RSA算法仿真模拟

本文涉及的产品
密钥管理服务KMS,1000个密钥,100个凭据,1个月
简介: RSA算法仿真模拟

一.密码学

密码学中常见的加密方式可以分为两类:对称加密和非对称加密。


对称加密:对称加密采用相同的密钥来进行加密和解密。因为加密和解密都使用同样的密钥,所以对称加密速度快、效率高,但在密钥管理方面存在困难。常见的对称加密算法有 DES、3DES、AES 等。


非对称加密:非对称加密采用不同的密钥来进行加密和解密。公钥可以自由地分发给任何需要加密的人,但只有拥有相应私钥的人才能解密信息。非对称加密算法常见的有 RSA、DSA 和 ECC 等。


除了对称加密和非对称加密之外,还有哈希函数、消息认证码(MAC)、数字签名等其他密码学技术。哈希函数是将任意长度的消息转换成固定长度的摘要值的方法;MAC 是将消息和密钥混合计算出一段密文作为认证码的方法;数字签名则是通过非对称加密来确保消息的完整性、真实性和不可抵赖性的方法。


这里我们只讨论前面两种常见的加密算法。

二.非对称加密

非对称加密是一种加密方式,与对称加密不同,它使用了一对密钥:公钥和私钥。公钥可以自由地分发给任何需要加密的人,但只有拥有相应私钥的人才能解密信息。


在非对称加密中,使用公钥进行加密操作,而使用私钥进行解密操作。发送方将要传输的数据使用接收方的公钥进行加密,只有接收方拥有相应的私钥才能解密并读取该数据。


非对称加密算法常见的有 RSA、DSA 和 ECC 等。它们广泛应用于数字证书、数字签名、安全电子邮件等领域,并被作为 HTTPS、SSH、SSL/TLS 等协议的基础加密机制。


本次实验用RSA算法模拟非对称加密通信过程。

三.RSA算法

RSA 算法是一种非对称加密算法,它可以用于保护数字通信的机密性和完整性。RSA 算法是由三位数学家(Rivest、Shamir 和 Adleman)在 1977 年提出的,取名来自他们的姓氏首字母。


RSA 算法的关键在于使用了两个大素数,并将其乘积作为公开的密钥中的一个参数,而这两个大素数只有私钥持有者才知道。计算机很容易地进行大数相乘,但却难以从乘积中分解出两个大素数。因此,如果某个人要发送加密信息给另一个人,则需要使用接收方的公钥对信息进行加密,只有接收方才能使用他们拥有的私钥进行解密。


RSA 算法的安全性基于大数分解问题,即寻找两个大质数的乘积。目前,没有已知的快速算法可以有效地解决大数分解问题,因此 RSA 算法被认为是一种安全可靠的加密技术。


除了保证机密性,RSA 算法还可以用于数字签名、密钥交换等领域。例如,在数字签名中,发送方可以使用自己的私钥对消息进行签名,接收方则使用发送方的公钥来验证签名是否有效。在密钥交换中,双方可以使用 RSA 算法来协商出一个会话密钥,从而实现对称加密方式的安全通信。


RSA用数字前面进行身份验证,这是我下一篇博客的内容。

四.基本步骤

以下是一个使用RSA算法加密明文"abcdefg"的例子,并简述加密过程:


选择两个大素数p和q。假设选择的素数为p=11和q=17。

计算n=p*q,得到n=187。

计算欧拉函数φ(n)=(p-1)(q-1),得到φ(n)=160。

选择一个与φ(n)互质的正整数e。通常可以选择65537作为公钥指数e。

计算e模φ(n)的逆元d,即d*e ≡ 1 mod φ(n)。这里可以使用扩展欧几里得算法计算,得到d=7937。

公钥为(n,e)=(187,65537),私钥为d=7937。

将明文"abcdefg"转换为数字形式,例如使用ASCII码转换,得到数字序列a=97, b=98, c=99, d=100, e=101, f=102, g=103。

对于每一个数字ai,使用公钥进行加密。加密过程为ci = ai^e mod n。

得到密文序列c={423, 130, 58, 66, 108, 61, 133}。

将密文序列c发送给接收者。

接收者使用私钥对密文进行解密。对于每一个密文ci,使用私钥进行解密。解密过程为ai = ci^d mod n。

得到原始数字序列a={97, 98, 99, 100, 101, 102, 103},即明文"abcdefg"。

在上述过程中,公钥和私钥的生成使用了RSA算法,加密过程使用了公钥进行加密,解密过程使用了私钥进行解密。需要注意的是,在实际应用中,还需要考虑其他因素,例如数据块长度、填充方式、数字签名等,以保证加密通信的安全性和完整性。

