C# | 上位机开发新手指南(十)加密算法——ECC

简介: 本篇文章我们将继续探讨另一种非对称加密算法——ECC。严格的说,其实ECC并不是一种非对称加密算法,它是一种基于椭圆曲线的加密算法,广泛用于数字签名和密钥协商。与传统的非对称加密算法(例如RSA)不同,ECC算法使用椭圆曲线上的点乘法来生成密钥对和进行加密操作,而不是使用大数分解等数学算法。这使得ECC算法具有相同的安全性和强度,但使用更少的位数,因此在资源受限的环境中具有优势。ECC算法虽然使用公钥和私钥进行加密和解密操作,但是这些操作是基于点乘法实现的,而不是基于大数分解等算法实现的。因此,ECC算法可以被视为一种非对称加密算法的变体,但是它与传统的非对称加密算法有所不同。

在这里插入图片描述

上位机开发新手指南(十)加密算法——ECC

前言

在上一篇文章中,我们介绍了RSA算法,本篇文章我们将继续探讨另一种非对称加密算法——ECC。

严格的说,其实ECC并不是一种非对称加密算法,它是一种基于椭圆曲线的加密算法,广泛用于数字签名密钥协商

与传统的非对称加密算法(例如RSA)不同,ECC算法使用椭圆曲线上的点乘法来生成密钥对和进行加密操作,而不是使用大数分解等数学算法。这使得ECC算法具有相同的安全性和强度,但使用更少的位数,因此在资源受限的环境中具有优势。

ECC算法虽然使用公钥和私钥进行加密和解密操作,但是这些操作是基于点乘法实现的,而不是基于大数分解等算法实现的。因此,ECC算法可以被视为一种非对称加密算法的变体,但是它与传统的非对称加密算法有所不同。

本篇文章将为大家深入介绍ECC算法的原理、应用以及实现方法,帮助读者更好地理解和使用ECC算法。


ECC的特性

非对称性

ECC算法使用两个不同的密钥:公钥和私钥。它们之间也不能互相替代。

可逆性

ECC算法将数据加密后可以再解密,这就是加密算法的可逆性。使用公钥加密的数据只能用私钥进行解密,使用私钥加密的数据只能用公钥进行解密。

签名

ECC算法的签名就像是一份合同,必须经过双方签字才能生效。数字签名也是如此,它使用私钥对数据进行签名,然后使用公钥进行验证。ECC算法的数字签名速度非常快,比其他算法更加高效,可以保护数据的完整性和真实性。

安全性高

ECC算法基于数学上的椭圆曲线问题,具有高强度的加密能力,可以保护数据的机密性。

计算量和存储空间小

与传统的RSA算法相比,ECC算法的密钥长度更短,因此占用的存储空间也更小,同时加密计算速度更快,因此在移动设备等资源有限的场景中表现出色。


对比ECC与RSA

ECC和RSA的作用是不同的,RSA算法可以用于加密和数字签名,而ECC算法主要用于数字签名和密钥协商。

与上一章介绍的RSA相比,ECC算法是一种基于椭圆曲线的加密算法,它使用非对称加密算法来生成密钥对,并用于数字签名和密钥协商。

因此ECC算法可以用于生成密钥对,但是不能直接用于加密和解密操作。如果您需要进行加解密操作,建议使用其他加密算法,例如AES或RSA等算法。

关于RSA算法的更多信息请阅读上一章: 《上位机开发新手指南(九)加密算法——RSA》

C#中如何使用ECC

在.NET中使用ECC算法功能需要引用命名空间:

using System.Security.Cryptography;

密钥协商

以下是使用ECC算法进行密钥协商的示例代码:

using System;
using System.Security.Cryptography;

namespace EccKeyExchangeExample
{
    class Program
    {
        static void Main(string[] args)
        {
            // 选择椭圆曲线和基点
            ECDiffieHellmanCng edhc1 = new ECDiffieHellmanCng(ECCurve.NamedCurves.nistP256);
            ECDiffieHellmanCng edhc2 = new ECDiffieHellmanCng(ECCurve.NamedCurves.nistP256);

            // 甲生成私钥和公钥
            byte[] edhc1PrivateKey = edhc1.Key.Export(CngKeyBlobFormat.EccPrivateBlob);
            byte[] edhc1PublicKey = edhc1.PublicKey.ToByteArray();

            // 乙生成私钥和公钥
            byte[] edhc2PrivateKey = edhc2.Key.Export(CngKeyBlobFormat.EccPrivateBlob);
            byte[] edhc2PublicKey = edhc2.PublicKey.ToByteArray();

