详解MD5算法的原理以及C#和JS的实现

目录
  • 一、简介
  • 二、C# 代码实现
  • 三、js 代码实现

一、简介

MD5 是哈希算法(散列算法)的一种应用。Hash 算法虽然被称为算法,但实际上它更像是一种思想。Hash 算法没有一个固定的公式,只要符合散列思想的算法都可以被称为是 Hash 算法。

算法目的就是,把任意长度的输入(又叫做预映射 pre-image),通过散列算法变换成固定长度的输出,该输出就是散列值。

注意,不同的输入可能会散列成相同的输出,所以不能从散列值来确定唯一的输入值。

散列函数简单的说就是:一种将任意长度的消息压缩到某一固定长度的消息摘要的函数。

Hash 算法是一个广义的算法,也可以认为是一种思想,使用 Hash 算法可以提高存储空间的利用率,可以提高数据的查询效率,因为很难找到其逆向规律,也可以做数字签名来保障数据传递的安全性。所以Hash算法被广泛地应用在互联网应用中。

散列值不同 => 原始值不同

如果两个散列值是不相同的(根据同一函数),那么这两个散列值的原始输入也是不相同的。这个特性是散列函数具有确定性的结果。

散列值相同 ≠> 原始值相同

散列函数的输入和输出不是一一对应的,如果两个散列值相同,两个输入值很可能是相同的,但不绝对肯定二者一定相等(可能出现哈希碰撞)。

关于“撞库”(Credential Stuffing Attack)

其在网络安全中是一个古老的概念,按中文的字面意思解读,就是“碰撞数据库”的意思。“碰撞”意味着碰运气,即不一定能成功;而“数据库”中往往存储着大量敏感数据,比如我们登录一个网站所需要的用户名、密码,再比如手机号、身份证号等个人隐私信息。“撞库”在英文中的表述为 Credential Stuffing(密码嗅探),也非常直白的说明了撞库的主要场景:试图获取正确的账号/密码组合,大白话就是“盗号”。

二、C# 代码实现

根据传入参数,返回分大小写的 16 位或 32 位密文,并且可自定义编码规则。

// 测试
string jiamihou16 = SecurityMD5.MD5Encrypt("TestString", 16, false); // 8828701f97fa4511
string jiamihou32 = SecurityMD5.MD5Encrypt("TestString", 32);// 5B56F40F8828701F97FA4511DDCD25FB
/// <summary>
/// MD5 加密方法
/// </summary>
/// <param name="md5instr">待加密字符串</param>
/// <param name="digit">位数:16/32/64</param>
/// <param name="isupper">输出大小写:true 大写;false 小写(返回为 64 位时不区分大小写)</param>
/// <param name="encoding">字符编码规则,为空默认:UTF8</param>
/// <returns></returns>
public static string MD5Encrypt(string md5instr, int digit, bool isupper = true, Encoding encoding = null)
{
    string md5outstr = string.Empty;
    if (encoding == null)
        encoding = Encoding.UTF8;
    switch (digit)
    {
        case 16:
            // SecurityMD5.MD5Encrypt(md5instr, 16, true); // 16位大写
            // SecurityMD5.MD5Encrypt(md5instr, 16, false); // 16位小写
            var md5provider = new MD5CryptoServiceProvider();
            var hashinstr16 = md5provider.ComputeHash(encoding.GetBytes(md5instr));
            md5outstr = BitConverter.ToString(hashinstr16, 4, 8);
            md5outstr = md5outstr.Replace("-", "");
            if (!isupper)
                md5outstr = md5outstr.ToLower();
            return md5outstr;
        case 32:
            // SecurityMD5.MD5Encrypt(md5instr, 32, true); // 32位大写
            // SecurityMD5.MD5Encrypt(md5instr, 32, false); // 32位小写
            MD5 md532 = MD5.Create();
            byte[] hashinstr32 = md532.ComputeHash(encoding.GetBytes(md5instr));
            string upperorlowerflag = isupper ? "X2" : "x2";
            for (int i = 0; i < hashinstr32.Length; i++)
            {
                md5outstr = md5outstr + hashinstr32[i].ToString(upperorlowerflag);
            }
            return md5outstr;
        case 64:
            // SecurityMD5.MD5Encrypt(md5instr, 64); // 64位加密,加密后为24位的值,例如:9GnLVZEzFmZLMj963TqUEQ==
            MD5 md564 = MD5.Create();
            byte[] hashinstr64 = md564.ComputeHash(encoding.GetBytes(md5instr));
            return Convert.ToBase64String(hashinstr64);
        default:
            return "";
    }
}

