Java加密算法解析：从基础到实践应用

BASE严格来说是一种编码格式而不是加密算法MD（MessageDigestalgorithm，消息摘要算法）SHA（SecureHashAlgorithm，安全哈希算法）HMAC（HashMessage验证码）

加密算法中，SHA1、SHA-224、SHA-256、SHA-384和SHA-512，包括SHA-224和SHA-256.SHA-384和SHA-512可以统称为SHA2加密算法

SHA加密算法比MD5安全性更高，SHA2加密算法比SHA1更高。
SHA后面的数字代表加密字符串的长度SHA1默认会生成160位的信息摘要。

MD5消息摘要算法（英文：MD5Message-DigestAlgorithm），一种广泛使用的密码哈希函数，可以产生一个128位（16字节）的哈希值（hashvalue），用于保证完整且一致的信息传输。

MD5算法具有以下特性：

可压缩性：无论数据长度如何，计算出的MD5值具有相同的长度

易于计算：由原始数据易于计算MD5值

抗修改性：即使修改一个字节，计算出的MD5值也会有很大差异。
不同

抗碰撞性：当你知道数据和MD5值时，找到MD5值相同的原始数据的概率很小

准确地说，MD5是不是加密算法，而是加密算法一种摘要算法，MD5可以将明文输出为128位字符串。
网上有些MD5解密网站只存储与某些字符串匹配的md5字符串，通过记录的md5字符串找到原文。

在我做过的几个项目中，经常看到MD5用于加密。
例如，对于密码加密，生成密码后，使用MD5生成128位字符串并将其存储在数据库中，用户输入密码后，也先生成MD5字符串，然后在数据库中进行比较。
因此，我们在找回密码时无法得到原始密码，因为明文密码根本不被存储。

安全哈希算法（英文：SecureHashAlgorithm，缩写为SHA）是密码学哈希函数家族，是经过FIPS认证的安全哈希算法。
一种可以计算与数字消息相对应的固定长度字符串（也称为消息摘要）的算法。
而且如果输入的消息不同，那么它们匹配不同字符串的概率就非常高。

2005年8月17日CRYPTO会议结束时，王小云、姚启智和姚楚峰再次发表了一种更高效的SHA-1攻击方法，可以在2的计算复杂度内发现碰撞63次方。

也就是说，SHA-1加密算法存在碰撞的可能性，即使很小。

HMAC是基于密钥的消息认证码（Hash-basedMessageAuthenticationCode）的缩写，由H.Krawezyk、M.Bellare、R.Canetti提出了一种基于哈希函数和密钥的消息认证方法1996年并于1997年作为RFC2104发布。
它已广泛应用于IPSec和其他网络协议（例如SSL）中，现已成为事实上的互联网安全标准。
它可以用任何迭代哈希函数包装。

HMAC算法更像是一种加密算法，它引入了密钥，安全性不再完全依赖于所使用的Hash算法。

如果你想使用加密。
推荐使用SHA256、SHA384、SHA512和HMAC-SHA256、HMAC-SHA384、HMAC-SHA512算法。

对称加密算法是一种较早的算法，使用相同的密钥对数据进行加密和解密，这就产生了密钥难的问题管理。
常见的对称加密算法有DES、3DES、AES128、AES192和AES256（默认安装的JDK尚不支持AES256，需要安装相应的jce更新来升级jce1.7、jce1.8）。
其中，AEST数字后面的代表密钥长度。
对称加密算法的安全性较低，比较适用的场景是内网环境下的加解密。

所谓对称加密，就是用密钥加密后，可以再次用密钥解密。
我接触的一家国企目前内部使用AES来实现集成登录。
第三方系统提供接收用户信息的接口。
国企将用户信息用AES加密后通过该接口发送给第三方系统，第三方系统自行实现登录操作。
。
这里需要注意的是，密钥非常重要，如果密钥丢失，就有信息泄露的风险。

加密盐

加密盐也是一个经常听到的概念。
salt是一个随机字符串，用于与我们的加密字符串连接以进行加密。

加盐的主要目的是为加密字符串提供安全性。
如果有加盐后的加密字符串，而黑客使用某种方法对字符串进行加密，那么他得到的明文就不是我们加密前的字符串，而是加密前的字符串与盐的组合。
相对来说增加了字符串的安全性。

加密站点

站长工具

Web加密

总结

推荐的加密算法有：

不可逆加密：SHA256、SHA384、SHA512和HMAC-SHA256、HMAC-SHA384、HMAC-SHA512

对称加密算法：AES、3DES

非对称加密算法：RSA

参考

常用加密算法

浅析五种最常用的Java加密算法

https://juejin.cn/post/6844903638117122056#heading-3

快速幂取模算法例子+公式详解（java语言）

快速求模幂算法。
在处理大数运算时，我们经常会遇到需要计算x模z的y次方的情况。
由于x和y的绝对值可能很大，直接计算x的y次方可能会导致数字溢出。
因此，我们需要一种能够避免溢出并有效解决问题的方法。
这是一种快速模幂算法。
首先，我们需要利用模运算的性质：(a*b)%p=((a%p)*(b%p))%p。
利用这个性质，我们可以将问题转化为较小幂的解，从而避免较大数字的运算。
###1。
快速模幂算法实现快速模幂算法的关键是通过将指数连续除以2进行快速幂计算。
具体步骤如下：1.如果y为奇数，则结果为x*(快速功率(x,y/2)%p)%p。
2.如果y为偶数，则结果等于(x*x,y/2)%p的速幂。
通过递归或循环实现上述逻辑，您可以求出x模z的y次方。
###2。
实现细节**递归实现**：javapublicintquickPowerMod(intx,inty,intp){if(y==0)return1;inttemp=quickPowerMod(x,y/2,p);if(y%2.==0)return(temp*temp)%p;elsereturn(x*temp*temp)%p;}**非递归实现**（使用循环）：javapublicintquickPowerMod(intx,inty,intp){intresult=1;while(y>0){if(y%2==1)结果=(结果*x)%p;x=(x*x)%p;y/=2;}返回结果;}###3.测试用例为了检验算法的正确性，我们可以使用多个测试用例进行验证。
例如，x=2,y=10,z=1000：快速模算法将给出正确的结果：(2^10)00=102400=24。
通过上述实现，我们可以高效地计算大数的幂模运算，避免数值溢出问题，适用于各种计算场景。