写下此博客记录心得体会,如有不足之处请指正   先是手稿笔记 :  正文:   在Https协议中,Client端和Server端需要三个参数才能生成SessionKey来加密信息. 三个参数分别是 Client Random(客户端随机数) 假设是CServer Random(服务端随机数) 假设是SPreMaster Random(待加密随机数) 假设是P   前两个都是通过明文的方式传输,即C从客户端以明文的方式发送给服务端,S从服务端以明文的发送发送给客户端   而P则是最重要,也是最关

非对称加密算法是相对于对称加密算法来说的,对于对称加密算法请查阅之前的总结,今天为大家介绍一下DH算法,DH是一种密钥交换算法,接收方根据发送方加密时的密钥,生成接收方解密密钥.下面就一起来学习一下吧: 初始化发送方密钥: KeyPairGenerator sendKeyPairGenerator = KeyPairGenerator.getInstance("DH"); sendKeyPairGenerator.initialize(512); KeyPair sendKeyPair

Author       : Email         : vip_13031075266@163.com Date          : 2021.01.11 Copyright : 未经同意不得转载!!! Version    : openswan-2.6.51.5 Reference:https://download.openswan.org/openswan/ 目录 1. openswan源码中支持的DH组: 2. DH组编号: 3. DH组对应的素数: 4. DH组选用的原根: 1.

前几天和同事讨论IKE密钥交换流程时,提到了Diffie-Hellman交换.DH算法最主要的作用便是在不安全的网络上成功公共密钥(并未传输真实密钥).但由于对于DH算法的数学原理则不清楚,因此私下对DH算法进行一个简单学习. 1. DH算法的交互流程: Alice和Bob都有一个只有自己知道的私钥,在特定规则(g, a, p)下生成自己的公钥A; Alice将自己的公钥A,连同g, p共同发给Bob Bob在收到Alice发送来的公钥A, g, p后,先使用相同的规则((g, a, p))生成

node.js的crypto在0.8版本,这个模块的主要功能是加密解密. node利用 OpenSSL库(https://www.openssl.org/source/)来实现它的加密技术, 这是因为OpenSSL已经是一个广泛被采用的加密算法.它包括了类似MD5 or SHA-1 算法,这些算法你可以利用在你的应用中. 作为工程师,对于openssl一个开源的软件库,你没有用过,你应该听过这个名字.openssl是使用C/C++实现算法的. Nodejs用C/C++实现这些算法后,通过cypt

Raft 算法是可以用来替代 Paxos 算法的分布式一致性算法,而且 raft 算法比 Paxos 算法更易懂且更容易实现.本文对 raft 论文进行翻译,希望能有助于读者更方便地理解 raft 的思想.如果对 Paxos 算法感兴趣,可以看我的另一篇文章:分布式系列文章--Paxos算法原理与推导 摘要 Raft 是用来管理复制日志(replicated log)的一致性协议.它跟 multi-Paxos 作用相同,效率也相当,但是它的组织结构跟 Paxos 不同.这使得 Raft 比 Pa

1     AES算法 1.1    算法描述 1.1.1      设计思想 Rijndael密码的设计力求满足以下3条标准: ① 抵抗所有已知的攻击. ② 在多个平台上速度快,编码紧凑. ③ 设计简单. 当前的大多数分组密码,其轮函数是Feistel结构. Rijndael没有这种结构. Rijndael轮函数是由3个不同的可逆均匀变换 1.1.2      密码说明 严格地说,AES和Rijndael加密法并不完全一样(虽然在实际应用中二者可以互换),因为Rijndael加密法可以支持更大

编者按:这篇文章来自简书的一个位博主Jeffbond,读了好几遍,翻译的质量比较高,原文链接:分布式一致性算法:Raft 算法(Raft 论文翻译),版权一切归原译者. 同时,第6部分的集群成员变更读起来还不是很流畅,需要了解这一部分的童鞋可以找下其他的文章看一下. 另外,在转载文章的结尾,我贴了一些Raft算法的相关博文,在以下是转载原文: Raft 算法是可以用来替代 Paxos 算法的分布式一致性算法,而且 raft 算法比 Paxos 算法更易懂且更容易实现.本文对 raft 论文进行翻

1.Luhn算法(模10算法) 通过查看ISO/IEC 7812-1:2017文件可以看到对于luhn算法的解释,如下图: 算法主要分为三步: 第一步:从右边第一位(最低位)开始隔位乘2: 第二步:把第一步所得的每一个数字加入到原来的数中,比如9*2=18,为1+8: 第三步:用以0结尾且大于第二步所获得的数的和的最小整数减去第二步所获得的合即可以获得校验位,如70-67=3,3即为校验位,如果第二步所有数字的和以0结尾,比如30.40.50等,那么校验为0: 2.IMEI校验 IMEI码由GS

RSA算法与DSA算法的区别 https://cloud.tencent.com/developer/news/254061 文章来源:企鹅号 - SuperFullStack 本文译自:StackExchange https://security.stackexchange.com/questions/5096/rsa-vs-dsa-for-ssh-authentication-keys 当我们在Linux/Unix系统(windows下需用git的bash工具)中通过生成ssh认证密钥时,你

