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MD5密码实验——Python实现(完整解析版)

news 来源：原创 2024/5/5 8:46:11

文章目录

更新：
前言
实验环境
实验内容
- 实验操作步骤
- - 1.初始化四个缓冲区
  - 2.设置常数表、位移位数等参数
  - 3.增加填充
  - 4.分组处理
  - 5.输出处理
- 实验结果
- 实验心得
- 实验代码
- - MD5-Python.py

更新：

感谢评论区的大佬指出错误，现已改进代码
之前的错误在于没有考虑最高位是0的情况
造成某些字符串的MD5加密结果与实际不符
所以对代码作出如下部分修改
原先代码
在这里插入图片描述

现在代码
在这里插入图片描述

前言

实验目的
1）初步了解哈希算法
2）掌握哈希算法MD5的实现

提示：以下是本篇文章正文内容，下面案例可供参考

实验环境

计算机语言：Python
开发环境：Pycharm

实验内容

编程实现MD5算法。

实验操作步骤

编写MD5类
在这里插入图片描述
初始化配置各参数

1.初始化四个缓冲区

在这里插入图片描述

2.设置常数表、位移位数等参数

在这里插入图片描述

3.增加填充

在这里插入图片描述

4.分组处理

在这里插入图片描述

分为四个分组，FF,GG,HH,II
每组对消息message的不同单位进行加密

在这里插入图片描述
分组处理，每次循环移动四位

5.输出处理

在这里插入图片描述

实验结果

1.明文：12345678
密文：25d55ad23a80aa4f464c76d713c07ad
在这里插入图片描述
与在线加密结果一致

2.明文：hello world
密文：5eb63bbbe01eeed093cb22bb8f5acdc3
在这里插入图片描述
与在线加密结果一致

实验心得

本次实验是MD5算法的编写，通过本次python代码编写实现了加密功能，编写的思路从MD5算法原理出发，通过初始化缓冲区、附加填充位、分组进行加密等步骤，构造类来实现功能，相较于RSA，MD5是不可逆算法，应该会更加安全一些，但我查阅资料后发现并非如此，在线的MD5库可以解密数量巨大的MD5密文，只有在“加盐”过后才会使得破解难度大大增加。

实验代码

MD5-Python.py

# -*- codeding = uft-8 -*-

def int2bin(n, count=24):
    return "".join([str((n >> y) & 1) for y in range(count-1, -1, -1)])

class MD5(object):
    # 初始化密文
    def __init__(self, message):
        self.message = message
        self.ciphertext = ""

        self.A = 0x67452301
        self.B = 0xEFCDAB89
        self.C = 0x98BADCFE
        self.D = 0x10325476
        self.init_A = 0x67452301
        self.init_B = 0xEFCDAB89
        self.init_C = 0x98BADCFE
        self.init_D = 0x10325476
        '''
        self.A = 0x01234567
        self.B = 0x89ABCDEF
        self.C = 0xFEDCBA98
        self.D = 0x76543210
         '''
        #设置常数表T
        self.T = [0xD76AA478,0xE8C7B756,0x242070DB,0xC1BDCEEE,0xF57C0FAF,0x4787C62A,0xA8304613,0xFD469501,
                    0x698098D8,0x8B44F7AF,0xFFFF5BB1,0x895CD7BE,0x6B901122,0xFD987193,0xA679438E,0x49B40821,
                    0xF61E2562,0xC040B340,0x265E5A51,0xE9B6C7AA,0xD62F105D,0x02441453,0xD8A1E681,0xE7D3FBC8,
                    0x21E1CDE6,0xC33707D6,0xF4D50D87,0x455A14ED,0xA9E3E905,0xFCEFA3F8,0x676F02D9,0x8D2A4C8A,
                    0xFFFA3942,0x8771F681,0x6D9D6122,0xFDE5380C,0xA4BEEA44,0x4BDECFA9,0xF6BB4B60,0xBEBFBC70,
                    0x289B7EC6,0xEAA127FA,0xD4EF3085,0x04881D05,0xD9D4D039,0xE6DB99E5,0x1FA27CF8,0xC4AC5665,
                    0xF4292244,0x432AFF97,0xAB9423A7,0xFC93A039,0x655B59C3,0x8F0CCC92,0xFFEFF47D,0x85845DD1,
                    0x6FA87E4F,0xFE2CE6E0,0xA3014314,0x4E0811A1,0xF7537E82,0xBD3AF235,0x2AD7D2BB,0xEB86D391]
        #循环左移位数
        self.s = [7,12,17,22,7,12,17,22,7,12,17,22,7,12,17,22,
                    5,9,14,20,5,9,14,20,5,9,14,20,5,9,14,20,
                    4,11,16,23,4,11,16,23,4,11,16,23,4,11,16,23,
                    6,10,15,21,6,10,15,21,6,10,15,21,6,10,15,21]
        self.m = [0,1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12,13,14,15,
                    1,6,11,0,5,10,15,4,9,14,3,8,13,2,7,12,
                    5,8,11,14,1,4,7,10,13,0,3,6,9,12,15,2,
                    0,7,14,5,12,3,10,1,8,15,6,13,4,11,2,9]



