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PHP的加密伪随机数生成器的使用

PHP的加密伪随机数生成器的使用 今天我们来介绍的是 PHP 中的加密伪随机数生成器(CSPRNG 扩展)。...随机数的生成其实非常简单,使用 rand() 或者 mt_rand() 函数就可以了,但是我们今天说的这个则是使用了更复杂算法的一套随机数生成器。...rand() 已经不是很推荐使用了,mt_rand() 的生成速度更快一些,也是现在的主流函数,而加密的伪随机数生成函数则是密码安全的,速度会比 mt_rand() 略慢一点。...从7.2.0开始使用CNG-API 在 Linux 系统,会使用 Linux getrandom(2) 系统调用 在其他系统,会使用 /dev/urandom 否则将抛出异常 异常情况 这两个函数也有相应的异常情况会出现...如何安全的为你的用户密码“加盐”? 的那个随机字符生成函数(generateSalt)基本就可以用这个来替代了。是不是感觉收获满满呢,学习的脚步从未停下,让我们继续一起探索更好玩的内容吧!!

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【勘误】PHP的加密伪随机数生成器的使用

原文章链接为:PHP的加密伪随机数生成器的使用 文中对于 random_bytes() 函数的描述有误。...直接获取到的二进制数据是乱码格式的,所以一般我们会需要使用 bin2hex() 来将二进制转换成我们可以看懂的十六进制格式字符串。...不过由此带来的结果就是我们转换之后的十六进制的字符长度是我们设定的字符长度的 2 倍。这个函数的作用,可以为我们生成安全的用户密码 salt 、 密钥关键字 或者 初始化向量。...或者我们就直接记住它返回的就是参数的两倍即可。至于这个函数的作用嘛,可以为我们生成安全的用户密码 salt 、 密钥关键字 或者 初始化向量。...Github原文链接: https://github.com/zhangyue0503/dev-blog/blob/master/php/202007/PHP的加密伪随机数生成器的使用.md

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    在Python中进行机器学习,随机数生成器的使用

    分别是: 机器学习的随机性 随机数生成器 如何建立随机数生成器 如何控制随机性 常见问题 机器学习的随机性 在应用机器学习中随机性的来源有很多。...在机器学习中,我们不需要真正意义上的随机性。相反,我们可以使用伪随机性。伪随机性是近似于随机的数字样本,但可用确定性过程生成。用伪随机数生成器生成的随机值来混排数据、初始化系数。...这些数字是按一种序列生成的。这种序列是确定的,并以初始数编排好。如果你没有伪随机数生成器,那么它可能会像seed那样,在几秒或几毫秒中使用当前系统时间。seed值并不重要。选择任何你希望使用的值。...运行这个示例,列举了第一批数字,以及在生成器重新调用后,生成的完全相同的第二批数字。 ? 既然我们知道了如何生成可控随机数,那么就让我们看看可以在哪里有效使用它们吧。...探索在一定范围和高斯随机数之间生成整数的例子。 确定能建立非常简单的伪随机数生成器的方程式。 总结 读完这篇教程,你明白了应用机器学习中随机性的作用,以及如何控制并利用它。

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    如何确定您的企业需要使用在线CRM?

    很高兴你能有这个疑问,说明您开始思考在线CRM是否适合你,您可以通过以下方法确定您的企业是否需要CRM。 1、企业拥有或者需要接触大量潜在客户。...如果您的企业业务需要管理大量潜在客户或者经过一些拓客方式获得了大量潜在客户信息需要去维护,您就需要使用在线CRM,以确保您不会漏掉任何与潜在客户有关的信息。...在线CRM中的提醒功能是你所需要的。 3、您的业务销售周期比较长。 如果您的业务销售周期较长,您需要使用在线CRM记录与客户的跟进记录,保证在需要的时候随时随地获得优质信息,避免不必要的尴尬。...如果您有一个销售团队,您需要利用在线CRM的潜在客户和销售过程的可视化,来帮助您指导和管理他们的工作。...另外,对于单兵作战、只有少量大客户、销售周期短没有重复业务的企业,一个能够免费使用的在线CRM是锦上添花的工具。

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    在不确定列号的情况下如何使用Vlookup查找

    最近小伙伴在收集放假前的排班数据 但是收上来的数据乱七八糟的 长下面这样 但是老板们只想看排班率 所以我们最终做的表应该是这样 需要计算出排班率 排班率=排班人数/总人数 合计之外的每一个单元格...,$A$2:$K$2,0),0) 排班人数里面的日期匹配 我们用Match函数动态确定列号 MATCH(B$17,$A$2:$K$2,0) 分母总人数比较简单 就是常规的Vlookup VLOOKUP...部门合计我们需要确定部门的行号即可 为防止部门变动 最好也用公式确定行号 这一块 可以有两种写法 一种是用Sum,Offset,Index,Match函数组合 =SUM(OFFSET(INDEX...($A$1:$K$8,MATCH($A18,$A$1:$A$8,0),2),0,0,1,11))/(VLOOKUP($A18,$M$2:$N$8,2,0)*10) 思路就是用Index,Match确定部门第一个单元格...)&":K"&MATCH($A18,$A$1:$A$8,0)))/(VLOOKUP($A18,$M$2:$N$8,2,0)*10) 思路也是通过Match确定部门行号 然后借用Indirect构建区域