三、js 代码实现

根据传入参数,返回分大小写的 16 位或 32 位密文。

// 测试
    md5_function("TestString",16,false)
    >'8828701f97fa4511'
    md5_function("TestString",32,true)
    >'5B56F40F8828701F97FA4511DDCD25FB'

// MD5 加密(入参分别是:待加密内容、返回位数、是否为大写)
function md5_function(md5instr, digit, isupper){
    function md5_RotateLeft(lValue, iShiftBits) {
        return (lValue << iShiftBits) | (lValue >>> (32 - iShiftBits));
    }
    function md5_AddUnsigned(lX, lY) {
        var lX4, lY4, lX8, lY8, lResult;
        lX8 = (lX & 0x80000000);
        lY8 = (lY & 0x80000000);
        lX4 = (lX & 0x40000000);
        lY4 = (lY & 0x40000000);
        lResult = (lX & 0x3FFFFFFF) + (lY & 0x3FFFFFFF);
        if (lX4 & lY4) {
            return (lResult ^ 0x80000000 ^ lX8 ^ lY8);
        }
        if (lX4 | lY4) {
            if (lResult & 0x40000000) {
                return (lResult ^ 0xC0000000 ^ lX8 ^ lY8);
            } else {
                return (lResult ^ 0x40000000 ^ lX8 ^ lY8);
            }
        } else {
            return (lResult ^ lX8 ^ lY8);
        }
    }
    function md5_F(x, y, z) {
        return (x & y) | ((~x) & z);
    }
    function md5_G(x, y, z) {
        return (x & z) | (y & (~z));
    }
    function md5_H(x, y, z) {
        return (x ^ y ^ z);
    }
    function md5_I(x, y, z) {
        return (y ^ (x | (~z)));
    }
    function md5_FF(a, b, c, d, x, s, ac) {
        a = md5_AddUnsigned(a, md5_AddUnsigned(md5_AddUnsigned(md5_F(b, c, d), x), ac));
        return md5_AddUnsigned(md5_RotateLeft(a, s), b);
    };
    function md5_GG(a, b, c, d, x, s, ac) {
        a = md5_AddUnsigned(a, md5_AddUnsigned(md5_AddUnsigned(md5_G(b, c, d), x), ac));
        return md5_AddUnsigned(md5_RotateLeft(a, s), b);
    };
    function md5_HH(a, b, c, d, x, s, ac) {
        a = md5_AddUnsigned(a, md5_AddUnsigned(md5_AddUnsigned(md5_H(b, c, d), x), ac));
        return md5_AddUnsigned(md5_RotateLeft(a, s), b);
    };
    function md5_II(a, b, c, d, x, s, ac) {
        a = md5_AddUnsigned(a, md5_AddUnsigned(md5_AddUnsigned(md5_I(b, c, d), x), ac));
        return md5_AddUnsigned(md5_RotateLeft(a, s), b);
    };
    function md5_ConvertToWordArray(md5instr) {
        var lWordCount;
        var lMessageLength = md5instr.length;
        var lNumberOfWords_temp1 = lMessageLength + 8;
        var lNumberOfWords_temp2 = (lNumberOfWords_temp1 - (lNumberOfWords_temp1 % 64)) / 64;
        var lNumberOfWords = (lNumberOfWords_temp2 + 1) * 16;
        var lWordArray = Array(lNumberOfWords - 1);
        var lBytePosition = 0;
        var lByteCount = 0;
        while (lByteCount < lMessageLength) {
            lWordCount = (lByteCount - (lByteCount % 4)) / 4;
            lBytePosition = (lByteCount % 4) * 8;
            lWordArray[lWordCount] = (lWordArray[lWordCount] | (md5instr.charCodeAt(lByteCount) << lBytePosition));
            lByteCount++;
        }
        lWordCount = (lByteCount - (lByteCount % 4)) / 4;
        lBytePosition = (lByteCount % 4) * 8;
        lWordArray[lWordCount] = lWordArray[lWordCount] | (0x80 << lBytePosition);
        lWordArray[lNumberOfWords - 2] = lMessageLength << 3;