    # 附加填充位
    def fill_text(self):
        for i in range(len(self.message)):
            c = int2bin(ord(self.message[i]), 8)
            self.ciphertext += c

        if (len(self.ciphertext)%512 != 448):
            if ((len(self.ciphertext)+1)%512 != 448):
                self.ciphertext += '1'
            while (len(self.ciphertext)%512 != 448):
                self.ciphertext += '0'

        length = len(self.message)*8
        if (length <= 255):
            length = int2bin(length, 8)
        else:
            length = int2bin(length, 16)
            temp = length[8:12]+length[12:16]+length[0:4]+length[4:8]
            length = temp

        self.ciphertext += length
        while (len(self.ciphertext)%512 != 0):
            self.ciphertext += '0'

    # 分组处理（迭代压缩）
    def circuit_shift(self, x, amount):
        x &= 0xFFFFFFFF
        return ((x << amount) | (x >> (32 - amount))) & 0xFFFFFFFF

    def change_pos(self):
        a = self.A
        b = self.B
        c = self.C
        d = self.D
        self.A = d
        self.B = a
        self.C = b
        self.D = c

    def FF(self, mj, s, ti):
        mj = int(mj, 2)
        temp = self.F(self.B, self.C, self.D) + self.A + mj + ti
        temp = self.circuit_shift(temp, s)
        self.A = (self.B + temp)%pow(2, 32)
        self.change_pos()

    def GG(self, mj, s, ti):
        mj = int(mj, 2)
        temp = self.G(self.B, self.C, self.D) + self.A + mj + ti
        temp = self.circuit_shift(temp, s)
        self.A = (self.B + temp)%pow(2, 32)
        self.change_pos()

    def HH(self, mj, s, ti):
        mj = int(mj, 2)
        temp = self.H(self.B, self.C, self.D) + self.A + mj + ti
        temp = self.circuit_shift(temp, s)
        self.A = (self.B + temp)%pow(2, 32)
        self.change_pos()

    def II(self, mj, s, ti):
        mj = int(mj, 2)
        temp = self.I(self.B, self.C, self.D) + self.A + mj + ti
        temp = self.circuit_shift(temp, s)
        self.A = (self.B + temp)%pow(2, 32)
        self.change_pos()


    def F(self, X, Y, Z):
        return (X & Y) | ((~X) & Z)
    def G(self, X, Y, Z):
        return (X & Z) | (Y & (~Z))
    def H(self, X, Y, Z):
        return X ^ Y ^ Z
    def I(self, X, Y, Z):
        return Y ^ (X | (~Z))

    def group_processing(self):
        M = []
        for i in range(0, 512, 32):
            num = ""
            # 获取每一段的标准十六进制形式
            for j in range(0, len(self.ciphertext[i:i+32]), 4):
                temp = self.ciphertext[i:i+32][j:j + 4]
                temp = hex(int(temp, 2))
                num += temp[2]
            # 对十六进制进行小端排序
            num_tmp = ""
            for j in range(8, 0, -2):
                temp = num[j-2:j]
                num_tmp += temp

            num = ""
            for i in range(len(num_tmp)):
                num += int2bin(int(num_tmp[i], 16), 4)
            M.append(num)