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    【JAVA-Day42】Random在java中的使用

    ⌨ Java常用类Random解析,伪随机数的生成 摘要 作为一名博主,我将在本文中深入探讨Java中的常用类Random,以及如何使用它生成伪随机数。...Random类是Java中用于生成伪随机数的常用工具。伪随机数是一系列数,看起来是随机的,但实际上是由算法生成的。本文将深入探讨Random类,以及如何使用它生成随机数。...Random类是Java中用于处理随机性的重要工具之一。 三、Random类的随机原理 Random类的随机原理基于伪随机数生成器算法。它使用种子(seed)作为输入,从而生成一系列看似随机的数。...这个算法是一个确定性的过程,意味着给定相同的输入,它将产生相同的输出,因此种子的选择变得非常重要。 伪随机数生成器算法:Random类使用一个伪随机数生成器算法来生成随机数。...了解如何使用Random类生成伪随机数对于Java开发者非常重要。通过掌握这些知识,您可以更好地处理需要随机性的任务。

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    如何使用PurplePanda识别云环境中的提权路径

    关于PurplePanda PurplePanda是一款针对云环境安全的强大工具,该工具主要针对紫队安全研究人员设计(当然也适用于红队或蓝队研究人员),可以帮助广大研究人员识别单个云环境或跨云环境的提权路径...PurplePanda能够从不同的云/SaaS应用程序获取资源,其重点在于关注权限问题上,以便于在云环境/SaaS应用程序配置中识别提权路径或危险权限。...值得一提的是,PurplePanda不仅能够搜索目标云环境内的提权问题,而且还支持跨云环境的提权路径识别。...“/indel”目录(项目根目录中)中定一个每一个文件夹都代表着一个可枚举的平台,并包含一个自述文件(README.md),该文件会解释如何去使用特定的功能模块。...,它将尝试收集跟目标环境相关的数据并进行分析; 2、-a(分析):该模式将使用提供的凭证数据对目标环境执行快速分析; 蓝队/紫队使用提示 请在使用该工具时,最好使用能够访问(读取)目标环境全部资源的管理员权限凭证

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    Python 中的生成器函数有什么作用及如何使用?

    延迟计算:生成器函数可以按需生成值,只在需要的时候才会计算,可以有效地减少计算量。 无限序列:生成器函数可以生成无限序列,例如斐波那契数列,只需在函数中使用循环即可。...生成器函数使用yield语句来生成值,每次调用生成器函数时,执行到yield语句时会返回一个值,并暂停函数的执行,等待下一次调用。...使用生成器函数的步骤如下: 定义生成器函数:使用关键字def定义一个函数,并在函数体内使用yield语句返回值。...迭代生成器对象:使用for循环或者next()函数迭代生成器对象,每次迭代都会执行生成器函数的代码,直到执行到yield语句时返回一个值。...: 0 1 1 2 3 5 8 13 21 34 在上面的示例中,生成器函数fibonacci()使用yield语句在每次迭代时生成一个斐波那契数列的值,并通过next()函数迭代生成器对象fib来获取值

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    如何使用Java语言来实现取两个数之间的随机数

    在Java开发中,我们有时需要取两个数字之间的随机数。例如,生成一个随机数作为验证码,或者选择一个随机的菜品推荐给用户等。本文将介绍如何使用Java语言来实现取两个数之间的随机数。...使用java.util.Random类Java标准库提供了一个随机数生成器类java.util.Random,我们可以使用这个类来获取两个数字之间的随机数。它提供了多种方法来生成随机数。...生成指定范围内的随机数并进行取整如果我们需要生成的是一个整数,可以使用Java提供的取整方法进行处理。...最后再加上最小值即可得到最终的随机数。使用Math.random()函数除了java.util.Random类之外,我们还可以使用Java语言提供的Math.random()函数来生成随机数。...总结在本文中,我们介绍了如何使用Java语言来实现取两个数之间的随机数。