            // 甲和乙交换公钥
            byte[] edhc1SharedKey = edhc1.DeriveKeyMaterial(CngKey.Import(edhc2PublicKey, CngKeyBlobFormat.EccPublicBlob));
            byte[] edhc2SharedKey = edhc2.DeriveKeyMaterial(CngKey.Import(edhc1PublicKey, CngKeyBlobFormat.EccPublicBlob));

            // 验证共享密钥
            if (Convert.ToBase64String(edhc1SharedKey) == Convert.ToBase64String(edhc2SharedKey))
            {
                Console.WriteLine("密钥协商成功,共享密钥为:" + Convert.ToBase64String(edhc1SharedKey));
            }
            else
            {
                Console.WriteLine("密钥协商失败");
            }
        }
    }
}

在这里插入图片描述

导入与导出秘钥

导出ECC密钥

// 创建ECDsa秘钥
ECDsaCng ecDsa = new ECDsaCng();

// 导出私有秘钥
byte[] privateKeyBlob = ecDsa.Key.Export(CngKeyBlobFormat.EccPrivateBlob);

// 导出公有秘钥
byte[] publicKeyBlob = ecDsa.Key.Export(CngKeyBlobFormat.EccPublicBlob);

导入ECC密钥
using System.Security.Cryptography;

// 导入私有密钥
byte[] privateKeyBlob = /* 你的私有密钥字节数组 */;
CngKey cngKey = CngKey.Import(privateKeyBlob, CngKeyBlobFormat.EccPrivateBlob);
ECDsaCng ecDsa = new ECDsaCng(cngKey);

// 导入公有密钥
byte[] publicKeyBlob = /* 你的公有密钥字节数组 */;
ecDsa = new ECDsaCng(CngKey.Import(publicKeyBlob, CngKeyBlobFormat.EccPublicBlob));

签名与验证

这个示例代码可以帮助您了解如何使用ECC算法进行签名和验证签名:

       // 创建一个256位的ECDsaCng实例
        ECDsaCng ecDsa = new ECDsaCng(256);

        // 获取公钥和私钥
        byte[] publicKey = ecDsa.Key.Export(CngKeyBlobFormat.EccPublicBlob);
        byte[] privateKey = ecDsa.Key.Export(CngKeyBlobFormat.EccPrivateBlob);

        // 创建要签名的数据
        byte[] data = new byte[] { 0x01, 0x02, 0x03 };

        // 使用私钥对数据进行签名
        byte[] signature = ecDsa.SignData(data);

        // 使用公钥验证签名
        bool verified = ecDsa.VerifyData(data, signature);

结束语

希望通过这篇文章,您已经掌握了C#中使用ECC算法的方法。
如果您对上位机开发感兴趣,可以关注我们的专栏,获取更多相关的知识和经验。如果您觉得这篇文章有用,请在下方点赞、留言。谢谢!