        #print(M)



        for j in range(0, 16, 4):
            self.FF(M[self.m[j]], self.s[j], self.T[j])
            self.FF(M[self.m[j+1]], self.s[j+1], self.T[j+1])
            self.FF(M[self.m[j+2]], self.s[j+2], self.T[j+2])
            self.FF(M[self.m[j+3]], self.s[j+3], self.T[j+3])

        for j in range(0, 16, 4):
            self.GG(M[self.m[16+j]], self.s[16+j], self.T[16+j])
            self.GG(M[self.m[16+j+1]], self.s[16+j+1], self.T[16+j+1])
            self.GG(M[self.m[16+j+2]], self.s[16+j+2], self.T[16+j+2])
            self.GG(M[self.m[16+j+3]], self.s[16+j+3], self.T[16+j+3])


        for j in range(0, 16, 4):
            self.HH(M[self.m[32+j]], self.s[32+j], self.T[32+j])
            self.HH(M[self.m[32+j+1]], self.s[32+j+1], self.T[32+j+1])
            self.HH(M[self.m[32+j+2]], self.s[32+j+2], self.T[32+j+2])
            self.HH(M[self.m[32+j+3]], self.s[32+j+3], self.T[32+j+3])


        for j in range(0, 16, 4):
            self.II(M[self.m[48+j]], self.s[48+j], self.T[48+j])
            self.II(M[self.m[48+j+1]], self.s[48+j+1], self.T[48+j+1])
            self.II(M[self.m[48+j+2]], self.s[48+j+2], self.T[48+j+2])
            self.II(M[self.m[48+j+3]], self.s[48+j+3], self.T[48+j+3])

        self.A = (self.A+self.init_A)%pow(2, 32)
        self.B = (self.B+self.init_B)%pow(2, 32)
        self.C = (self.C+self.init_C)%pow(2, 32)
        self.D = (self.D+self.init_D)%pow(2, 32)

        """
        print("A:{}".format(hex(self.A)))
        print("B:{}".format(hex(self.B)))
        print("C:{}".format(hex(self.C)))
        print("D:{}".format(hex(self.D)))
        """


        answer = ""
        for register in [self.A, self.B, self.C, self.D]:
            if len(hex(register))!=10:
                str1 = list(hex(register))
                str1.insert(2,'0')
                str2 = ''.join(str1)
                register = str2[2:]
            else:
                register = hex(register)[2:]
            for i in range(8, 0, -2):
                answer += str(register[i-2:i])

        return answer



message = input("输入要加密的字符串：")
MD5 = MD5(message)
MD5.fill_text()
result = MD5.group_processing()
print("32位小写MD5加密：{}".format(result))

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编程日记 2024/4/22 14:49:20

应用统计432考研复试复试提问总结精简版【一】

一、区间估计与假设检验的联系与区别联系：二者利用样本进行推断，都属于推断统计区别： 原理： 前者是基于大概率，后者基于小概率；统计量：前者是构造枢轴量（不含未知参数，…...

编程日记 2024/5/5 7:24:20

Pytorch模型量化

在深度学习中，量化指的是使用更少的bit来存储原本以浮点数存储的tensor，以及使用更少的bit来完成原本以浮点数完成的计算。这么做的好处主要有如下几点： 更少的模型体积，接近4倍的减少；可以更快的计算，由于…...

编程日记 2024/5/5 6:53:40

已解决Encountered error while trying to install package.＞ lxml

已解决（pip安装第三方模块lxml模块报错）Building wheels for collected packages: lxml Building wheel for lxml (setup.py) … error error: subprocess-exited-with-error python setup.py bdist_wheel did not run successfully. note: This error o…...

编程日记 2024/5/5 5:06:31

距离度量 —— 闵可夫斯基距离(Minkowski Distance)

Python学习系列文章：👉 目录 👈 文章目录一、概述二、计算公式1. 闵氏距离公式2. 闵氏距离的参数 p3. 闵氏距离的缺点一、概述闵可夫斯基距离 (Minkowski Distance)，也被称为闵氏距离。它不仅仅是一种距离，而是将多…...

编程日记 2024/4/22 14:49:21

python（模块）xlwt

目录一、xlwt简介二、xlwt语法1、模块安装2、模块导入3、向xls文件中写入内容4、设置写入文件的格式4.1 字体设置（font）4.2 背景颜色设置（pattern）4.3 边框设置（borders）4.4 对齐方式设置（align…...

编程日记 2024/5/5 6:53:16

Pytorch中torch.unsqueeze()和torch.squeeze()函数解析

一. torch.squeeze()函数解析 1. 官网链接 torch.squeeze()，如下图所示： 2. torch.squeeze()函数解析 torch.squeeze(input, dimNone, outNone) squeeze()函数的功能是维度压缩。返回一个tensor（张量），其中 input…...