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    C语言:分支与循环

    C语⾔是结构化的程序设计语⾔,这⾥的结构指的是顺序结构、选择结构、循环结构,C语⾔是能够实 现这三种结构的,其实我们如果仔细分析,我们⽇常所⻅的事情都可以拆分为这三种结构或者这三种结构的组合。...使用举例:要求输⼊⼀个整数,判断输⼊的整数是0,还是正数或者负数。...只有在 switch 语句中使⽤ break 才能在跳出 switch 语 句,如果某⼀个 case 语句的后边没有 break 语句,代码会继续玩下执行,按顺序执行其他 case 语句中的代码,直到遇到...九、随机数生成方法 9.1 rand C语⾔提供了⼀个函数叫 rand,这函数是可以⽣成随机数的 int rand (void); rand函数会返回⼀个伪随机数,这个随机数的范围是在0~...9.2 srand C语⾔中⼜提供了⼀个函数叫 srand,⽤来初始化随机数的⽣成器的 程序中在调⽤ rand 函数之前先调⽤ srand 函数,通过 srand 函数的参数seed来设置

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    如何使用Autobloody自动利用BloodHound显示的活动目录提权路径

    关于Autobloody Autobloody是一款针对活动目录的安全审查工具,在该工具的帮助下,广大研究人员可以通过自动化的形式利用BloodHound扫描发现的活动目录提权路径来实现权限提升。...如果BloodHound数据库中存在两个对象之间的提权路径,那么该工具将会以自动化的形式通过这两个活动目录对象,即源对象(我们拥有的)和目标对象(我们想要的)来实现权限提升。...工具的自动化操作分为两个步骤: 1、使用BloodHound数据和Neo4j查询来寻找最佳的权限提升路径; 2、使用bloodyAD包执行搜索到的提权路径; Autobloody基于bloodyAD实现其功能...如果你使用的是Linux设备的话,你还要在自己的操作系统中安装libkrb5-dev以确保Kerberos能够正常运行。...注意:-ds和-dt值是大小写敏感的。 工具使用样例 autobloody -u john.doe -p 'Password123!'

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    如何在Python和numpy中生成随机数

    在本教程中,你将了解如何在Python中生成和使用随机数。 完成本教程后,你会学到: 可以通过使用伪随机数生成器在程序中应用随机性。 如何通过Python标准库生成随机数和使用随机性。...伪随机性是看起来接近随机的数字样本,但是它是使用确定性的过程生成的。 使用伪随机数生成器可以混洗数据并用随机值初始化系数。这种小程序通常是一个可以调用的返回随机数的函数。...播种随机数生成器 伪随机数生成器是一种生成几乎随机数序列的数学函数。 它需要一个参数来启动序列,称为种子。该函数是确定性的,意味着给定相同的种子,它每次都会产生相同的数字序列。种子的选择无关紧要。...下面的示例演示了如何为生成器设定seed以及如何重新播种生成器会导致生成相同的随机数序列。...具体来说,你学到了: 可以通过使用伪随机数生成器在程序中应用随机性。 如何通过Python标准库生成随机数和使用随机性。 如何通过NumPy库生成随机数组。

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    C语言--------分支和循环语句

    他们之间可以单独使用,也可以嵌套使用,但是也不能过分嵌套,否则会降低程序的可读性。...for循环语句 int i=1; for(i=1;i<=10;i++) { printf("%d",i); } return 0; break语句 程序执行时,如果遇到break语句,那么循环语句中...break语句后的部分将不再执行,而是直接跳出程序,结束全部循环; continue语句 程序执行遇到continue语句,则终止本轮循环,进行下一轮循环,依次进行; 3.实战练习:随机数的生成 C语...⾔提供了⼀个函数叫 rand ,这函数是可以⽣成随机数的; rand函数的使⽤需要包含⼀个头⽂件是:stdlib.h; 其实rand函数⽣成的随机数是伪随机的,伪随机数不是真正 的随机数,是通过某种算法...真正的随机数的是⽆法预测下⼀个值是多少的。⽽rand函 数是对⼀个叫“种⼦”的基准值进⾏ 运算⽣成的随机数。 C语⾔中⼜提供了⼀个函数叫 srand ,⽤来初始化随机数的⽣成器的。

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    抽奖摇号系统随机性算法介绍

    摘要 本文分析GO语言包中的"crypto/rand"和"math/rand",芯链HPB系统的区块链随机数,并给出了权衡效率和随机性,并给出了一款区块链摇号抽奖系统如何实现随机数的算法和流程。...可以通过密码学安全伪随机数生成器计算得出 真随机数 -同时满足三个条件的随机数 2.2 GO语言包的随机函数包介绍 2.2.1 math/rand 包 math/rand 包实现了伪随机数生成器,就是如果使用相同的种子来生成两个...在Unix 内核中的随机数发生器(/dev/random),理论上它能产生真随机。即这个随机数的生成,独立于生成函数,这时我们说这个随机数发生器是非确定的。...具体来讲,Unix 维护了一个熵池,不断收集非确定性的设备事件,即机器运行环境中产生的硬件噪音,来作为种子。...同时使用 VRF1可验证函数辅助进行动态种子周期变换保证随机数安全,以防止任意一个或者多个的随机数生产者的攻击。 随机数接口层提供了随机数读取接口,方便用户使用。

