Hướng dẫn packages built for python that facilitate data encryption - các gói được xây dựng cho python hỗ trợ mã hóa dữ liệu

Chào mừng bạn trở lại với loạt web Python cho mạng an ninh mạng!

Trong bài học đầu tiên, chúng tôi đã thấy rằng Python chủ yếu được sử dụng trong an ninh mạng vì các gói mạnh mẽ mà nó cung cấp. Vì vậy, những cái đó là gì? Một ý chính của các gói được tìm kiếm nhiều nhất có thể được tìm thấy trong bài đăng này-các gói Python được tìm kiếm nhiều nhất.

Những gì chúng ta sẽ làm trong bài học này là thử và hiểu cách sử dụng một vài gói liên quan đến bảo mật bằng cách xem xét và triển khai các cấu trúc mã đơn giản trong Python.

Mục tiêu học tập

• Tìm hiểu về các gói hữu ích trong Python cho an ninh mạng
• Có thể hiểu các gói đó thông qua các cấu trúc lập trình đơn giản
• Thực hành tập thể dục dựa trên các gói

Thời gian học tập - 2 giờ

1. Faker

Hãy để chúng tôi bắt đầu với một cái rất đơn giản! Như tên nói, Faker là một gói giúp tạo dữ liệu giả và ngẫu nhiên. Nhưng, làm thế nào là hữu ích? Trong trường hợp thử nghiệm đóng vai trò chủ yếu chính, Faker có thể hữu ích để tạo dữ liệu kiểm tra và ngẫu nhiên. Nhiều công ty sử dụng gói này để chạy thử nghiệm tự động hóa và kiểm tra căng thẳng phần mềm và ứng dụng của họ.

Thực tiễn

• Tạo một địa chỉ giả với vĩ độ và kinh độ bằng cách sử dụng Faker.

2. Numpy

Numpy chủ yếu được sử dụng trong việc phân tích dữ liệu số và nó cung cấp một đối tượng mảng N chiều mạnh mẽ có các hàm tinh vi để phù hợp với các khả năng tính toán. Hãy cho chúng tôi xem một ví dụ rất đơn giản về việc sử dụng Numpy để tạo ra một mảng số ngẫu nhiên.

Tóm tắt rằng Tuyên bố Numpy rất giống với Tuyên bố mảng trong Python, nhưng nó tinh vi hơn nhiều về các khả năng tính toán toán học. Hãy để chúng tôi cố gắng hiểu Numpy hữu ích như thế nào.

Như bạn có thể thấy trong ví dụ trên, Numpy tạo điều kiện đọc dữ liệu số từ một tệp vào một mảng là bước đầu tiên khi cố gắng thực hiện phân tích dữ liệu.

Thực tiễn

• Tạo một địa chỉ giả với vĩ độ và kinh độ bằng cách sử dụng Faker.

2. Numpy

Numpy chủ yếu được sử dụng trong việc phân tích dữ liệu số và nó cung cấp một đối tượng mảng N chiều mạnh mẽ có các hàm tinh vi để phù hợp với các khả năng tính toán. Hãy cho chúng tôi xem một ví dụ rất đơn giản về việc sử dụng Numpy để tạo ra một mảng số ngẫu nhiên.

Tóm tắt rằng Tuyên bố Numpy rất giống với Tuyên bố mảng trong Python, nhưng nó tinh vi hơn nhiều về các khả năng tính toán toán học. Hãy để chúng tôi cố gắng hiểu Numpy hữu ích như thế nào.

Thực tiễn

• Tạo một địa chỉ giả với vĩ độ và kinh độ bằng cách sử dụng Faker.

2. Numpy

Numpy chủ yếu được sử dụng trong việc phân tích dữ liệu số và nó cung cấp một đối tượng mảng N chiều mạnh mẽ có các hàm tinh vi để phù hợp với các khả năng tính toán. Hãy cho chúng tôi xem một ví dụ rất đơn giản về việc sử dụng Numpy để tạo ra một mảng số ngẫu nhiên.

Tóm tắt rằng Tuyên bố Numpy rất giống với Tuyên bố mảng trong Python, nhưng nó tinh vi hơn nhiều về các khả năng tính toán toán học. Hãy để chúng tôi cố gắng hiểu Numpy hữu ích như thế nào.

Thực tiễn

• Tạo một địa chỉ giả với vĩ độ và kinh độ bằng cách sử dụng Faker.

2. Numpy

Numpy chủ yếu được sử dụng trong việc phân tích dữ liệu số và nó cung cấp một đối tượng mảng N chiều mạnh mẽ có các hàm tinh vi để phù hợp với các khả năng tính toán. Hãy cho chúng tôi xem một ví dụ rất đơn giản về việc sử dụng Numpy để tạo ra một mảng số ngẫu nhiên.

Thực tiễn

• Tạo một địa chỉ giả với vĩ độ và kinh độ bằng cách sử dụng Faker.

2. Numpy

Numpy chủ yếu được sử dụng trong việc phân tích dữ liệu số và nó cung cấp một đối tượng mảng N chiều mạnh mẽ có các hàm tinh vi để phù hợp với các khả năng tính toán. Hãy cho chúng tôi xem một ví dụ rất đơn giản về việc sử dụng Numpy để tạo ra một mảng số ngẫu nhiên.