编程日记 2024/5/3 0:32:12

python绘制相关系数热力图

python绘制相关系数热力图一.数据说明和需要安装的库二.准备绘图三.设置配色，画出多幅图全部代码：本文讲述如何利用python绘制如上的相关系数热力图一.数据说明和需要安装的库数据是31个省市有关教育的12个指标，如下所示。，在文…...

编程日记 2024/4/14 12:13:53

DeepSpeed使用指南(简略版)

现在的模型越来越大，动辄几B甚至几百B。但是显卡显存大小根本无法支撑训练推理。例如，一块RTX2090的10G显存，光把模型加载上去，就会OOM，更别提后面的训练优化。作为传统pytorch Dataparallel的一种替代，D…...

编程日记 2024/5/4 15:06:59

【Python】tqdm 介绍与使用

文章目录一、tqdm 简介二、tqdm 使用1. 基于迭代对象运行: tqdm(iterator)2. tqdm(list)3. trange(i)4. 手动更新参考链接一、tqdm 简介 tqdm 是一个快速，可扩展的 Python 进度条，可以在 Python 长循环中添加一个进度提示信息，用户只需要封装…...

编程日记 2024/4/30 15:22:58

Pytorch机器学习（十）—— 目标检测中k-means聚类方法生成锚框anchor

Pytorch机器学习（十）—— YOLO中k-means聚类方法生成锚框anchor 目录 Pytorch机器学习（十）—— YOLO中k-means聚类方法生成锚框anchor 前言一、K-means聚类 k-means代码 k-means算法二、YOLO中使用k-means聚类生成anchor 读取VO…...

编程日记 2024/4/19 22:11:54

Python的占位格式符

对于print函数里的语句 print("我的名字是%s, 年龄是%d"%(name, age)) 中的%s和%d叫做占位符，它们的完整形态是 %[(name)][flags][width][.precision]typecode 其中带有[]的前缀都是可以省略的。 [(name)]: (name)表示, 根据, 制定的名称(…...

编程日记 2024/4/22 2:10:09

关于sklearn库的安装

对于安装sklearn真的是什么问题都被我遇到了例如pip._vendor.urllib3.exceptions.ReadTimeoutError: HTTPSConnectionPool(hostfiles.pythonhosted.org, port443): Read timed out.遇到了这种也遇到了Requirement already satisfied: numpy in c:\users\yjq\appdata\roamin…...

编程日记 2024/4/22 5:08:17

accuracy_score函数

1.acc计算原理 sklearn中accuracy_score函数计算了准确率。在二分类或者多分类中，预测得到的label，跟真实label比较，计算准确率。在multilabel（多标签问题）分类中，该函数会返回子集的准确率。如果对于一…...

编程日记 2024/4/21 12:47:35

怎么成为稚晖君？

如何成为IT大佬稚晖君——电子系统设计应具备的基本技能和方法论快速提高电子技术的必经之路_一些老生常谈的道理嵌入式AI入坑经历稚晖君软件硬件开发环境总结首先，机器学习深度学习这些和硬件是两个领域的内容，个人不建议一起学，注意力…...

编程日记 2024/4/22 0:18:15

Pandas库

Pandas是python第三方库，提供高性能易用数据类型和分析工具。Pandas基于NumPy实现，常与NumPy和Matplotlib一同使用。pandas库引用： import pandas as pd 包括两个数据类型：Series（相当于一维数据类型）&…...

编程日记 2024/4/22 3:42:52

通过两道一年级数学题反思自己

背景做完这两道题我开始反思自己，到底是什么限制了我？是我自己？是曾经教导我的老师？还是我的父母？ 是考试吗？还是什么？ 提目 1、正方体个数问题 2、相碰可能性过程静态思维： …...

编程日记 2024/4/5 3:49:36

深度学习—卷积神经网络（CNN）全笔记，附代码

本文内容为哔站学习笔记【卷积神经网络-CNN】深度学习（唐宇迪带你学AI）：卷积神经网络理论详解与项目实战，计算机视觉，图像识别模块实战_哔哩哔哩_bilibili 目录深度学习基础什么是深度学习？ 机器学习流…...

编程日记 2024/4/28 23:05:41

Building wheel for mmcv-full (setup.py) ... error解决办法！

mmdetection 安装后，根据官方给的程序安装mmcv时，出现：Building wheel for mmcv-full (setup.py) … error 环境：CUDA11.3, Pytorch1.11 安装根据官网给的安装程序：pip install mmcv-full -f https://download.openmm…...