算法:KMP排序 算法分析 KMP算法是一种快速的模式匹配算法.KMP是三位大师:D.E.Knuth.J.H.Morris和V.R.Pratt同时发现的,所以取首字母组成KMP. 少部分图片来自孤~影的原创文章. next函数的求解来自唐小喵的原创文章.(http://www.cnblogs.com/tangzhengyue/p/4315393.html) 朴素的模式匹配算法,也就是我们都比较直观接收的思路是: 从主串和模式串的第一个字符开始比较 直到遇到两个不一样的.然后我们拿让模式串回到第一

BF(Brute Force)算法是普通的模式匹配算法,BF算法的思想就是将目标串S的第一个字符与模式串T的第一个字符进行匹配,若相等,则继续比较S的第二个字符和 T的第二个字符:若不相等,则比较S的第二个字符和T的第一个字符,依次比较下去,直到得出最后的匹配结果. BF算法实现: int BF(char S[],char T[],int pos) {//c从第pos位开始搜索匹配 ; while(S[i+j]!='\0'&&T[j]!='\0') { if(S[i+j]==T[j]) j

编辑距离 编辑距离(Edit Distance),又称Levenshtein距离,是指两个字串之间,由一个转成另一个所需的最少编辑操作次数.许可的编辑操作包括将一个字符替换成另一个字符,插入一个字符,删除一个字符.一般来说,编辑距离越小,两个串的相似度越大.例如将kitten一字转成sitting:sitten (k→s)sittin (e→i)sitting (→g)俄罗斯科学家Vladimir Levenshtein在1965年提出这个概念. 应用 最小编辑距离通常作为一种相似度计算函数被用

javascript数据结构与算法--高级排序算法 高级排序算法是处理大型数据集的最高效排序算法,它是处理的数据集可以达到上百万个元素,而不仅仅是几百个或者几千个.现在我们来学习下2种高级排序算法---- 希尔排序和快速排序. 一:希尔排序: 希尔排序的核心理念是:首先比较距离较远的元素,而非相邻的元素. 基本原理:通过定义一个间隔序列来表示在排序过程中进行比较的元素之间有多远的间隔. 下面我们来看看数组[0,9,1,8,7,6,2,3,5,4] 来使用希尔排序的原理:如下图: 代码分析如下:

ISAP算法对 Dinic算法的改进: 在刘汝佳图论的开头引言里面,就指出了,算法的本身细节优化,是比较复杂的,这些高质量的图论算法是无数优秀算法设计师的智慧结晶. 如果一时半会理解不清楚,也是正常的.但是对于一个优秀的acmer来说,其算法的本身,可以锻炼你的思维.增长见识! 下面是我对 Dinic和ISAP的认识: Dinic算法比较值钱的 EK算法来说,已经有很大的提高了,其优势在哪里呢? 就是在于他的分层思想.在层次图上增广.但是,他也有弊端. 就是每次进行增广后,对于层次图都进行了从头

在"文本比较算法Ⅰ--LD算法"中介绍了基于编辑距离的文本比较算法--LD算法. 本文介绍基于最长公共子串的文本比较算法--Needleman/Wunsch算法. 还是以实例说明:字符串A=kitten,字符串B=sitting 那他们的最长公共子串为ittn(注:最长公共子串不需要连续出现,但一定是出现的顺序一致),最长公共子串长度为4. 定义: LCS(A,B)表示字符串A和字符串B的最长公共子串的长度.很显然,LSC(A,B)=0表示两个字符串没有公共部分. Rev(A)表示反转

SUNDAY 算法描述: 字符串查找算法中,最著名的两个是KMP算法(Knuth-Morris-Pratt)和BM算法(Boyer-Moore).两个算法在最坏情况下均具有线性的查找时间.但是在实用上,KMP算法并不比最简单的c库函数strstr()快多少,而BM算法则往往比KMP算法快上3-5倍.但是BM算法还不是最快的算法,这里介绍一种比BM算法更快一些的查找算法. 例如我们要在"substring searching algorithm"查找"search",

#pragma once //GYDevillersTriangle.h /* 快速检测空间三角形相交算法的代码实现(Devillers & Guigue算法) 博客原地址:http://blog.csdn.net/fourierfeng/article/details/11969915# Devillers & Guigue算法(简称Devillers 算法) 通过三角形各顶点构成的行列式正负的几何意义来判断三角形中点.线.面之间的相对位置关系, 从而判断两三角形是否相交.其基本原理如下

前言 Dijkstra算法是最短路径算法中为人熟知的一种,是单起点全路径算法.该算法被称为是“贪心算法”的成功典范.本文接下来将尝试以最通俗的语言来介绍这个伟大的算法,并赋予java实现代码. 一.知识准备: 1.表示图的数据结构 用于存储图的数据结构有多种,本算法中笔者使用的是邻接矩阵.  图的邻接矩阵存储方式是用两个数组来表示图.一个一维数组存储图中顶点信息,一个二维数组(邻接矩阵)存储图中的边或弧的信息. 设图G有n个顶点,则邻接矩阵是一个n*n的方阵,定义为: 从上面可以看出,无向图的边

1.dijkstra算法 算最短路径的,算法解决的是有向图中单个源点到其他顶点的最短路径问题. 初始化n*n的数组. 2.kruskal算法 算最小生成树的,按权值加入 3.Prim算法 类似dijkstra算法,任一点的最短路径相似 4.floyd算法 多源最短路径,动态规划 a) 初始化:D[u,v]=A[u,v]b) For k:=1 to n For i:=1 to n For j:=1 to n If D[i,j]>D[i,k]+D[k,j] Then D[i,j]:=D[i,k]+D