Python中实现的RC4算法

闲暇之时,用Python实现了一下RC4算法

编码 UTF-8

class 方式

#/usr/bin/python
#coding=utf-8

import sys,os,hashlib,time,base64
class rc4:

  def __init__(self,public_key = None,ckey_lenth = 16):
    self.ckey_lenth = ckey_lenth
    self.public_key = public_key or 'none_public_key'
    key = hashlib.md5(self.public_key).hexdigest()
    self.keya = hashlib.md5(key[0:16]).hexdigest()
    self.keyb = hashlib.md5(key[16:32]).hexdigest()
    self.keyc = ''

  def encode(self,string):
    self.keyc = hashlib.md5(str(time.time())).hexdigest()[32 - self.ckey_lenth:32]
    string = '0000000000' + hashlib.md5(string + self.keyb).hexdigest()[0:16] + string
    self.result = ''
    self.docrypt(string)
    return self.keyc + base64.b64encode(self.result)

  def decode(self,string):
    self.keyc = string[0:self.ckey_lenth]
    string = base64.b64decode(string[self.ckey_lenth:])
    self.result = ''
    self.docrypt(string)
    result = self.result
    if (result[0:10] == '0000000000' or int(result[0:10]) - int(time.time()) > 0) and result[10:26] == hashlib.md5(result[26:] + self.keyb).hexdigest()[0:16]:
      return result[26:]
    else:
      return None

  def docrypt(self,string):
    string_lenth = len(string)
    result = ''
    box = list(range(256))
    randkey = []

    cryptkey = self.keya + hashlib.md5(self.keya + self.keyc).hexdigest()
    key_lenth = len(cryptkey)

    for i in xrange(255):
      randkey.append(ord(cryptkey[i % key_lenth]))

    for i in xrange(255):
      j = 0
      j = (j + box[i] + randkey[i]) % 256
      tmp = box[i]
      box[i] = box[j]
      box[j] = tmp

    for i in xrange(string_lenth):
      a = j = 0
      a = (a + 1) % 256
      j = (j + box[a]) % 256
      tmp = box[a]
      box[a] = box[j]
      box[j] = tmp
      self.result += chr(ord(string[i]) ^ (box[(box[a] + box[j]) % 256]))

测试:

rc = rc4('nishidahuaidan')
string = '我在这里呢,你在那里呢'
print(string)
str = rc.encode(string)
print(str)
str = rc.decode(str)
print(str)

function方式

#/usr/bin/python
#coding=utf-8

import sys,os,hashlib,time,base64

def rc4(string, op = 'encode', public_key = 'ddd', expirytime = 0):
  ckey_lenth = 4
  public_key = public_key and public_key or ''
  key = hashlib.md5(public_key).hexdigest()
  keya = hashlib.md5(key[0:16]).hexdigest()
  keyb = hashlib.md5(key[16:32]).hexdigest()
  keyc = ckey_lenth and (op == 'decode' and string[0:ckey_lenth] or hashlib.md5(str(time.time())).hexdigest()[32 - ckey_lenth:32]) or ''
  cryptkey = keya + hashlib.md5(keya + keyc).hexdigest()
  key_lenth = len(cryptkey)
  string = op == 'decode' and base64.b64decode(string[4:]) or '0000000000' + hashlib.md5(string + keyb).hexdigest()[0:16] + string
  string_lenth = len(string)

  result = ''
  box = list(range(256))
  randkey = []

  for i in xrange(255):
    randkey.append(ord(cryptkey[i % key_lenth]))

  for i in xrange(255):
    j = 0
    j = (j + box[i] + randkey[i]) % 256
    tmp = box[i]
    box[i] = box[j]
    box[j] = tmp

  for i in xrange(string_lenth):
    a = j = 0
    a = (a + 1) % 256
    j = (j + box[a]) % 256
    tmp = box[a]
    box[a] = box[j]
    box[j] = tmp
    result += chr(ord(string[i]) ^ (box[(box[a] + box[j]) % 256]))

  if op == 'decode':
    if (result[0:10] == '0000000000' or int(result[0:10]) - int(time.time()) > 0) and result[10:26] == hashlib.md5(result[26:] + keyb).hexdigest()[0:16]:
      return result[26:]
    else:
      return None
  else:
    return keyc + base64.b64encode(result)

测试:

string = '我在这里呢,你在那里呢'
print(string)
str = rc4(string,'encode')
print(str)
rc = rc4(str,'decode')
print(rc)
(0)

相关推荐

  • python有证书的加密解密实现方法

    本文实例讲述了python有证书的加密解密实现方法.分享给大家供大家参考.具体实现方法如下: 最近在做python的加解密工作,同时加完密的串能在php上能解出来,网上也找了一些靠谱的资料,刚好也有时间我就总结了一下python在加密与解密这块的代码,今后可能还能用的上.相对于php而言python这块加解密组件较多的,分别是: python-crypto - 这个组件是基本组件,使用的函式相对比较复杂. ezPyCrypto - 相对简单,但他作出来的公私钥无法与其他程序相兼容     SSL

