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CMAC 为什么选择 K1 和 K2

CMAC（Cipher-based Message Authentication Code）是一种基于密码算法的消息认证码。它通过对消息进行加密和认证，确保消息的完整性和真实性，防止消息被篡改或伪造。

选择K1和K2作为CMAC算法的关键是因为它们是两个独立的子密钥。K1和K2的生成方式如下：

首先，使用密钥K对一个全零的块进行加密，得到L。
如果L的最高有效位为0，则K1等于L左移一位；如果L的最高有效位为1，则K1等于(L左移一位)异或Rb，其中Rb是一个预定义的常量。
如果K1的最高有效位为0，则K2等于K1左移一位；如果K1的最高有效位为1，则K2等于(K1左移一位)异或Rb。

选择K1和K2的原因是为了增加CMAC算法的安全性和抗攻击能力。通过使用两个独立的子密钥，可以减少密钥相关性，提高算法的安全性。此外，K1和K2的生成方式也增加了算法的随机性，使得攻击者更难以破解密钥。

CMAC算法的优势包括：

安全性高：CMAC使用密码算法进行加密和认证，具有较高的安全性，能够有效防止消息被篡改或伪造。
效率高：CMAC算法的计算速度较快，适用于对大量数据进行认证的场景。
灵活性强：CMAC算法可以与各种密码算法结合使用，适用于不同的应用场景。

CMAC算法的应用场景包括：

数据通信安全：CMAC可以用于保护数据通信过程中的消息完整性和真实性，防止数据被篡改或伪造。
存储介质安全：CMAC可以用于保护存储介质中的数据完整性，确保数据在存储过程中不被篡改。
软件安全：CMAC可以用于保护软件的完整性和真实性，防止软件被篡改或伪造。

腾讯云提供的相关产品和服务包括：

腾讯云加密服务（Cloud HSM）：提供安全的密钥管理和加密服务，可用于保护CMAC算法中使用的密钥。
腾讯云安全加密存储（Cloud KMS）：提供安全的密钥管理和存储服务，可用于存储CMAC算法中使用的密钥。
腾讯云安全计算服务（Cloud SGX）：提供安全的计算环境，可用于执行CMAC算法的计算操作。

更多关于腾讯云相关产品和服务的详细信息，请参考腾讯云官方网站：https://cloud.tencent.com/

相关搜索:晶状体径向畸变的K1和K2征象 OpenGL和OpenCL，选择哪一个?为什么？为什么输入和选择使用不同的盒子模型？为什么堆排序代码和选择排序一样慢？为什么输入框和选择框没有填写它们的值当我按刷新时，为什么选择中的下拉箭头改变外观和移位位置？为什么Get-DnsClientServerAddress |选择AddressFamily输出而不是IPv4和IPv6 为什么在从下拉PHP和Ajax中选择之前会出现一个0 为什么CSS按钮选择器[disabled]和&:disabled的工作方式是一样的？带有coreData的SwiftUI和列表，意外行为，为什么它删除另一行，而不是我选择 librt和libeio对于异步I/O有什么区别,为什么我会选择其中一个呢？如果我选择了CMake构建系统，为什么Qt Creator不允许向项目中添加新的文件和类？为什么在使用MIN函数和选择另一列时，我们需要GROUP BY子句？MIN不返回单个记录吗？为什么我在自定义单元格中的复选框在快速选择和滚动时显示不同的行为？如果选择排序和冒泡排序算法的成本都是O(N2)，那么为什么我的代码中没有反映出来呢？为什么在x和y轴列选择之间使用~，而不是在R文档中看到的plot(x，y，xlab，ylab)中使用传统的plot(x，y)？

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= k1[2:][0:1] if k1_msb == '0': k2 = k1 << 1 else: k2 = (k1 << 1) ^ const_rb print("K2: {k2}...= k1[2:][0:1] if k1_msb == '0': k2 = k1 << 1 else: k2 = (k1 << 1) ^ const_rb...,k2 = mifare_desfire_aes_key_new(session_key) cmac1 = gen_cmac(key, k1, k2, iv, bytes.fromhex('F501')...) cmac2 = gen_cmac(key, k1, k2, cmac1, bytes.fromhex('0003000019000000')) #得到最终的IV cmac3 = gen_cmac(key..., k1, k2, cmac2, bytes.fromhex('BD01000000000000')) #重新创建一个解密方法，使用计算得到的 session = AES.new(session_key