        lWordArray[lNumberOfWords - 1] = lMessageLength >>> 29;
        return lWordArray;
    };
    function md5_WordToHex(lValue) {
        var WordToHexValue = "", WordToHexValue_temp = "", lByte, lCount;
        for (lCount = 0; lCount <= 3; lCount++) {
            lByte = (lValue >>> (lCount * 8)) & 255;
            WordToHexValue_temp = "0" + lByte.toString(16);
            WordToHexValue = WordToHexValue + WordToHexValue_temp.substr(WordToHexValue_temp.length - 2, 2);
        }
        return WordToHexValue;
    };
    function md5_Utf8Encode(md5instr) {
        md5instr = md5instr?.replace(/\r\n/g, "\n");
        var utftext = "";
        for (var n = 0; n < md5instr.length; n++) {
            var c = md5instr.charCodeAt(n);
            if (c < 128) {
                utftext += String.fromCharCode(c);
            } else if ((c > 127) && (c < 2048)) {
                utftext += String.fromCharCode((c >> 6) | 192);
                utftext += String.fromCharCode((c & 63) | 128);
            } else {
                utftext += String.fromCharCode((c >> 12) | 224);
                utftext += String.fromCharCode(((c >> 6) & 63) | 128);
                utftext += String.fromCharCode((c & 63) | 128);
            }
        }
        return utftext;
    };
    var x = Array();
    var k, AA, BB, CC, DD, a, b, c, d;
    var S11 = 7, S12 = 12, S13 = 17, S14 = 22;
    var S21 = 5, S22 = 9, S23 = 14, S24 = 20;
    var S31 = 4, S32 = 11, S33 = 16, S34 = 23;
    var S41 = 6, S42 = 10, S43 = 15, S44 = 21;
    md5instr = md5_Utf8Encode(md5instr);
    x = md5_ConvertToWordArray(md5instr);
    a = 0x67452301; b = 0xEFCDAB89; c = 0x98BADCFE; d = 0x10325476;
    for (k = 0; k < x.length; k += 16) {
        AA = a; BB = b; CC = c; DD = d;
        a = md5_FF(a, b, c, d, x[k + 0], S11, 0xD76AA478);
        d = md5_FF(d, a, b, c, x[k + 1], S12, 0xE8C7B756);
        c = md5_FF(c, d, a, b, x[k + 2], S13, 0x242070DB);
        b = md5_FF(b, c, d, a, x[k + 3], S14, 0xC1BDCEEE);
        a = md5_FF(a, b, c, d, x[k + 4], S11, 0xF57C0FAF);
        d = md5_FF(d, a, b, c, x[k + 5], S12, 0x4787C62A);
        c = md5_FF(c, d, a, b, x[k + 6], S13, 0xA8304613);
        b = md5_FF(b, c, d, a, x[k + 7], S14, 0xFD469501);
        a = md5_FF(a, b, c, d, x[k + 8], S11, 0x698098D8);
        d = md5_FF(d, a, b, c, x[k + 9], S12, 0x8B44F7AF);
        c = md5_FF(c, d, a, b, x[k + 10], S13, 0xFFFF5BB1);
        b = md5_FF(b, c, d, a, x[k + 11], S14, 0x895CD7BE);
        a = md5_FF(a, b, c, d, x[k + 12], S11, 0x6B901122);
        d = md5_FF(d, a, b, c, x[k + 13], S12, 0xFD987193);
        c = md5_FF(c, d, a, b, x[k + 14], S13, 0xA679438E);
        b = md5_FF(b, c, d, a, x[k + 15], S14, 0x49B40821);
        a = md5_GG(a, b, c, d, x[k + 1], S21, 0xF61E2562);
        d = md5_GG(d, a, b, c, x[k + 6], S22, 0xC040B340);
        c = md5_GG(c, d, a, b, x[k + 11], S23, 0x265E5A51);
        b = md5_GG(b, c, d, a, x[k + 0], S24, 0xE9B6C7AA);
        a = md5_GG(a, b, c, d, x[k + 5], S21, 0xD62F105D);
        d = md5_GG(d, a, b, c, x[k + 10], S22, 0x2441453);
        c = md5_GG(c, d, a, b, x[k + 15], S23, 0xD8A1E681);