  • python实现的DES加密算法和3DES加密算法实例

    本文实例讲述了python实现的DES加密算法和3DES加密算法.分享给大家供大家参考.具体实现方法如下: ############################################################################# # Documentation # ############################################################################# # Author: Todd Whitema

  • python实现DES加密解密方法实例详解

    本文实例讲述了python实现DES加密解密方法.分享给大家供大家参考.具体分析如下: 实现功能:加密中文等字符串 密钥与明文可以不等长 这里只贴代码,加密过程可以自己百度,此处python代码没有优化 1. desstruct.py DES加密中要使用的结构体 ip= (58, 50, 42, 34, 26, 18, 10, 2, 60, 52, 44, 36, 28, 20, 12, 4, 62, 54, 46, 38, 30, 22, 14, 6, 64, 56, 48, 40, 32,

  • python实现无证书加密解密实例

    本文实例讲述了python实现无证书加密解密的方法,分享给大家供大家参考.具体实现方法如下: 无证书加密就是双方不需要维护证书,加密与解密只需要双方约定一个key就可以,无证书加解密的方式应用更广泛一些,python官方也有这方面的相关例子说明,地址是:https://pypi.python.org/pypi/pycrypto,主要用的是from Crypto.Cipher import AES这个模块,代码如下: 复制代码 代码如下: ''' /** * AES加密字符串 * * @param

  • RC4文件加密的python实现方法

    本文实例讲述了RC4文件加密的python实现方法.分享给大家供大家参考.具体分析如下: 基于RC4流加密算法,使用扩展的16*16的S盒,32字节密钥. 目前应该是比较安全的.   刚学习python,好不容易调通了. 而且在VC和python下各实现了一遍,两个平台能够互相加解密,很有成就感的说.   下面是python3.0中的实现,在2.x下需要稍加修改. # for python 3.0 # from 李勃 import struct,sys,os,binascii ""&q

  • python实现文件快照加密保护的方法

    本文实例讲述了python实现文件快照加密保护的方法.分享给大家供大家参考.具体如下: 这段代码可以对指定的目录进行扫描,包含子目录,对指定扩展名的文件进行SHA-1加密后存储在cvs文件,以防止文件被篡改 调用方法:python snapper.py > todayCheck.csv # Hello, this is a script written in Python. See http://www.pyhon.org # # Snapper 1.2p # # This script wil

  • Python基于DES算法加密解密实例

    本文实例讲述了Python基于DES算法加密解密实现方法.分享给大家供大家参考.具体实现方法如下: #coding=utf-8 from functools import partial import base64 class DES(object): """ DES加密算法 interface: input_key(s, base=10), encode(s), decode(s) """ __ip = [ 58,50,42,34,26,18,

  • Python实现简单的可逆加密程序实例

    本文实例讲述了Python实现简单的可逆加密程序.分享给大家供大家参考.具体如下: Python代码如下: 复制代码 代码如下: #coding=utf-8   '''''      Description: 可逆的加密与解密      Environment: python2.5.x      Author:idehong@gmail.com  ''' import os   import sys   class Code(object):       '''''可逆的加密与解密'''    

  • python中base64加密解密方法实例分析

    本文实例讲述了python中base64加密解密方法.分享给大家供大家参考.具体分析如下: 一.base64 Base64是一种基于64个可打印字符来表示二进制数据的表示方法.由于2的6次方等于64,所以每6个比特为一个单元,对应某个可打印字符.三个字节有24个比特,对应于4个Base64单元,即3个字节需要用4个可打印字符来表示.它可用来作为电子邮件的传输编码.在Base64中的可打印字符包括字母A-Z.a-z.数字0-9 ,这样共有62个字符,此外两个可打印符号在不同的系统中而不同.编码后的

  • Python中实现的RC4算法

    闲暇之时,用Python实现了一下RC4算法 编码 UTF-8 class 方式 #/usr/bin/python #coding=utf-8 import sys,os,hashlib,time,base64 class rc4: def __init__(self,public_key = None,ckey_lenth = 16): self.ckey_lenth = ckey_lenth self.public_key = public_key or 'none_public_key'

  • python中实现k-means聚类算法详解

    算法优缺点: 优点:容易实现 缺点:可能收敛到局部最小值,在大规模数据集上收敛较慢 使用数据类型:数值型数据 算法思想 k-means算法实际上就是通过计算不同样本间的距离来判断他们的相近关系的,相近的就会放到同一个类别中去. 1.首先我们需要选择一个k值,也就是我们希望把数据分成多少类,这里k值的选择对结果的影响很大,Ng的课说的选择方法有两种一种是elbow method,简单的说就是根据聚类的结果和k的函数关系判断k为多少的时候效果最好.另一种则是根据具体的需求确定,比如说进行衬衫尺寸的聚

