/* 所谓均态分布随机数算法是指:每个数(整数或实数)无序地分布在数轴上,值只出现一次永不重复。体现了香农的一次一密理论。
* 均体现在每个数的值是平均概率,即都有出现;态体现在每个数在数轴上的位置是惟一性。
* 有别于函数式伪随机数算法的缺陷:已经有文献说明,输出一亿个函数式伪随机数,就能估算它的算法了,即函数式伪随机数算法可以被破解。
* 均态分布随机数算法分为真均态分布随机数算法和伪均态分布随机数算法。
* 真均态分布随机数算法是一种接近自然随机数的算法,没有文献说明能被破解,即不可破解。因为数轴是无穷大的,根本不能出现重复的值,亦即不可循环。
* 伪均态分布随机数算法是有限的,值会重复,亦即会循环。那么就有可能被破解,只是暂时没有找到破解算法。
* 本程序算法是基于伪均态分布随机数算法,是本人原创首创独创。既可以用于SSH作为登入口令,又可以作加解密算法。
*/

// 在 X86_32/X86_64 平台上的 Windows 用 DevCPP 编译通过,在 X86_32/X86_64 平台上的 Linux、*BSD、MacOS 用 gcc 编译通过。
// 用法:(Windows)OneTimePassword password 或(Linux、*BSD、MacOS)./OneTimePassword password

#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
#include <time.h>

#define AMOUNT 64

int main(int argc, char *argv[])
{
// 95+1个可打印字符密码本
    unsigned char aucKeyTable[96];

// 这个字符任意
    aucKeyTable[95] = 36;

srand((unsigned int)time(NULL));

// 用函数式伪随机数算法初始化密码本
    for(unsigned long long i = 0; i < 95; ++i)
    {
LOOP:
        aucKeyTable[i] = 32 + rand() % 95;

for(unsigned long long j = 0; j < i; ++j)
        {
            if(aucKeyTable[j] == aucKeyTable[i]) goto LOOP;
        }
    }

unsigned long long ulPasswordLength = -1;

// 口令任意长度,从一到无穷大均可。
    while(argv[1][++ulPasswordLength]);

for(unsigned long long i = 1; i <= AMOUNT; ++i)

{

// 生成口令

        for(unsigned long long j = 0; argv[1][j]; ++j) argv[1][j] = aucKeyTable[argv[1][j] % 96];

        printf("One Time Password(%llu)\t%s\n", i, argv[1]);

// 伪均态随机数算法,这个就是算法的核心。
        for(unsigned long long k = 0; k < 12; ++k)
        {
            unsigned long long ulKeyIndex, ulKeyTemp, *pulKeySwap1 = (unsigned long long*)aucKeyTable, *pulKeySwap2 = (unsigned long long*)aucKeyTable;

if(i & 1) ulKeyIndex = argv[1][k % ulPasswordLength] % 12;

else ulKeyIndex = rand() % 12;

            ulKeyTemp = pulKeySwap1[k];

pulKeySwap1[k] = pulKeySwap2[ulKeyIndex];

pulKeySwap2[ulKeyIndex] = ulKeyTemp;
        }
    }

return 0;
}

基于“均态分布”随机数算法的一次性口令OneTimePassword(原创)的更多相关文章

  1. VIPS:基于视觉的页面分割算法[微软下一代搜索引擎核心分页算法]

    VIPS:基于视觉的页面分割算法[微软下一代搜索引擎核心分页算法] - tingya的专栏 - 博客频道 - CSDN.NET VIPS:基于视觉的页面分割算法[微软下一代搜索引擎核心分页算法] 分类 ...

  2. 基于MeanShift的目标跟踪算法及实现

    这次将介绍基于MeanShift的目标跟踪算法,首先谈谈简介,然后给出算法实现流程,最后实现了一个单目标跟踪的MeanShift算法[matlab/c两个版本] csdn贴公式比较烦,原谅我直接截图了 ...

  3. 基于面绘制的MC算法以及基于体绘制的 Ray-casting 实现Dicom图像的三维重建(python实现)

    加入实验室后,经过张老师的介绍,有幸与某公司合共共同完成某个项目,在此项目中我主要负责的是三维 pdf 报告生成.Dicom图像上亮度.对比度调整以及 Dicom图像三维重建.今天主要介绍一下完成Di ...