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CMAC（基于块密码的消息认证码）：使用块加密算法（如 AES）生成 MAC 值。常用于无线通信和支付系统中。...详细介绍 CMAC 的结构 CMAC 使用块加密算法（如 AES）进行运算，具体步骤如下：使用密钥对零块进行加密，生成一个中间密钥 K1。...对 K1 进行左移操作，并根据最高位的值对生成的值进行异或操作，得到第二个中间密钥 K2。将消息分成若干块，对每个块进行加密，最后一块使用 K1 或 K2 进行加密。...值: {cmac_value}") 结论 MAC 算法在保证数据完整性和真实性方面扮演着重要角色。...HMAC 和 CMAC 作为两种主要的 MAC 算法，因其高安全性和广泛应用，已经成为现代通信和数据保护中不可或缺的一部分。

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消息认证码(MAC)解读

特定HMAC实现需要选择一个特定的hash函数。这些不同的HMAC实现通常标记为：HMAC-MD5,HMAC-SHA1, HMAC-SHA256等等....上图是omac算法的执行过程，为了使用b比特块密码（E）和秘密密钥（k）生成消息（m）的l比特CMAC标签（t），首先生成两个b比特子密钥（k1和k2）使用以下算法（这相当于在有限域GF（2b）中乘以x...（具体来说，C是按字典顺序排列的第一个不可约度-b二元多项式的非前导系数，具有最小数量的1：64位为0x1B，128位为0x87，256位为0x425） 3.如果msb（k1）= 0，则k2 = k1...<< 1，否则k2 =（k1 << 1）⊕C 4.返回MAC生成过程的密钥（k1，k2）作为一个小例子，假设 b = 4，C = 00112，并且k0 = Ek（0）= 01012。...然后k1 = 10102并且k2 =0100⊕0011= 01112。 CMAC标签生成过程如下： 1.将消息分成b位块m =m1∥…∥mn-1∥mn，其中m1，…，mn-1是完整的块。

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题目：设线性表中每个元素有两个数据项k1和k2,现对线性表按一下规则进行排序：先看数据项k1，k1值小的元素在前，大的在后；在k1值相同的情况下，再看k2，k2值小的在前，大的在后。...满足这种要求的排序方法是（） A.先按k1进行直接插入排序，再按k2进行简单选择排序 B.先按k2进行直接插入排序，再按k1进行简单选择排序 C.先按k1进行简单选择排序，再按k2进行直接插入排序...D.先按k2进行简单选择排序，再按k1进行直接插入排序答题思路：首先我们要明确题意，这一题的排序是针对k1和k2全体进行的，而不是说我排好k1后，再对每组相同的k1进行k2的排序。...这说明k1排序的优先级要比k2高，如果我们对k1先进行排序，后面对k2进行排序时就会打乱之前k1的排序。所以排序顺序是k2、k1。...k1 选择排序之前：标识 k1 k2 1 50 70 2 40 70 3 50 80 4 40 80 k1 选择排序之后：标识 k1 k2 1 40 70 2 40 80 3 50 80 4 50

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斯坦福大学密码学-抗碰撞 06

回顾上一部分介绍的四种MAC： MAC系统是安全的，即在选择消息攻击下，是不可被存在性伪造的。任何一个安全的PRF都能给我们一个安全的MAC。基于CBC的MAC：两种变形：ECBC，CMAC。...NMAC和CBC-MAC 都是串行的。PMAC是并行的。 Carter-Wegman MAC不是基于PRFs，它是一个随机MAC。所以单个信息可以有许多不同的标签。...ipad 和opad，是固定的常数。512位常数，永不改变。 HMAC和NMAC不同之处在于，HMAC的密钥是互相有关联的。只是同样的密钥k异或上不同的常量。...所以k1和k2也是互相有关联的，它们是在同样的固定值IV上应用PRF计算得到的。...为了证明k1和k2是伪随机的且相互独立的，我们必须证明压缩函数不仅当它上面的输入是密钥时，它是PRF，也要证明当它使用关联密钥时，它也是PRF。

1.9K4 1

为什么要重写 hashcode 和 equals 方法？

在第25行里，我们通过put方法把k1和一串字符放入到hm里；而在第26行，我们想用k2去从HashMap里得到值；这就好比我们想用k1这把钥匙来锁门，用k2来开门。...由于k1和k2是两个不同的对象，所以它们的内存地址一定不会相同，也就是说它们的hash值一定不同，这就是我们无法用k2的hash值去拿k1的原因。...当我们把第16和17行的hashCode方法的注释去掉后，会发现它是返回id属性的hashCode值，这里k1和k2的id都是1,所以它们的hash值是相等的。我们再来更正一下存k1和取k2的动作。...但k1有可能仅仅是和k2具有相同的hash值，但未必和k2相等（k1和k2两把钥匙未必能开同一扇门），这个时候，就需要调用Key对象的equals方法来判断两者是否相等了。...由于Object的固有方法是根据两个对象的内存地址来判断，所以k1和k2一定不会相等，这就是为什么依然在26行通过hm.get(k2)依然得到null的原因。