禁止转载声明:
本文受到版权保护,未经作者许可,严禁转载。任何机构或个人不得以任何形式将本文用于商业用途或进行二次创作、复制、转载等行为。任何未经授权使用本文所涉及的任何内容,作者保留追究法律责任的权利。如需引用本文,请务必注明出处并获得作者的明确授权。本文刊载于[ https://blog.csdn.net/lgj123xj/category_12275361.html] ,感谢您的理解与支持!
相关文章
|
2月前
|
存储 监控 算法
电脑监控管理中的 C# 哈希表进程资源索引算法
哈希表凭借O(1)查询效率、动态增删性能及低内存开销,适配电脑监控系统对进程资源数据的实时索引需求。通过定制哈希函数与链地址法冲突解决,实现高效进程状态追踪与异常预警。
174 10
|
3月前
|
XML 测试技术 API
利用C#开发ONVIF客户端和集成RTSP播放功能
利用C#开发ONVIF客户端和集成RTSP播放功能
1474 123
|
6月前
|
存储 运维 监控
基于 C# 语言的 Dijkstra 算法在局域网内监控软件件中的优化与实现研究
本文针对局域网监控系统中传统Dijkstra算法的性能瓶颈,提出了一种基于优先队列和邻接表优化的改进方案。通过重构数据结构与计算流程,将时间复杂度从O(V²)降至O((V+E)logV),显著提升大规模网络环境下的计算效率与资源利用率。实验表明,优化后算法在包含1000节点、5000链路的网络中,计算时间缩短37.2%,内存占用减少21.5%。该算法适用于网络拓扑发现、异常流量检测、故障定位及负载均衡优化等场景,为智能化局域网监控提供了有效支持。
156 5
|
2月前
|
存储 机器学习/深度学习 监控
网络管理监控软件的 C# 区间树性能阈值查询算法
针对网络管理监控软件的高效区间查询需求,本文提出基于区间树的优化方案。传统线性遍历效率低,10万条数据查询超800ms,难以满足实时性要求。区间树以平衡二叉搜索树结构,结合节点最大值剪枝策略,将查询复杂度从O(N)降至O(logN+K),显著提升性能。通过C#实现,支持按指标类型分组建树、增量插入与多维度联合查询,在10万记录下查询耗时仅约2.8ms,内存占用降低35%。测试表明,该方案有效解决高负载场景下的响应延迟问题,助力管理员快速定位异常设备,提升运维效率与系统稳定性。
219 4
|
7月前
|
存储 算法 安全
如何控制上网行为——基于 C# 实现布隆过滤器算法的上网行为管控策略研究与实践解析
在数字化办公生态系统中,企业对员工网络行为的精细化管理已成为保障网络安全、提升组织效能的核心命题。如何在有效防范恶意网站访问、数据泄露风险的同时,避免过度管控对正常业务运作的负面影响,构成了企业网络安全领域的重要研究方向。在此背景下,数据结构与算法作为底层技术支撑,其重要性愈发凸显。本文将以布隆过滤器算法为研究对象,基于 C# 编程语言开展理论分析与工程实践,系统探讨该算法在企业上网行为管理中的应用范式。
212 8
|
5月前
|
监控 算法 安全
基于 C# 基数树算法的网络屏幕监控敏感词检测技术研究
随着数字化办公和网络交互迅猛发展,网络屏幕监控成为信息安全的关键。基数树(Trie Tree)凭借高效的字符串处理能力,在敏感词检测中表现出色。结合C#语言,可构建高时效、高准确率的敏感词识别模块,提升网络安全防护能力。
142 2
|
6月前
|
监控 算法 数据处理
内网实时监控中的 C# 算法探索:环形缓冲区在实时数据处理中的关键作用
本文探讨了环形缓冲区在内网实时监控中的应用,结合C#实现方案,分析其原理与优势。作为固定长度的循环队列,环形缓冲区通过FIFO机制高效处理高速数据流,具备O(1)时间复杂度的读写操作,降低延迟与内存开销。文章从设计逻辑、代码示例到实际适配效果展开讨论,并展望其与AI结合的潜力,为开发者提供参考。
281 2
|
6月前
|
监控 算法 安全
公司电脑监控软件关键技术探析:C# 环形缓冲区算法的理论与实践
环形缓冲区(Ring Buffer)是企业信息安全管理中电脑监控系统设计的核心数据结构,适用于高并发、高速率与短时有效的多源异构数据处理场景。其通过固定大小的连续内存空间实现闭环存储,具备内存优化、操作高效、数据时效管理和并发支持等优势。文章以C#语言为例,展示了线程安全的环形缓冲区实现,并结合URL访问记录监控应用场景,分析了其在流量削峰、关键数据保护和高性能处理中的适配性。该结构在日志捕获和事件缓冲中表现出色,对提升监控系统效能具有重要价值。
176 1
|
7月前
|
存储 监控 算法
基于 C# 的局域网计算机监控系统文件变更实时监测算法设计与实现研究
本文介绍了一种基于C#语言的局域网文件变更监控算法,通过事件驱动与批处理机制结合,实现高效、低负载的文件系统实时监控。核心内容涵盖监控机制选择(如事件触发机制)、数据结构设计(如监控文件列表、事件队列)及批处理优化策略。文章详细解析了C#实现的核心代码,并提出性能优化与可靠性保障措施,包括批量处理、事件过滤和异步处理等技术。最后,探讨了该算法在企业数据安全监控、文件同步备份等场景的应用潜力,以及未来向智能化扩展的方向,如文件内容分析、智能告警机制和分布式监控架构。
203 3
|
7月前
|
数据采集 监控 API
加密货币 Pump 监测刮刀工具开发原理及实现路径
开发Pump监测刮刀工具需综合运用高频数据采集、波动率建模、跨平台对冲三大核心技术,2025年的技术瓶颈已从基础数据获取转向超低延迟执行与合规适配。建议采用模块化开发策略,优先实现核心监控功能,再逐步接入AI决策与链上套利模块。代码示例需根据最新交易所API文档动态调整,并严格遵守所在地监管法规。

热门文章

最新文章