  4. 基于视觉信息的网页分块算法(VIPS) - yysdsyl的专栏 - 博客频道 - CSDN.NET

    基于视觉信息的网页分块算法(VIPS) - yysdsyl的专栏 - 博客频道 - CSDN.NET 于视觉信息的网页分块算法(VIPS) 2012-07-29 15:22 1233人阅读 评论(1) ...

  5. 基于FPGA的腐蚀膨胀算法实现

    本篇文章我要写的是基于的腐蚀膨胀算法实现,腐蚀膨胀是形态学图像处理的基础,,腐蚀在二值图像的基础上做"收缩"或"细化"操作,膨胀在二值图像的基础上做" ...

  6. 基于FPGA的肤色识别算法实现

    大家好,给大家介绍一下,这是基于FPGA的肤色识别算法实现. 我们今天这篇文章有两个内容一是实现基于FPGA的彩色图片转灰度实现,然后在这个基础上实现基于FPGA的肤色检测算法实现. 将彩色图像转化为 ...

  7. 基于MATLAB的人脸识别算法的研究

    基于MATLAB的人脸识别算法的研究 作者:lee神 现如今机器视觉越来越盛行,从智能交通系统的车辆识别,车牌识别到交通标牌的识别:从智能手机的人脸识别的性别识别:如今无人驾驶汽车更是应用了大量的机器 ...

  8. 基于RNN的音频降噪算法 (附完整C代码)

    前几天无意间看到一个项目rnnoise. 项目地址: https://github.com/xiph/rnnoise 基于RNN的音频降噪算法. 采用的是 GRU/LSTM 模型. 阅读下训练代码,可 ...

  9. C语言生成32位和64位随机数算法

    C语言生成32位和64位随机数算法 /** * randstd.h * * Standard definitions and types, Bob Jenkins * * 2015-01-19: re ...

随机推荐

  1. java中时间的规范是按美国,SimpleDateFormat怎么处理

    题目3.2: 如果时间的规范是按美国,怎么处理? import java.text.ParseException;import java.text.SimpleDateFormat;import ja ...

  2. 解决vscode卡顿,CPU占用过高的问题

    打开vscode之后,点击文件==>首选项==>设置 搜索设置 search.followSymlinks   然后将这个值改为false

  3. python---快速排序的实现

    def quick_sort(alist, start, end): """快速排序""" # 递归退出 if start >= en ...

  4. crm多对多

    多对多要使用service.Associate传入两表的id和中间表的 service.Associate("invoice", entityReferenceInvoice.Id ...

  5. LC-26

    class Solution { public int removeDuplicates(int[] nums) { int slowIndex = 0, fastIndex = 1; if (num ...

  6. FreeRTOS+CubeMX编程实践

    一.关于FreeRTOS 1.什么是FreeRTOS? FreeRTOS是一个轻量级的操作系统.FreeRTOS提供的功能包括:任务管理.时间管理.信号量.消息队列.内存管理.记录功能等,可基本满足较 ...

  7. 五分钟配置 MinGW-W64 编译工具

    编译器是一个诸如 C 语言撰写的源程序一步一步走向机器世界彼岸的桥梁. Gnu 项目的 GCC 编译器是常用的编译器之一.儿在Windows 上也有 MinGW 这样可用的套件,可以让我们使用 GCC ...

  8. EmlParse:一款超轻量级的批量解析EML格式电子邮件的工具

    工具特点 1.绿色纯天然,无任何依赖库,文件大小不到150K: 2.可批量解析EML格式的电子邮件: 3.可提取EML文件中的正文和附件到指定目录: 4.可生成HTML格式的邮件列表清单,方便用户进行 ...

  9. Synchronized锁及其膨胀

    一.序言 在并发编程中,synchronized锁因其使用简单,在线程间同步被广泛应用.下面对其原理及锁升级过程进行探究. 二.如何使用 1.修饰实例方法 当实例方法被synchronized修饰时, ...

  10. python学习-Day9

    目录 记忆不清点回顾 今日概要 今日内容 大作业讲解 字符编码实际应用 编码与解码 如何解决乱码的问题 文件操作简介 什么是文件 代码操作文件 代码操作文件的流程 基本语法结构 使用关键字打开文件 w ...