编程日记 2024/4/25 3:21:08

联邦学习开山之作代码解读与收获

参考：联邦学习代码解读，超详细_一只揪的博客-CSDN博客_联邦学习代码参考文献：[1602.05629] Communication-Efficient Learning of Deep Networks from Decentralized Data (arxiv.org) 参考代码：GitHub - AshwinRJ/Federated-L…...

编程日记 2024/4/23 23:22:49

Python安装第三方库常用方法超详细~

Python安装第三方库常用方法前言安装方法1. 通过pychram安装2. pip安装大法3. 下载whl文件到本地离线安装3.1 补充4.其他方法4.1 Python官方的Pypi菜单4.2 国内镜像源解决pip安装过慢的问题小结前言在pyhton的学习中，相信大家通常都会碰到第三方库的安装问题&…...

编程日记 2024/4/26 23:32:18

Python--找出字符串中出现次数最多的字符及其出现的次数

方法一： 1、循环遍历列表或字符串，如果字符在字典中则值加1，如果不在则创建（key,value) 2、找到字典中，最大的value值 3、根据最大的value值，找对应的key值，打印出出现次数最多的字符 str &qu…...

编程日记 2024/4/23 17:36:09

滤波笔记一：卡尔曼滤波（Kalman Filtering）详解

本笔记是总结了B站DR_CAN的卡尔曼滤波器的课程，他的B站主页为：DR_CAN的个人空间_哔哩哔哩_bilibili PS:虽然我不是学自控的，但是老师真的讲的很好！ 目录 Lesson1 递归算法 Lesson2 数学基础_数据融合_协方差矩阵_状态空间方程…...

编程日记 2024/4/29 0:51:11

利用Python求斐波那契数列的第N项以及前N项和（循环、递归、集合）

著名的斐波那契数列，即从第三项开始，每一项都等于前两项之和。之前写过利用Java语言来编写，由于最近正在学Python，所以将自己的想法记录在此，有需要的朋友可以参考一下。写在前面：这里的三个方法其实思…...

编程日记 2024/4/28 14:53:17

一文速学(十八)-数据分析之Pandas处理文本数据(str/object)各类操作+代码一文详解(三)

目录前言一、子串提取提取匹配首位子串提取所有匹配项（extractall）...

编程日记 2024/4/29 23:32:36

Python数据分析-数据预处理

数据预处理文章目录数据预处理1.前言2.数据探索2.1缺失值分析2.2 异常值分析2.2.1 简单统计量分析2.2.2 3$\sigma$原则2.2.3 箱线图分析2.3 一致性分析2.4 相关性分析3.数据预处理3.1 数据清洗3.1.1 缺失值处理3.1.2 异常值处理3.2 数据集成3.2.1 实体识别3.2.2 冗余属性识别3…...

编程日记 2024/4/23 3:07:00

【Python】AES加解密代码，文章还有加密串等你来解密，等你来挑战

🍦🍦写这篇AES文章也是有件趣事，有位小伙伴发了段密文，看看谁解密速度快，学过Python的小伙伴一下子就解开来了，内容也挺有趣的。 🍟🍟原来加解密也可以这么有趣，虽然看起…...

编程日记 2024/4/26 7:25:59

朴素贝叶斯模型及案例（Python）

目录 1 朴素贝叶斯的算法原理 2 一维特征变量下的贝叶斯模型 3 二维特征变量下的贝叶斯模型 4 n维特征变量下的贝叶斯模型 5 朴素贝叶斯模型的sklearn实现 6 案例：肿瘤预测模型 6.1 读取数据与划分 6.1.1 读取数据 6.1.2 划分特征变量和目标变量 6.2 模型…...

编程日记 2024/5/4 12:03:31

python之Tkinter详解

Python之Tkinter详解文章目录Python之Tkinter详解1、Tkinter是什么2、Tkinter创建窗口①导入 tkinter的库 ，创建并显示窗口②修改窗口属性③创建按钮④窗口内的组件布局3、Tkinter布局用法①基本界面、label(标签)和button(按钮)用法②entry(输入)和text(文本)用法…...

编程日记 2024/4/22 0:29:38

文章目录

更新：

前言

实验环境

实验内容

实验操作步骤

1.初始化四个缓冲区

2.设置常数表、位移位数等参数

3.增加填充

4.分组处理

5.输出处理

实验结果

实验心得

实验代码

MD5-Python.py

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