어진 문자열 해싱:
비용이라고도 하는 작업 요소는 로그 값 2로 정의됩니다. 비용이 12인 경우 이는 2^12 라운드를 의미합니다. 비용 요소가 높을수록 해시를 생성하는 데 더 많은 시간이 걸리므로 공격자가 비밀번호를 무차별 대입 공격하기가 더 어려워집니다.
솔트가 비밀번호와 결합되고 결과 문자열이 Blowfish 암호화 알고리즘을 통해 전달됩니다. bcrypt는 작업 요소에 의해 정의된 여러 라운드의 해싱을 적용합니다. 라운드 수가 많아 계산 비용이 많이 들고 무차별 대입 공격에 대한 저항력이 향상됩니다. -
Bcrypt 해시의 형식 및 길이:
y$odwBFokG9vTK/BAaRXKKl.9Q8KHXHeYSqpLi/gSNpmzSwQcaJb.gS
주어진 문자열은 다음으로 구성됩니다.
- $2y$: bcrypt 버전
- 12는 비용 요소입니다(2^12 라운드)
- 다음 22자 (odwBFokG9vTK/BAaRXKKl.)는 Base64로 인코딩된 솔트
- 입니다. 나머지 문자는 Base64로 인코딩된 비밀번호와 솔트의 해시입니다.
PythonBcrypt 알고리즘구현
필수 종속성
import hashlib import os import base64
클래스 초기화
class Bcrypt: def __init__(self, rounds=12, salt_length=22): self.rounds = rounds self.salt_length = salt_length
- Bcrypt 클래스는 비밀번호를 해시하고 확인하는 기능을 캡슐화합니다
-
매개변수:
소금 생성
y$odwBFokG9vTK/BAaRXKKl.9Q8KHXHeYSqpLi/gSNpmzSwQcaJb.gS
함수 generate_salt는 임의의 솔트를 생성합니다. 이 솔트는 동일한 비밀번호라도 서로 다른 해시를 생성하도록 비밀번호에 추가되는 고유한 값이 됩니다.
비밀번호 해싱
import hashlib import os import base64
함수 bcrypt_hash는 제공된 솔트 및 비용 요소를 사용하여 비밀번호를 안전하게 해시합니다.
및 함수 hash_password는 임의의 솔트로 주어진 비밀번호에 대한 보안 해시를 생성합니다.
암호:
class Bcrypt: def __init__(self, rounds=12, salt_length=22): self.rounds = rounds self.salt_length = salt_length
산출:
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]
위 내용은 안전한 비밀번호 해싱을 위한 Bcrypt 알고리즘의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

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Python은 배우고 사용하기 쉽고 C는 더 강력하지만 복잡합니다. 1. Python Syntax는 간결하며 초보자에게 적합합니다. 동적 타이핑 및 자동 메모리 관리를 사용하면 사용하기 쉽지만 런타임 오류가 발생할 수 있습니다. 2.C는 고성능 응용 프로그램에 적합한 저수준 제어 및 고급 기능을 제공하지만 학습 임계 값이 높고 수동 메모리 및 유형 안전 관리가 필요합니다.

하루에 2 시간 동안 파이썬을 배우는 것으로 충분합니까? 목표와 학습 방법에 따라 다릅니다. 1) 명확한 학습 계획을 개발, 2) 적절한 학습 자원 및 방법을 선택하고 3) 실습 연습 및 검토 및 통합 연습 및 검토 및 통합,이 기간 동안 Python의 기본 지식과 고급 기능을 점차적으로 마스터 할 수 있습니다.

Python은 개발 효율에서 C보다 낫지 만 C는 실행 성능이 높습니다. 1. Python의 간결한 구문 및 풍부한 라이브러리는 개발 효율성을 향상시킵니다. 2.C의 컴파일 유형 특성 및 하드웨어 제어는 실행 성능을 향상시킵니다. 선택할 때는 프로젝트 요구에 따라 개발 속도 및 실행 효율성을 평가해야합니다.

Python과 C는 각각 고유 한 장점이 있으며 선택은 프로젝트 요구 사항을 기반으로해야합니다. 1) Python은 간결한 구문 및 동적 타이핑으로 인해 빠른 개발 및 데이터 처리에 적합합니다. 2) C는 정적 타이핑 및 수동 메모리 관리로 인해 고성능 및 시스템 프로그래밍에 적합합니다.

Pythonlistsarepartoftsandardlardlibrary, whileraysarenot.listsarebuilt-in, 다재다능하고, 수집 할 수있는 반면, arraysarreprovidedByTearRaymoduledlesscommonlyusedDuetolimitedFunctionality.

파이썬은 자동화, 스크립팅 및 작업 관리가 탁월합니다. 1) 자동화 : 파일 백업은 OS 및 Shutil과 같은 표준 라이브러리를 통해 실현됩니다. 2) 스크립트 쓰기 : PSUTIL 라이브러리를 사용하여 시스템 리소스를 모니터링합니다. 3) 작업 관리 : 일정 라이브러리를 사용하여 작업을 예약하십시오. Python의 사용 편의성과 풍부한 라이브러리 지원으로 인해 이러한 영역에서 선호하는 도구가됩니다.

과학 컴퓨팅에서 Python의 응용 프로그램에는 데이터 분석, 머신 러닝, 수치 시뮬레이션 및 시각화가 포함됩니다. 1.numpy는 효율적인 다차원 배열 및 수학적 함수를 제공합니다. 2. Scipy는 Numpy 기능을 확장하고 최적화 및 선형 대수 도구를 제공합니다. 3. 팬더는 데이터 처리 및 분석에 사용됩니다. 4. matplotlib는 다양한 그래프와 시각적 결과를 생성하는 데 사용됩니다.

웹 개발에서 Python의 주요 응용 프로그램에는 Django 및 Flask 프레임 워크 사용, API 개발, 데이터 분석 및 시각화, 머신 러닝 및 AI 및 성능 최적화가 포함됩니다. 1. Django 및 Flask 프레임 워크 : Django는 복잡한 응용 분야의 빠른 개발에 적합하며 플라스크는 소형 또는 고도로 맞춤형 프로젝트에 적합합니다. 2. API 개발 : Flask 또는 DjangorestFramework를 사용하여 RESTFULAPI를 구축하십시오. 3. 데이터 분석 및 시각화 : Python을 사용하여 데이터를 처리하고 웹 인터페이스를 통해 표시합니다. 4. 머신 러닝 및 AI : 파이썬은 지능형 웹 애플리케이션을 구축하는 데 사용됩니다. 5. 성능 최적화 : 비동기 프로그래밍, 캐싱 및 코드를 통해 최적화