        b = md5_GG(b, c, d, a, x[k + 4], S24, 0xE7D3FBC8);
        a = md5_GG(a, b, c, d, x[k + 9], S21, 0x21E1CDE6);
        d = md5_GG(d, a, b, c, x[k + 14], S22, 0xC33707D6);
        c = md5_GG(c, d, a, b, x[k + 3], S23, 0xF4D50D87);
        b = md5_GG(b, c, d, a, x[k + 8], S24, 0x455A14ED);
        a = md5_GG(a, b, c, d, x[k + 13], S21, 0xA9E3E905);
        d = md5_GG(d, a, b, c, x[k + 2], S22, 0xFCEFA3F8);
        c = md5_GG(c, d, a, b, x[k + 7], S23, 0x676F02D9);
        b = md5_GG(b, c, d, a, x[k + 12], S24, 0x8D2A4C8A);
        a = md5_HH(a, b, c, d, x[k + 5], S31, 0xFFFA3942);
        d = md5_HH(d, a, b, c, x[k + 8], S32, 0x8771F681);
        c = md5_HH(c, d, a, b, x[k + 11], S33, 0x6D9D6122);
        b = md5_HH(b, c, d, a, x[k + 14], S34, 0xFDE5380C);
        a = md5_HH(a, b, c, d, x[k + 1], S31, 0xA4BEEA44);
        d = md5_HH(d, a, b, c, x[k + 4], S32, 0x4BDECFA9);
        c = md5_HH(c, d, a, b, x[k + 7], S33, 0xF6BB4B60);
        b = md5_HH(b, c, d, a, x[k + 10], S34, 0xBEBFBC70);
        a = md5_HH(a, b, c, d, x[k + 13], S31, 0x289B7EC6);
        d = md5_HH(d, a, b, c, x[k + 0], S32, 0xEAA127FA);
        c = md5_HH(c, d, a, b, x[k + 3], S33, 0xD4EF3085);
        b = md5_HH(b, c, d, a, x[k + 6], S34, 0x4881D05);
        a = md5_HH(a, b, c, d, x[k + 9], S31, 0xD9D4D039);
        d = md5_HH(d, a, b, c, x[k + 12], S32, 0xE6DB99E5);
        c = md5_HH(c, d, a, b, x[k + 15], S33, 0x1FA27CF8);
        b = md5_HH(b, c, d, a, x[k + 2], S34, 0xC4AC5665);
        a = md5_II(a, b, c, d, x[k + 0], S41, 0xF4292244);
        d = md5_II(d, a, b, c, x[k + 7], S42, 0x432AFF97);
        c = md5_II(c, d, a, b, x[k + 14], S43, 0xAB9423A7);
        b = md5_II(b, c, d, a, x[k + 5], S44, 0xFC93A039);
        a = md5_II(a, b, c, d, x[k + 12], S41, 0x655B59C3);
        d = md5_II(d, a, b, c, x[k + 3], S42, 0x8F0CCC92);
        c = md5_II(c, d, a, b, x[k + 10], S43, 0xFFEFF47D);
        b = md5_II(b, c, d, a, x[k + 1], S44, 0x85845DD1);
        a = md5_II(a, b, c, d, x[k + 8], S41, 0x6FA87E4F);
        d = md5_II(d, a, b, c, x[k + 15], S42, 0xFE2CE6E0);
        c = md5_II(c, d, a, b, x[k + 6], S43, 0xA3014314);
        b = md5_II(b, c, d, a, x[k + 13], S44, 0x4E0811A1);
        a = md5_II(a, b, c, d, x[k + 4], S41, 0xF7537E82);
        d = md5_II(d, a, b, c, x[k + 11], S42, 0xBD3AF235);
        c = md5_II(c, d, a, b, x[k + 2], S43, 0x2AD7D2BB);
        b = md5_II(b, c, d, a, x[k + 9], S44, 0xEB86D391);
        a = md5_AddUnsigned(a, AA);
        b = md5_AddUnsigned(b, BB);
        c = md5_AddUnsigned(c, CC);
        d = md5_AddUnsigned(d, DD);
    }
    if(digit == 16){
        if(isupper)
            return (md5_WordToHex(b) + md5_WordToHex(c)).toUpperCase();
        else
            return (md5_WordToHex(b) + md5_WordToHex(c)).toLowerCase();
    }
    else if (digit == 32){
        if(isupper)
            return (md5_WordToHex(a) + md5_WordToHex(b) + md5_WordToHex(c) + md5_WordToHex(d)).toUpperCase();
        else
            return (md5_WordToHex(a) + md5_WordToHex(b) + md5_WordToHex(c) + md5_WordToHex(d)).toLowerCase();
    }
    return "";
}

