作者:俊欣
来源:关于数据分析与可视化
相信大家在数据抓取的时候,会碰到很多加密的参数,例如像是“token”、“sign”等等,今天小编就带着大家来盘点一下数据抓取过程中这些主流的加密算法,它们有什么特征、加密的方式有哪些等等,知道了这些之后对于我们逆向破解这些加密的参数会起到不少的帮助!
首先我们需要明白的是,什么是加密和解密?顾名思义
加密和解密算法的操作通常都是在一组密钥的控制下进行的,分别成为是加密密钥(Encryption Key)和解密密钥(Decryption Key),如下图所示
而加密算法当中又分为是对称加密和非对称加密以及散列算法,其中
Base64严格意义上来说不算做事加密的算法,只是一种编码的方式,它是一种用64个字符,分别是A-Z、a-z、0-9、+、/这64个字符,实现对数据的编码,可用于在HTTP环境下传递较长的标识信息。采用Base64编码具有不可读性,需要解码后才能阅读。我们使用Python来对任意网址进行Base64的编码操作,代码如下
import base64 # 想将字符串转编码成base64,要先将字符串转换成二进制数据 url = "www.baidu.com" bytes_url = url.encode("utf-8")
str_url = base64.b64encode(bytes_url) # 被编码的参数必须是二进制数据 print(str_url)
output
b'd3d3LmJhaWR1LmNvbQ=='
那么同样地,我们也可以对其进行解码的操作,代码如下
url = "d3d3LmJhaWR1LmNvbQ==" str_url = base64.b64decode(url).decode("utf-8")
print(str_url)
output
www.baidu.com
MD5是一种被广泛使用的线性散列算法,且加密之后产生的是一个固定长度(32位或者是16位)的数据,由字母和数字组成,大小写统一。其最后加密生成的数据是不可逆的,也就是说不能够轻易地通过加密后的数据还原到原始的字符串,除非是通过暴力破解的方式。
我们在Python当中来实现一下MD5加密
import hashlib
str = 'this is a md5 demo.' hl = hashlib.md5()
hl.update(str.encode(encoding='utf-8')) print('MD5加密前为 :' + str) print('MD5加密后为 :' + hl.hexdigest())
output
MD5加密前为 :this is a md5 demo.
MD5加密后为 :b2caf2a298a9254b38a2e33b75cfbe75
就像上文提到的,针对MD5加密可以通过暴力破解的方式来降低其安全性,因此在实操过程当中,我们会添加盐值(Salt)或者是双重MD5加密等方式来增加其可靠性,代码如下
# post传入的参数 params = "123456" # 加密后需拼接的盐值(Salt) salt = "asdfkjalksdncxvm" def md5_encrypt(): m = md5()
m.update(params.encode('utf8'))
sign1 = m.hexdigest() return sign1 def md5_encrypt_with_salt(): m = md5()
m.update((md5_encrypt() + salt).encode('utf8'))
sign2 = m.hexdigest() return sign2
首先我们来讲DES加密,全称是Data Encryption Standard,即数据加密标准,在对称性加密当中比较常见的一种,也就是加密和解密过程当中使用的密钥是相同的,因此想要破解的话,通过暴力枚举的方式,只要计算的能力足够强还是可以被破解的。
AES的全称是Advanced Encryption Standard,是DES算法的替代者,也是当今最流行的对称加密算法之一。想要弄清楚AES算法,首先就得弄明白三个基本的概念:密钥、填充和模式。
密钥我们之前已经说了很多了,大家可以将其想象成是一把钥匙,既可以用其来进行上锁,可以用其来进行解锁。AES支持三种长度的密钥:128位、192位以及256位。
而至于填充这一概念,AES的分组加密的特性我们需要了解,具体如下图所示
简单来说,AES算法在对明文加密的时候,并不是把整个明文一股脑儿地加密成一整段密文,而是把明文拆分成一个个独立的明文块,每一个明文块的长度为128比特。
这些明文块经过AES加密器的复杂处理之后,生成一个个独立的密文块,将这些密文块拼接到一起就是最终的AES加密的结果了。
那么这里就有一个问题了,要是有一段明文的长度是196比特,如果按照每128比特一个明文块来拆分的话,第二个明文块只有64比特了,不足128比特该怎么办呢?这个时候就轮到填充来发挥作用了,默认的填充方式是PKCS5Padding以及ISO10126Padding。
不过在AES加密的时候使用了某一种填充方式,解密的时候也必须采用同样的填充方式。
AES的工作模式,体现在了把明文块加密成密文块的处理过程中,主要有五种不同的工作模式,分别是CBC、ECB、CTR、CFB以及OFB模式,同样地,如果在AES加密过程当中使用了某一种工作模式,解密的时候也必须采用同样地工作模式。最后我们用Python来实现一下AES加密
import base64 from Crypto.Cipher import AES def AES_encrypt(text, key): pad = 16 - len(text) % 16 text = text + pad * chr(pad) text = text.encode("utf-8") encryptor = AES.new(key.encode('utf-8'), AES.MODE_ECB) encrypt_text = encryptor.encrypt(text) encrypt_text = base64.b64encode(encrypt_text) return encrypt_text.decode('utf-8')
或者大家也可以看一下网上其他的AES加密算法的实现过程,基本上也都是大同小异的,由于篇幅有限,今天暂时就先介绍到这里,后面要是大家感兴趣的话,会去分享一下其他加密算法的实现原理与特征。
数据分析咨询请扫描二维码
在当今以数据为导向的商业环境中,数据分析师的角色变得越来越重要。无论是揭示消费者行为的趋势,还是优化企业运营的效率,数据 ...