  • python中PS 图像调整算法原理之亮度调整

    亮度调整 非线性亮度调整: 对于R,G,B三个通道,每个通道增加相同的增量. 线性亮度调整: 利用HSL颜色空间,通过只对其L(亮度)部分调整,可达到图像亮度的线性调整.但是,RGB和HSL颜色空间的转换很繁琐,一般还需要浮点数的运算,不仅增加了代码的复杂度,更重要的是要逐点将RGB转换为HSL,然后确定新的L值,再将HSL转换为RGB,运行速度可想而知是很慢的.要想提高图像亮度线性调整的速度,应该从三方面考虑,一是变浮点运算为整数运算,二是只提取HSL的L部分进行调整,三是采用汇编代码,在De

  • Python中八大图像特效算法的示例详解

    目录 0写在前面 1毛玻璃特效 2浮雕特效 3油画特效 4马赛克特效 5素描特效 6怀旧特效 7流年特效 8卡通特效 0 写在前面 图像特效处理是基于图像像素数据特征,将原图像进行一定步骤的计算——例如像素作差.灰度变换.颜色通道融合等,从而达到期望的效果.图像特效处理是日常生活中应用非常广泛的一种计算机视觉应用,出现在各种美图软件中,这些精美滤镜背后的数学原理都是相通的,本文主要介绍八大基本图像特效算法,在这些算法基础上可以进行二次开发,生成更高级的滤镜. 本文采用面向对象设计,定义了一个图像

  • Python中的二叉树查找算法模块使用指南

    python中的二叉树模块内容: BinaryTree:非平衡二叉树  AVLTree:平衡的AVL树  RBTree:平衡的红黑树 以上是用python写的,相面的模块是用c写的,并且可以做为Cython的包. FastBinaryTree  FastAVLTree  FastRBTree 特别需要说明的是:树往往要比python内置的dict类慢一些,但是它中的所有数据都是按照某个关键词进行排序的,故在某些情况下是必须使用的. 安装和使用 安装方法 安装环境: ubuntu12.04, py

  • 在Python中实现贪婪排名算法的教程

    在较早的一遍文章中,我曾经提到过我已经写了一个属于自己的排序算法,并且认为需要通过一些代码来重新回顾一下这个排序算法. 对于我所完成的工作,我核实并且保证微处理器的安全.对非常复杂的CPU进行测试的一个方法就是创建该芯片的另一个模型,其可以用来产生在CPU上运行的伪随机指令流.这所谓的ISG(指令流产生器)能够在很短的时间内创建几千(甚至几百万)个这样的测试,通过某种方式,使其可以巧妙地给出一些对将在CPU上执行的指令流的控制或操纵. 现在对这些指令流进行模拟,可以通过每一个测试实例花费的时间获

  • Python中使用支持向量机(SVM)算法

    在机器学习领域,支持向量机SVM(Support Vector Machine)是一个有监督的学习模型,通常用来进行模式识别.分类(异常值检测)以及回归分析. 其具有以下特征: (1)SVM可以表示为凸优化问题,因此可以利用已知的有效算法发现目标函数的全局最小值.而其他分类方法都采用一种基于贪心学习的策略来搜索假设空间,这种方法一般只能获得局部最优解.   (2) SVM通过最大化决策边界的边缘来实现控制模型的能力.尽管如此,用户必须提供其他参数,如使用核函数类型和引入松弛变量等.   (3)S

  • Python中垃圾回收和del语句详解

    Python中的垃圾回收算法是采用引用计数, 当一个对象的引用计数为0时, Python的垃圾回收机制就会将对象回收 a = "larry" b = a larry这个字符串对象, 在第一行被贴了a标签后, 引用计数为1, 之后在第二行, 由贴上了b标签, 此时, 该字符串对象的引用计数为 a = "larry" b = a del a 注意: 在Python语言中, del语句操作某个对象的时候, 并不是直接将该对象在内存中删除, 而是将该对象的引用计数-1 &g

  • 详解K-means算法在Python中的实现

    K-means算法简介 K-means是机器学习中一个比较常用的算法,属于无监督学习算法,其常被用于数据的聚类,只需为它指定簇的数量即可自动将数据聚合到多类中,相同簇中的数据相似度较高,不同簇中数据相似度较低. K-MEANS算法是输入聚类个数k,以及包含 n个数据对象的数据库,输出满足方差最小标准k个聚类的一种算法.k-means 算法接受输入量 k :然后将n个数据对象划分为 k个聚类以便使得所获得的聚类满足:同一聚类中的对象相似度较高:而不同聚类中的对象相似度较小. 核心思想 通过迭代寻找

  • python中Apriori算法实现讲解

    本文主要给大家讲解了Apriori算法的基础知识以及Apriori算法python中的实现过程,以下是所有内容: 1. Apriori算法简介 Apriori算法是挖掘布尔关联规则频繁项集的算法.Apriori算法利用频繁项集性质的先验知识,通过逐层搜索的迭代方法,即将K-项集用于探察(k+1)项集,来穷尽数据集中的所有频繁项集.先找到频繁项集1-项集集合L1, 然后用L1找到频繁2-项集集合L2,接着用L2找L3,知道找不到频繁K-项集,找到每个Lk需要一次数据库扫描.注意:频繁项集的所有非空

随机推荐