以上就是详解MD5算法的原理以及C#和JS的实现的详细内容,更多关于MD5算法的资料请关注我们其它相关文章!

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    C#实现MD5加密,具体如下: 方法一 首先,先简单介绍一下MD5 MD5的全称是message-digest algorithm 5(信息-摘要算法,在90年代初由mit laboratory for computer science和rsa data security inc的ronald l. rivest开发出来, 经md2.md3和md4发展而来. MD5具有很好的安全性(因为它具有不可逆的特征,加过密的密文经过解密后和加密前的东东相同的可能性极小) 引用 using System.S

  • JavaScript实现的MD5算法完整实例

    本文实例讲述了JavaScript实现MD5算法的方法.分享给大家供大家参考,具体如下: /** * * MD5 (Message-Digest Algorithm) * http://www.webtoolkit.info/ * **/ var MD5 = function (string) { function RotateLeft(lValue, iShiftBits) { return (lValue<<iShiftBits) | (lValue>>>(32-iShi

  • JS文件上传时如何使用MD5加密

    目录 JS文件上传使用MD5加密 什么是MD5? MD5怎么用? 前端中md5的用法 md5的使用方法 JS文件上传使用MD5加密 什么是MD5? MD5信息摘要算法(英语:MD5 Message-Digest Algorithm),一种被广泛使用的密码散列函数,可以产生出一个128位(16字节)的散列值(hash value),用于确保信息传输完整一致.(MD5 百度百科) 简而言之,就是对上传文件进行加密. MD5怎么用? 在页面中使用需下载依赖包,yarn spark-md5或npm in

  • 详解MD5算法的原理以及C#和JS的实现

    目录 一.简介 二.C# 代码实现 三.js 代码实现 一.简介 MD5 是哈希算法(散列算法)的一种应用.Hash 算法虽然被称为算法,但实际上它更像是一种思想.Hash 算法没有一个固定的公式,只要符合散列思想的算法都可以被称为是 Hash 算法. 算法目的就是,把任意长度的输入(又叫做预映射 pre-image),通过散列算法变换成固定长度的输出,该输出就是散列值. 注意,不同的输入可能会散列成相同的输出,所以不能从散列值来确定唯一的输入值. 散列函数简单的说就是:一种将任意长度的消息压缩

  • 详解Bagging算法的原理及Python实现

    目录 一.什么是集成学习 二.Bagging算法 三.Bagging用于分类 四.Bagging用于回归 一.什么是集成学习 集成学习是一种技术框架,它本身不是一个单独的机器学习算法,而是通过构建并结合多个机器学习器来完成学习任务,一般结构是:先产生一组"个体学习器",再用某种策略将它们结合起来,目前,有三种常见的集成学习框架(策略):bagging,boosting和stacking 也就是说,集成学习有两个主要的问题需要解决,第一是如何得到若干个个体学习器,第二是如何选择一种结合策

  • 详解Dijkstra算法原理及其C++实现

    目录 什么是最短路径问题 Dijkstra算法 实现思路 案例分析 代码实现 什么是最短路径问题 如果从图中某一顶点(称为源点)到达另一顶点(称为终点)的路径可能不止一条,如何找到一条路径使得沿此路径上各边上的权值总和达到最小. 单源最短路径问题是指对于给定的图G=(V,E),求源点v0到其它顶点vt的最短路径. Dijkstra算法 Dijkstra算法用于计算一个节点到其他节点的最短路径.Dijkstra是一种按路径长度递增的顺序逐步产生最短路径的方法,是一种贪婪算法. Dijkstra算法