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我们为什么放弃 MongoDB 和 MySQL，选择 TiDB

为什么放弃 MongoDB？...有事务需求的场景不多：当时使用的是 MongoDB 2.x 和 3.x，只提供了数据一致性的选择（强一致性、单调一致性和最终一致性）和原子操作，在少数的几个场景，比如交易相关的场景，通过选择强一致性和原子操作...为什么不选择 MySQL？...经过对 TiDB 的调研、试用和深入交流后，在传统的关系型数据库 MySQL 和 NewSQL 数据库 TiDB 之间，我们需要做出自己的选择了，这不仅仅是两个数据库之间的选择，这其实也体现了伴鱼对新技术的态度...另一方面，在选择面向未来、优雅高效的解决方案，还是选择成熟的但不够优雅和高效的解决方案，如果选择成熟的解决方案，对技术的掌控会比较高，但是会在效率方面持续的进行付出；如果选择面向未来的解决方案，需要花时间和精力来掌握新技术

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为什么要重写 hashcode 和 equals 方法？

为什么要重写equals和hashCode方法当我们用HashMap存入自定义的类时，如果不重写这个自定义类的equals和hashCode方法，得到的结果会和我们预期的不一样。...由于k1和k2是两个不同的对象，所以它们的内存地址一定不会相同，也就是说它们的hash值一定不同，这就是我们无法用k2的hash值去拿k1的原因。...当我们把第16和17行的hashCode方法的注释去掉后，会发现它是返回id属性的hashCode值，这里k1和k2的id都是1,所以它们的hash值是相等的。我们再来更正一下存k1和取k2的动作。...但k1有可能仅仅是和k2具有相同的hash值，但未必和k2相等（k1和k2两把钥匙未必能开同一扇门），这个时候，就需要调用Key对象的equals方法来判断两者是否相等了。...由于Object的固有方法是根据两个对象的内存地址来判断，所以k1和k2一定不会相等，这就是为什么依然在26行通过hm.get(k2)依然得到null的原因。

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为什么要重写hashcode和equals方法？初级程序员在面试中很少能说清楚。

2 为什么要重写equals和hashCode方法当我们用HashMap存入自定义的类时，如果不重写这个自定义类的equals和hashCode方法，得到的结果会和我们预期的不一样。...由于k1和k2是两个不同的对象，所以它们的内存地址一定不会相同，也就是说它们的hash值一定不同，这就是我们无法用k2的hash值去拿k1的原因。...我们再来更正一下存k1和取k2的动作。存k1时，是根据它id的hash值，假设这里是100，把k1对象放入到对应的位置。...但k1有可能仅仅是和k2具有相同的hash值，但未必和k2相等（k1和k2两把钥匙未必能开同一扇门），这个时候，就需要调用Key对象的equals方法来判断两者是否相等了。...由于Object的固有方法是根据两个对象的内存地址来判断，所以k1和k2一定不会相等，这就是为什么依然在26行通过hm.get(k2)依然得到null的原因。

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为什么要重写equals和hashCode方法当我们用HashMap存入自定义的类时，如果不重写这个自定义类的equals和hashCode方法，得到的结果会和我们预期的不一样。...由于k1和k2是两个不同的对象，所以它们的内存地址一定不会相同，也就是说它们的hash值一定不同，这就是我们无法用k2的hash值去拿k1的原因。...当我们把第16和17行的hashCode方法的注释去掉后，会发现它是返回id属性的hashCode值，这里k1和k2的id都是1,所以它们的hash值是相等的。我们再来更正一下存k1和取k2的动作。...但k1有可能仅仅是和k2具有相同的hash值，但未必和k2相等（k1和k2两把钥匙未必能开同一扇门），这个时候，就需要调用Key对象的equals方法来判断两者是否相等了。...由于Object的固有方法是根据两个对象的内存地址来判断，所以k1和k2一定不会相等，这就是为什么依然在26行通过hm.get(k2)依然得到null的原因。

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一文读懂数据库优化之分库分表

阅读此文你将了解：什么是分库分表以及为什么分库分表如何分库分表分库分表常见几种方式以及优缺点如何选择分库分表的方式数据库常见优化方案对于后端程序员来说，绕不开数据库的使用与方案选型，那么随着业务规模的逐渐扩大...= K1 / D 扩容后：如果M为偶数，即M= 2*N K2 = H% (2DT) = (2NDT+K1)%(2DT) = K1%(2DT) ,K1 一定小于（2DT）,所以K2=K1 D2 = K2%...+K1)%(2DT) = DT + K1 D2 = K2 %(2D) = (DT+K1) % (2D) T2 = K2 /(2D) = (DT+K1) / (2D) 结论：扩容后库序号和表序号都变化...K2=K1 D2 = K2/T = K1 /T = D1 T2 = K2%T = K1 % T = T1 如果M为奇数，即M = 2*N+1 K2 = H%（2DT） = (2NDT +DT +K1...同时，对于写入操作可以采用随机选择或者顺序选择一个库表进入写入。那么由于路由关系表的存在，我们在数据扩容时，无需迁移历史数据。

