博客
关于我
混合密码系统
阅读量:170 次
发布时间:2019-02-28

本文共 569 字,大约阅读时间需要 1 分钟。

对称密码与公钥密码

在通信过程中,对称密码是一种确保机密性的有效手段。然而,其在实际应用中的一个关键问题——密钥的配送——需要通过公钥密码来解决。公钥密码通过避免对称密码所需密钥的直接传输,成功解决了这一问题。

然而,公钥密码也面临着两个主要挑战。首先,其加密和解密速度远低于对称密码,这大大限制了其在实时通信中的应用。其次,公钥密码的密钥传输过程易受到中间人攻击,严重威胁数据安全。

为了克服这些问题,混合密码系统应运而生。这种系统将对称密码和公钥密码的优势相结合,创造出一种更高效且更安全的加密方式。混合密码的工作原理如下:

  • 首先,将消息通过快速的对称密码进行加密,生成加密后的密文。
  • 随后,使用公钥密码对加密过程中使用的对称密码密钥进行加密。由于对称密码密钥通常比消息本身短,因此公钥密码的速度瓶颈问题得以有效缓解。
  • 混合密码系统的组成机制包括以下几个关键步骤:

    • 使用对称密码加密消息
    • 通过伪随机数生成器生成会话密钥
    • 用公钥密码加密生成的会话密钥
    • 提供外部密钥用于公钥密码加密过程

    这种结合方式充分发挥了伪随机数、对称密码和公钥密码的优势,使得混合密码系统在兼顾速度和安全性的同时,有效地解决了传统密码方案的局限性。

    混合密码系统支持完整的加密与解密过程,其核心机制通过对称密码和公钥密码的巧妙结合,实现了高效的加密和强大的安全性。

    转载地址:http://fxrj.baihongyu.com/

    你可能感兴趣的文章
    OpenCV与AI深度学习 | OpenCV快速傅里叶变换(FFT)用于图像和视频流的模糊检测(建议收藏!)
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | PaddleOCR 2.9 发布, 正式开源文本图像智能分析利器
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | SAM2(Segment Anything Model 2)新一代分割一切大模型介绍与使用(步骤 + 代码)
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | T-Rex Label !超震撼 AI 自动标注工具,开箱即用、检测一切
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | YOLO11介绍及五大任务推理演示(目标检测,图像分割,图像分类,姿态检测,带方向目标检测)
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | YOLOv10在PyTorch和OpenVINO中推理对比
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | YOLOv11来了:将重新定义AI的可能性
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | YOLOv8自定义数据集训练实现火焰和烟雾检测(代码+数据集!)
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | YOLOv8重磅升级,新增旋转目标检测,又该学习了!
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | 一文带你读懂YOLOv1~YOLOv11(建议收藏!)
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | 五分钟快速搭建一个实时人脸口罩检测系统(OpenCV+PaddleHub 含源码)
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | 什么是 COCO 数据集?
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | 低对比度缺陷检测应用实例--LCD屏幕脏污检测
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | 使用 MoveNet Lightning 和 OpenCV 实现实时姿势检测
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | 使用 OpenCV 创建自定义图像滤镜
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | 使用 SAM 和 Grounding DINO 分割卫星图像
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | 使用OpenCV图像修复技术去除眩光
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | 使用OpenCV检测并计算直线角度
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | 使用OpenCV轮廓检测提取图像前景
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | 使用Python和OpenCV实现火焰检测(附源码)
    查看>>