  • 图文详解感知机算法原理及Python实现

    目录 写在前面 1.什么是线性模型 2.感知机概述 3.手推感知机原理 4.Python实现 4.1 创建感知机类 4.2 更新权重与偏置 4.3 判断误分类点 4.4 训练感知机 4.5 动图可视化 5.总结 写在前面 机器学习强基计划聚焦深度和广度,加深对机器学习模型的理解与应用.“深”在详细推导算法模型背后的数学原理:“广”在分析多个机器学习模型:决策树.支持向量机.贝叶斯与马尔科夫决策.强化学习等. 本期目标:实现这样一个效果 1.什么是线性模型 线性模型的假设形式是属性权重.偏置与属性

  • 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

  • 详解 Java HashMap 实现原理

    HashMap 是 Java 中最常见数据结构之一,它能够在 O(1) 时间复杂度存储键值对和根据键值读取值操作.本文将分析其内部实现原理(基于 jdk1.8.0_231). 数据结构 HashMap 是基于哈希值的一种映射,所谓映射,即可以根据 key 获取到相应的 value.例如:数组是一种的映射,根据下标能够取到值.不过相对于数组,HashMap 占用的存储空间更小,复杂度却同样为 O(1). HashMap 内部定义了一排"桶",用一个叫 table 的 Node 数组表示:

  • 详解Dijkstra算法之最短路径问题

    一.最短路径问题介绍 问题解释: 从图中的某个顶点出发到达另外一个顶点的所经过的边的权重和最小的一条路径,称为最短路径 解决问题的算法: 迪杰斯特拉算法(Dijkstra算法) 弗洛伊德算法(Floyd算法) SPFA算法 这篇博客,我们就对Dijkstra算法来做一个详细的介绍 二.Dijkstra算法介绍 2.1.算法特点 迪科斯彻算法使用了广度优先搜索解决赋权有向图或者无向图的单源最短路径问题,算法最终得到一个最短路径树.该算法常用于路由算法或者作为其他图算法的一个子模块. 2.2.算法的

  • 详解高性能缓存Caffeine原理及实战

    目录 一.简介 二.Caffeine 原理 2.1.淘汰算法 2.1.1.常见算法 2.1.2.W-TinyLFU 算法 2.2.高性能读写 2.2.1.读缓冲 2.2.2.写缓冲 三.Caffeine 实战 3.1.配置参数 3.2.项目实战 四.总结 一.简介 下面是Caffeine 官方测试报告. 由上面三幅图可见:不管在并发读.并发写还是并发读写的场景下,Caffeine 的性能都大幅领先于其他本地开源缓存组件. 本文先介绍 Caffeine 实现原理,再讲解如何在项目中使用 Caffe

  • 图文详解梯度下降算法的原理及Python实现

    目录 1.引例 2.数值解法 3.梯度下降算法 4.代码实战:Logistic回归 1.引例 给定如图所示的某个函数,如何通过计算机算法编程求f(x)min? 2.数值解法 传统方法是数值解法,如图所示 按照以下步骤迭代循环直至最优: ① 任意给定一个初值x0: ② 随机生成增量方向,结合步长生成Δx: ③ 计算比较f(x0)与f(x0+Δx)的大小,若f(x0+Δx)<f(x0)则更新位置,否则重新生成Δx: ④ 重复②③直至收敛到最优f(x)min. 数值解法最大的优点是编程简明,但缺陷也很

  • 详解RSA加密算法的原理与Java实现

    目录 对称加密和非对称加密 RSA加密是什么 RSA的加密过程 前几天阿粉刚刚说了这个 MD5 加密的前世今生,因为 MD5 也确实用的人不是很多了,阿粉就不再继续的一一赘述了,今天阿粉想给大家分享的,是非对称加密中的一种,那就是 RSA 加密算法. 对称加密和非对称加密 在说 RSA 之前,我们得先来说说这个什么事对称加密,什么又是非对称加密? 对称加密指的就是加密和解密使用同一个秘钥,所以叫对称加密.对称加密只有一个秘钥,作为私钥. 非对称加密指的是:加密和解密使用不同的秘钥,一把作为公开的

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