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为什么要重写equals和hashCode方法当我们用HashMap存入自定义的类时，如果不重写这个自定义类的equals和hashCode方法，得到的结果会和我们预期的不一样。...由于k1和k2是两个不同的对象，所以它们的内存地址一定不会相同，也就是说它们的hash值一定不同，这就是我们无法用k2的hash值去拿k1的原因。...当我们把第16和17行的hashCode方法的注释去掉后，会发现它是返回id属性的hashCode值，这里k1和k2的id都是1,所以它们的hash值是相等的。我们再来更正一下存k1和取k2的动作。...但k1有可能仅仅是和k2具有相同的hash值，但未必和k2相等（k1和k2两把钥匙未必能开同一扇门），这个时候，就需要调用Key对象的equals方法来判断两者是否相等了。...由于Object的固有方法是根据两个对象的内存地址来判断，所以k1和k2一定不会相等，这就是为什么依然在26行通过hm.get(k2)依然得到null的原因。

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超硬核解析Apache Hudi 的一致性模型（第三部分）

例如：{k1， k2} • 值。例如：{A， B} • 单调Ts • True = 单调 ts 提供程序：例如 ZK。 • False = 非确定性本地时钟：发出介于 1 和单调值之间的值。...让我们深入了解其中的一些场景，以了解为什么每种场景都是安全的或不安全的。...在进行暴力检查时，模型检查器实际上会探索每个操作的 1 和最低单调值之间的所有时间戳值。图 4.两位写入端都选择了时间戳 ts=1。...在 ts=3 时，读取器在一遍又一遍地重复其查询时会看到以下结果： • k1=空，k2=空 • k1=A， k2=空 • k1=A，k2=X • k1=B，k2=X 在 ts=4 时，读取器在一遍又一遍地重复其查询时会看到以下结果...： • k1=空，k2=空 • k1=A， k2=空 • k1=A，k2=X • k1=A， k2=Y <- 在 ts=3 的 k1=B 之前看到 ts=4 的 k2=Y • k1=B，k2=Y 在 ts

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java:java.util.Map和java.util.Set的Key类型转换

为什么呢？对Map提供Key类型转换不一定是安全的，是有风险的。...其实核心的方法就是两个静态方法，如上图红框标的，一个用于转换Map到Map，另一个用来转换Set到Set TransformedMap，...,K2,V>Map tranformKeys(MapfromMap, Function transformer2,...,K2,V>Map tranformKeys(MapfromMap, DualTransformer transformer){... transformer; TransformedMap(Map fromMap, DualTransformer transformer) {

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为什么要重写 hashCode 和 equals 方法？

为什么要重写 equals 和 hashCode 方法当我们用 HashMap 存入自定义的类时，如果不重写这个自定义类的 equals 和 hashCode 方法，得到的结果会和我们预期的不一样。...由于 k1 和 k2 是两个不同的对象，所以它们的内存地址一定不会相同，也就是说它们的 hash 值一定不同，这就是我们无法用 k2 的 hash 值去拿 k1 的原因。...但是问题还没有结束，我们再来更正一下存 k1 和取 k2 的动作。存 k1 时，是根据它 id 的 hash 值，假设这里是 103，把 k1 对象放入到对应的位置。...但 k1 有可能仅仅是和 k2 具有相同的 hash值，但未必和 k2 相等，这个时候，就需要调用 HashMapKey 对象的 equals 方法来判断两者是否相等了。...和 k2 一定不会相等，这就是为什么通过 map.get(k2) 依然得到 null 的原因。

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参考 [BFS 搜索流程](#BFS 广度优先搜索)，搜索顺序为：A -> B -> C -> D 为什么放弃 DFS 和 BFS 从 [Python MRO 历史](#Python MRO 历史) 可以看出无论是...K1], L[K3], L[K2], L[o], [K1, K3, K2, o]) L[K1] = [K1] + merge(L[C], L[A], L[B], L[o], [C, A, B, o])...([K1, C, A, B, o], [K3, A, D, o], [K2, B, D, E, o], [o], [K1, K3, K2, o]) L[Z] = [Z, K1] + merge([C,...Z] = [Z, K1, C, K3, A] + merge([B, o], [D, o], [K2, B, D, E, o], [o], [K2, o]) L[Z] = [Z, K1, C, K3,...Z] = [Z, K1, C, K3, A, K2, B, D, E] + merge([o], [o], [o], [o], [o]) L[Z] = [Z, K1, C, K3, A, K2, B,

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