🥥Python密码线性方程组和频率分析
Python | 密码 | 线性方程组频率分析 | Matplotlib | Numpy | 模运算 | 最大公约数 (GCD) | 群论 | 伪随机散 | 素散定理 | 学生素性测试 | 费马小定理 | 米勒-拉宾素数检验 | 欧拉定理 | 伪随机性
本文将了解:模算术;最大公约数 (GCD) 的重要性;群论;伪随机数;创建用于频率分析的 Python 脚本。
模运算和最大公约数
商余定理指出,对于每个整数 $A$ 和正数 $B$,存在不同的整数 $Q$ 和 $R$,使得:$A=B^{*} Q+R, 0=<r=<b$。 当 $a=95$ 且 $\vec{b}=10$ 时,$q$(商)和 $r$(余数)的唯一值是多少? 你发现商等于 9,余数等于 5。
一旦你理解了商余定理,就更容易理解我们的密码数学的第一部分:模运算。
质数(素数)
密码学中的素数对于我们的加密方案的安全性至关重要。 素数分解,也称为整数分解,是一个用于保护公钥加密方案的数学问题。 这是通过使用极大的半素数来实现的,这些半素数是两个素数相乘的结果。 您可能还记得,素数是任何只能被 1 和自身整除的数。 第一个质数是2。
基本群论
在抽象代数和其他数学领域,群论研究称为群的代数结构。 群的概念是抽象代数的核心:其他熟悉的代数结构,如向量空间、环和域,都可以作为具有附加运算和公理的群来执行。 当您探索 Diffie-Hellman 和 RSA 加密系统时,群论开始发挥作用。
折叠目录
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示例
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Python隐藏和读取加密图像
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