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    如何为非常不确定的行为(如并发)设计安全的 API,使用这些 API 时如何确保安全

    但是,你在调用其任何一个方法的时候,虽然调用的方法本身能够保证其线程安全,能够保证此方法涉及到的状态是确定的,但是一旦完成此方法的调用,其状态都将再次不确定。...你只能依靠其方法的返回值来使用刚刚调用那一刻确定的状态。...另一个例子,WeakReference 弱引用对象的管理也是在一个方法里面可以获取到一个绝对确定的状态,而避免使用方进行两次判断: 1 2 3 4 if (weak.TryGetTarget(out...Run 方法的时候,先判断当前是否已经在跑其他的任务: isRunning 为 0 表示当前一定没有在跑其他任务,我们使用原则操作立刻将其修改为 1; isRunning 为 1 表示当前不确定是否在跑其他任务...对于多线程并发导致的不确定性,使用方虽然可以通过 lock 来规避以上第二条问题,但设计方最好在设计之初就避免问题,以便让 API 更好使用。

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    VUE2.0 学习(十九)综合项目,代办事项项目(一)生成随机数,使用nanoid库,需求的确定,各个组件之间的传参

    目录 使用nanoid库 需求 思路 实现 父亲把数据给儿子的方法 儿子把数据给父亲 使用nanoid库 首先是安装 npm install nanoid 安装完成之后, 以上就安装完成 如何使用呢...在自己需要用这个库的组件的页面先引入,因为这个库是分别暴露的,所以引入的时候写法是这样的 使用 需求 实现以上的功能 思路 写4个组件,头部组件,底部组件,列表组件,列表中每一item...实现 父亲把数据给儿子的方法 儿子把数据给父亲 也就是儿子想要改父亲里面的数据,那么我们可以在父亲里面将一个改变数据的方法传给儿子,儿子只要调用这个方法,并且传参,那么就可以改变父亲里面的数据了

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    Python 数学应用(二)

    以这种方式更加明确更符合 Python 的风格,并且应该会导致更可重现的结果(在某种意义上)。 种子是传递给随机数生成器以生成值的值。生成器以完全确定的方式基于种子生成一系列数字。...更改随机数生成器 NumPy 中的random模块提供了几种替代默认 PRNG 的选择,它使用了 128 位置换同余生成器。虽然这是一个很好的通用随机数生成器,但对于您的特定需求可能不够。...在这个示例中,我们将向您展示如何切换到另一种伪随机数生成器,并如何在程序中有效地使用种子。 准备工作 像往常一样,我们使用别名np导入 NumPy。...在本示例中,我们将使用 MT19937 随机数生成器,它使用了类似于 Python 内部随机数生成器中使用的 Mersenne Twister 算法。...如何做… 以下步骤展示了如何以可重现的方式生成种子和不同的随机数生成器: 我们将生成一个SeedSequence对象,可以从给定的熵源可重现地生成新的种子。

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    【Java】深入理解Java随机数

    (seed)来确定生成随机数的区间。...像Math类使用的全局Random生成器一样,ThreadLocalRandom会使用内部生成的种子进行初始化,否则无法进行修改。...许多SecureRandom实现采用伪随机数生成器(PRNG,也称为确定性随机位生成器或DRBG)的形式,这意味着它们使用确定性算法从随机种子生成伪随机序列。...其他实现可以产生真正的随机数,而其他实现则可以使用两种技术的组合。 SecureRandom是强随机数生成器,它可以产生高强度的随机数,产生高强度的随机数依赖两个重要的因素:种子和算法。...算法是可以有很多的,通常如何选择种子是非常关键的因素。 Random的种子是 System.currentTimeMillis(),所以它的随机数都是可预测的, 是弱伪随机数。

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    启科QuSaaS真随机数解决方案与Amazon Braket结合实践

    伪随机数生成器(PRNG),也称为确定性随机位生成器(DRBG),是一种用于生成其属性近似于随机数序列属性的数字序列的算法。...虽然可以使用硬件随机数生成器生成更接近真实随机的序列,但伪随机数生成器在实际中对其生成数字的速度和再现性非常重要。...如何才能生成随机数?生成随机数有两种主要方法: • 第一种方法测量一些预期随机的物理现象,然后补偿测量过程中可能的偏差。示例源包括测量大气噪声、热噪声和其他外部电磁和量子现象。...这种类型的随机数生成器通常被称为伪随机数生成器。这种类型的生成器通常不依赖于自然产生的熵源,尽管它可以由自然源周期性地播种。...虽然仅基于确定性逻辑的伪随机数生成器永远不能被视为最纯粹意义上的“真实”随机数源,但实际上,它们通常足以满足要求严格的安全关键应用。

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