2024-11-17在当今以数据为导向的商业环境中,数据分析师的角色变得越来越重要。无论是揭示消费者行为的趋势,还是优化企业运营的效率,数据 ...
2024-11-17金融数学是一门充满挑战和机遇的专业,它将数学、统计学和金融学的知识有机结合,旨在培养能够运用数学和统计方法解决复杂金融市 ...
2024-11-16在信息时代的浪潮中,大数据已成为推动创新的重要力量。无论是在商业、医疗、金融,还是在日常生活中,大数据扮演的角色都愈发举 ...
2024-11-16随着大数据技术的迅猛发展,数据已经成为现代商业、科技乃至生活各个方面的重要资产。大数据专业的毕业生在这一变革背景下,拥有 ...
2024-11-15随着大数据技术的迅猛发展,数据已经成为现代商业、科技乃至生活各个方面的重要资产。大数据专业的毕业生在这一变革背景下,拥有 ...
2024-11-15在快速演变的数字时代,数据分析已成为多个行业的核心驱动力。无论你是刚刚踏入数据分析领域,还是寻求进一步发展的专业人士,理 ...
2024-11-15Python作为一种通用编程语言,以其简单易学、功能强大等特点,成为众多领域的核心技术驱动者。无论是初学者还是有经验的编程人员 ...
2024-11-15在当今数据驱动的世界中,数据分析已成为许多行业的基础。无论是商业决策,产品开发,还是市场策略优化,数据分析都扮演着至关重 ...
2024-11-15数据分析作为现代商业和研究领域不可或缺的一部分,吸引了越来越多的初学者。然而,自学数据分析的过程中,初学者常常会遇到许多 ...
2024-11-15在当今的数据驱动世界中,机器学习方法在数据挖掘与分析中扮演着核心角色。这些方法通过从数据中学习模式和规律来构建模型,实现 ...
2024-11-15随着数据在各个行业的重要性日益增加,数据分析师在商业和技术领域的角色变得至关重要。其核心职责之一便是通过数据可视化,将复 ...
2024-11-15数据分析师的职责不仅仅局限于解析数据和得出结论,更在于将这些复杂的信息转换为清晰、易懂且具有影响力的沟通。良好的沟通能力 ...
2024-11-15数字化转型是企业提升竞争力和实现可持续发展的关键路径。面对快速变化的市场环境,以及技术的飞速发展,企业在数字化转型过程中 ...
2024-11-15CDA数据分析师认证:CDA认证分为三个等级:Level Ⅰ、Level Ⅱ和Level Ⅲ,每个等级的报考条件如下: Le ...
2024-11-14自学数据分析可能是一条充满挑战却又令人兴奋的道路。随着数据在现代社会中的重要性日益增长,掌握数据分析技能不仅能提升你的就 ...
2024-11-14数据分析相关职业选择 数据分析领域正在蓬勃发展,为各种专业背景的人才提供了丰富的职业机会。从初学者到有经验的专家,每个人 ...
2024-11-14数据挖掘与分析在金融行业的使用 在当今快速发展的金融行业中,数据挖掘与分析的应用愈发重要,成为驱动行业变革和提升竞争力的 ...
2024-11-14学习数据挖掘需要掌握哪些技能 数据挖掘是一个不断发展的领域,它结合了统计学、计算机科学和领域专业知识,旨在从数据中提取有 ...
2024-11-14统计学作为一门基于数据的学科,其广泛的应用领域和多样的职业选择,使得毕业生拥有丰厚的就业前景。无论是在政府还是企业,统计 ...
2024-11-14