• Tóm tắt rằng Tuyên bố Numpy rất giống với Tuyên bố mảng trong Python, nhưng nó tinh vi hơn nhiều về các khả năng tính toán toán học. Hãy để chúng tôi cố gắng hiểu Numpy hữu ích như thế nào.
• Như bạn có thể thấy trong ví dụ trên, Numpy tạo điều kiện đọc dữ liệu số từ một tệp vào một mảng là bước đầu tiên khi cố gắng thực hiện phân tích dữ liệu.
• Đọc một tệp văn bản vào mảng numpy và xem điều gì sẽ xảy ra!

3. Scipy

Thực tiễn

• Tạo một địa chỉ giả với vĩ độ và kinh độ bằng cách sử dụng Faker.

7. Súp đẹp

Gói này được thiết kế cho ngôn ngữ lập trình Python và nó phân tích bất cứ thứ gì bạn cung cấp. Nó thực hiện việc truyền tải cây cho người dùng và xóa các tệp HTML và XML để biết thông tin được chỉ định để tìm kiếm. Nó được sử dụng để mô phỏng dữ liệu có thể được truy xuất từ ​​trang web của khách hàng và bảo mật kênh. Hãy cho chúng tôi xem BS4 có thể được sử dụng như thế nào để kiểm tra lại thông tin.

Như chúng ta có thể thấy, URL nguồn được chỉ định sau đó được phân tích thông qua ‘súp, và chia thành tiêu đề và tên. Tương tự, nhiều chức năng khác có thể được thực hiện về điều này để trích xuất thông tin cụ thể theo nhu cầu bảo vệ ứng dụng khỏi các cuộc tấn công. Một gói tương tự khác được xem xét là Scrapy, được sử dụng cho một phiên bản nâng cao nhỏ được gọi là Crawling web.

Thực tiễn

• Cố gắng tìm tất cả các liên kết (HREF) từ bất kỳ một trong các trang Wikipedia.

8. Mật mã

Gói này bao gồm cả giao diện cấp cao và cấp thấp với các thuật toán mật mã phổ biến như mật mã đối xứng, tiêu hóa tin nhắn và các hàm dẫn xuất chính. Ở đây, một Fernet là một triển khai của mật mã được xác thực đối xứng (còn được gọi là Bí mật Secret), đảm bảo rằng một thông báo được mã hóa bằng cách sử dụng nó không thể được thao tác hoặc đọc mà không cần chìa khóa. Chúng ta hãy cố gắng mã hóa và giải mã một thông báo bằng hàm gói này:

Thực tiễn

• Cố gắng tìm tất cả các liên kết (HREF) từ bất kỳ một trong các trang Wikipedia.

8. Mật mã

Gói này bao gồm cả giao diện cấp cao và cấp thấp với các thuật toán mật mã phổ biến như mật mã đối xứng, tiêu hóa tin nhắn và các hàm dẫn xuất chính. Ở đây, một Fernet là một triển khai của mật mã được xác thực đối xứng (còn được gọi là Bí mật Secret), đảm bảo rằng một thông báo được mã hóa bằng cách sử dụng nó không thể được thao tác hoặc đọc mà không cần chìa khóa. Chúng ta hãy cố gắng mã hóa và giải mã một thông báo bằng hàm gói này:

Thực hiện Multifernet để sử dụng nhiều khóa cho quá trình mã hóa/giải mã.

9. xoắn

Thực tiễn

• Cố gắng tìm tất cả các liên kết (HREF) từ bất kỳ một trong các trang Wikipedia.

8. Mật mã

Gói này bao gồm cả giao diện cấp cao và cấp thấp với các thuật toán mật mã phổ biến như mật mã đối xứng, tiêu hóa tin nhắn và các hàm dẫn xuất chính. Ở đây, một Fernet là một triển khai của mật mã được xác thực đối xứng (còn được gọi là Bí mật Secret), đảm bảo rằng một thông báo được mã hóa bằng cách sử dụng nó không thể được thao tác hoặc đọc mà không cần chìa khóa. Chúng ta hãy cố gắng mã hóa và giải mã một thông báo bằng hàm gói này:

Thực hiện Multifernet để sử dụng nhiều khóa cho quá trình mã hóa/giải mã.

Thực tiễn

• Cố gắng tìm tất cả các liên kết (HREF) từ bất kỳ một trong các trang Wikipedia.

8. Mật mã

Gói này bao gồm cả giao diện cấp cao và cấp thấp với các thuật toán mật mã phổ biến như mật mã đối xứng, tiêu hóa tin nhắn và các hàm dẫn xuất chính. Ở đây, một Fernet là một triển khai của mật mã được xác thực đối xứng (còn được gọi là Bí mật Secret), đảm bảo rằng một thông báo được mã hóa bằng cách sử dụng nó không thể được thao tác hoặc đọc mà không cần chìa khóa. Chúng ta hãy cố gắng mã hóa và giải mã một thông báo bằng hàm gói này:

Thực hiện Multifernet để sử dụng nhiều khóa cho quá trình mã hóa/giải mã.

9. xoắn

• Twisted là một công cụ mạng hướng đến nguồn mở, hỗ trợ nhiều giao thức lớp vận chuyển và ứng dụng phổ biến, bao gồm TCP, UDP, SSL/TLS, HTTP, IMAP, SSH, IRC và FTP. Nó đi kèm với việc triển khai máy khách và máy chủ cho tất cả các giao thức của nó giúp dễ dàng triển khai và định cấu hình. Hãy cho chúng tôi xem một triển khai mẫu của Twisted vang vọng mọi đầu vào của người dùng khi được kết nối bằng telnet.

Những gói python nào được tích hợp?

Thư viện Python nào được sử dụng cho an ninh mạng?

Gói nào được sử dụng để phân tích dữ liệu trong Python?

Ba gói Python cho phân tích dữ liệu là gì?