五.python代码实现

import random
import base64
# 定义一个函数用于生成指定位数的素数
def creat_number(num1,num2):
    while True:
        p = random.randint(num1,num2)           #随机产生一个指定位数的整数
        if checknum(p):
            return p
        #一直while循环,直到产生的数是素数
# 判断是否为素数
def checknum(n):
    if n < 2:
        return False
    for i in range(2, int(n ** 0.5) + 1):
        if n % i == 0:
            return False
    #如果循环结束还没有数与之整除,这个数就是素数
    return True
# 计算扩展欧几里得算法(求逆元)
def niyuan(a, b):
    if a == 0:
        return (b, 0, 1)
    else:
        g, y, x = niyuan(b % a, a)
        return (g, x - (b // a) * y, y)
#参数a:模数,参数b:需求逆元的数,返回值中g是a和b的最大公约数,x - (b // a) * y这个式子的值就是我们所求的逆元
#产生公钥和私钥函数
def creatkey(p,q):
    n=p*q                  #计算n=p*q
    ln=(p-1)*(q-1)         # 计算φ(n) = (p-1) * (q-1)
    e = 65537              # 选择一个与ln互质的整数e作为公钥指数,一般都选取65537相当于约定俗成
    # 计算d = e^(-1) mod ln,即e模ln的逆元
    _, d, _ = niyuan(e, ln)
    # 确保d在合法范围内(1 < d < ln)
    d = d % ln
    if d <= 1:
        d += ln
    # 返回公钥(n, e)和私钥d
    return n, e, d
#加密函数
def encrypt(message, n, e):
    print("Alice发送使用公钥加密后的密文为:", end='')
    encrypted_list = []
    for char in message:
        encrypted_num = pow(ord(char), e, n)       #利用pow函数进行RSA加密
        encrypted_char = chr(encrypted_num)        #转化为ASCll字符
        encrypted_list.append(encrypted_char)      #存入列表
    encrypted_message = ''.join(encrypted_list)    #拼接成一个字符串
    # 进行 Base64 编码
    base64_data = base64.b64encode(encrypted_message.encode('utf-8')).decode('ascii')
    print(base64_data)          #编码结果即密文
    return base64_data
#解密函数
def decrypt(value,n,d):
    print("Bob收到Alice发送的密文:",end='')
    print(value)
    # 进行 Base64 解码
    binary_data = base64.b64decode(value)        #解码得到二进制数字
    binary_string = binary_data.decode('utf-8')  #换成ASCll字符串
    decrypted_list = []
    for i in range(len(binary_string)):
        decrypted_num = pow(ord(binary_string[i]), d, n)        #利用pow函数进行RSA解密
        decrypted_char = chr(decrypted_num)                     #换成字符串
        decrypted_list.append(decrypted_char)
    decrypted_message = ''.join(decrypted_list)
    print("Bob利用私钥解密结果为:",end='')
    print(decrypted_message)
#测试代码
a=input("请输入产生素数的范围起点:")
num1=int(a)
b=input("请输入产生素数的范围终点:")
num2=int(b)
p=creat_number(num1,num2)
q=creat_number(num1,num2)
c=input("请输入Alice要发送给Bob的明文:")
str1=list(c)
n,e,d=creatkey(p,q)
str2=encrypt(str1,n,e)
print("------------------")
decrypt(str2,n,d)

六.运行结果

fb1b0d8e45f3e16b123bf138744bd3d8.jpg

如果你想了解对称加密,可以参考:

对称加密之移位密码

对称加密之仿射密码

对称加密之Hill密码

相关文章
|
1天前
|
算法 安全
分别使用OVP-UVP和OFP-UFP算法以及AFD检测算法实现反孤岛检测simulink建模与仿真
本课题通过Simulink建模与仿真,实现OVP-UVP、OFP-UFP算法及AFD检测算法的反孤岛检测。OVP-UVP基于电压幅值变化,OFP-UFP基于频率变化,而AFD则通过注入频率偏移信号来检测孤岛效应,确保电力系统安全稳定运行。系统使用MATLAB 2013b进行建模与仿真验证。
|
1天前
|
传感器 算法 C语言
基于无线传感器网络的节点分簇算法matlab仿真
该程序对传感器网络进行分簇,考虑节点能量状态、拓扑位置及孤立节点等因素。相较于LEACH算法,本程序评估网络持续时间、节点死亡趋势及能量消耗。使用MATLAB 2022a版本运行,展示了节点能量管理优化及网络生命周期延长的效果。通过簇头管理和数据融合,实现了能量高效和网络可扩展性。
|
28天前
|
算法 BI Serverless
基于鱼群算法的散热片形状优化matlab仿真
本研究利用浴盆曲线模拟空隙外形,并通过鱼群算法(FSA)优化浴盆曲线参数,以获得最佳孔隙度值及对应的R值。FSA通过模拟鱼群的聚群、避障和觅食行为,实现高效全局搜索。具体步骤包括初始化鱼群、计算适应度值、更新位置及判断终止条件。最终确定散热片的最佳形状参数。仿真结果显示该方法能显著提高优化效率。相关代码使用MATLAB 2022a实现。
|
28天前
|
算法 数据可视化
基于SSA奇异谱分析算法的时间序列趋势线提取matlab仿真
奇异谱分析(SSA)是一种基于奇异值分解(SVD)和轨迹矩阵的非线性、非参数时间序列分析方法,适用于提取趋势、周期性和噪声成分。本项目使用MATLAB 2022a版本实现从强干扰序列中提取趋势线,并通过可视化展示了原时间序列与提取的趋势分量。代码实现了滑动窗口下的奇异值分解和分组重构,适用于非线性和非平稳时间序列分析。此方法在气候变化、金融市场和生物医学信号处理等领域有广泛应用。
|
2月前
|
算法
基于模糊控制算法的倒立摆控制系统matlab仿真
本项目构建了一个基于模糊控制算法的倒立摆控制系统,利用MATLAB 2022a实现了从不稳定到稳定状态的转变,并输出了相应的动画和收敛过程。模糊控制器通过对小车位置与摆的角度误差及其变化量进行模糊化处理,依据预设的模糊规则库进行模糊推理并最终去模糊化为精确的控制量,成功地使倒立摆维持在直立位置。该方法无需精确数学模型,适用于处理系统的非线性和不确定性。
基于模糊控制算法的倒立摆控制系统matlab仿真
|
29天前
|
资源调度 算法
基于迭代扩展卡尔曼滤波算法的倒立摆控制系统matlab仿真
本课题研究基于迭代扩展卡尔曼滤波算法的倒立摆控制系统,并对比UKF、EKF、迭代UKF和迭代EKF的控制效果。倒立摆作为典型的非线性系统,适用于评估不同滤波方法的性能。UKF采用无迹变换逼近非线性函数,避免了EKF中的截断误差;EKF则通过泰勒级数展开近似非线性函数;迭代EKF和迭代UKF通过多次迭代提高状态估计精度。系统使用MATLAB 2022a进行仿真和分析,结果显示UKF和迭代UKF在非线性强的系统中表现更佳,但计算复杂度较高;EKF和迭代EKF则更适合维数较高或计算受限的场景。
|
1月前
|
算法
基于SIR模型的疫情发展趋势预测算法matlab仿真
该程序基于SIR模型预测疫情发展趋势,通过MATLAB 2022a版实现病例增长拟合分析,比较疫情防控力度。使用SIR微分方程模型拟合疫情发展过程,优化参数并求解微分方程组以预测易感者(S)、感染者(I)和移除者(R)的数量变化。![]该模型将总人群分为S、I、R三部分,通过解析或数值求解微分方程组预测疫情趋势。
|
1月前
|
算法 数据可视化 数据安全/隐私保护
基于LK光流提取算法的图像序列晃动程度计算matlab仿真
该算法基于Lucas-Kanade光流方法,用于计算图像序列的晃动程度。通过计算相邻帧间的光流场并定义晃动程度指标(如RMS),可量化图像晃动。此版本适用于Matlab 2022a,提供详细中文注释与操作视频。完整代码无水印。
|
13天前
|
算法
基于ACO蚁群优化的UAV最优巡检路线规划算法matlab仿真
该程序基于蚁群优化算法(ACO)为无人机(UAV)规划最优巡检路线,将无人机视作“蚂蚁”,巡检点作为“食物源”,目标是最小化总距离、能耗或时间。使用MATLAB 2022a版本实现,通过迭代更新信息素浓度来优化路径。算法包括初始化信息素矩阵、蚂蚁移动与信息素更新,并在满足终止条件前不断迭代,最终输出最短路径及其长度。
|
16天前
|
机器学习/深度学习 算法
基于心电信号时空特征的QRS波检测算法matlab仿真
本课题旨在通过提取ECG信号的时空特征并应用QRS波检测算法识别心电信号中的峰值。使用MATLAB 2022a版本实现系统仿真,涵盖信号预处理、特征提取、特征选择、阈值设定及QRS波检测等关键步骤,以提高心脏疾病诊断准确性。预处理阶段采用滤波技术去除噪声,检测算法则结合了一阶导数和二阶导数计算确定QRS波峰值。
下一篇
无影云桌面