Tsjintwurdich sjogge wy gegevens út in ferskaat oan boarnen, en it lêste probleem is om te soargjen foar har feiligens en privacy.
Dit omfettet net allinich grutte datasets holden troch organisaasjes, mar ek AI / ML-modellen, algoritmen, en, úteinlik, gegevens mei projeksjes.
It folume fan gegevens nimt ta as it oantal bedriuwen dy't gegevenswittenskiplike oanpak brûke yn har beslútfoarming, wreidet út.
D'r binne ferskate organisaasjes ûntdutsen op it mêd fan fersifering en feiligens foar AI / ML en cloud computing, dy't no berekkeningen op fersifere gegevens tastean.
Yn 'e hieltyd feroarjende wrâld fan gegevens- en ynformaasjekommunikaasje is ien fan' e meast driuwende problemen foar bedriuwen de feiligens fan bestânynhâld.
Guon ynformaasje (e-post, oanmelden) kin wachtwurd befeilige wurde.
Oare ynformaasje ferstjoerd fia e-post of FTP is lykwols net effisjint as beskerme troch in kaaiwurd.
Dit is wêr't bestânfersifering yn spiel komt, en leveret de feiligens en gemak dy't partijen belutsen by ynformaasjeferfier nedich binne.
Wat is triemfersifering?
Yndividuele triemmen of triemsystemen wurde beskerme troch triemfersifering, dy't se fersiferet mei in unike kaai en makket se allinich beskikber foar de kaaihâlder.
It doel is om foar te kommen dat skealike of net autorisearre persoanen tagong krije ta bestannen op 'e hurde skiif.
In bestjoeringssysteem of bestânsysteem kin stipe foar bestânfersifering leverje. De gefoelige bestannen kinne allinich tagonklik wurde mei in dekodearringskaai.
As in brûker yndividuele bestannen feilich moat kommunisearje oer it ynternet of opslaan op draachbere media lykas in USB-stick, komt bestânfersifering goed fan pas.
Kryptografy is de term foar it proses fan fersifering en ûntsiferjen fan gegevens.
Litte wy sjen nei hoe't wy Python kinne brûke om guon fan ús gegevens te fersiferjen en te dekodearjen. Wy sille symmetryske fersifering brûke, wat betsjut dat wy de gegevens mei deselde kaai fersiferje en ûntsiferje.
Om tegearre mei dizze tutorial te gean, sille wy de Python bibleteek foar kryptografy.
Stappen foar it fersiferjen en ûntsiferjen fan in bestân
Wy sille de stappen folgje hjirûnder.
- Ynstallaasje fan bibleteek
- Dataset
- It meitsjen fan in kaai
- It laden fan in kaai
- Fersiferjen fan in triem
- In triem ûntsiferje
1. Ynstallearje bibleteek
Iepenje asjebleaft "Opdrachtprompt" (op Windows) en typ de folgjende koade om se te ynstallearjen:
2. Dataset
Wy hawwe in foarbyldbestân nedich om mei te wurkjen om te begjinnen. Hjir is in foarbyld .csv-bestân ynklusyf ynformaasje oer de rangen fan studinten.
3. It meitsjen fan in kaai
Wy sille in symmetryske fergeliking brûke yn ús foarbyld. Fernet is in soarte fan authentisearre fersifering dy't in "kaai" fereasket om in bestân te lêzen en / of te feroarjen. No meitsje wy de kaai en set it yn deselde map as ús gegevensbestân:
As jo yn 'e map gean wêr't jo Python-koade leit, moatte jo it mykey.key-bestân fine. De triem moat mar ien rigel hawwe, dat is in tekenrige yn guon folchoarder. Jo kinne sjen nei myn kaai hjirûnder, mar dyn sil wêze oars.
4. It laden fan in kaai
Wy soene de fersiferingskaai yn ús omjouwing moatte laden as wy it hawwe produsearre om de bestannen te fersiferjen / ûntsiferje. De folgjende stap is frij ienfâldich, en fereasket allinich de iepening fan it mykey.key-bestân en syn opslach yn lokaal ûnthâld:
De fersiferingskaai is no lokaal bewarre as de kaaifariabele.
5. Fersifering fan in triem
Wy sille in funksje konstruearje om de fersiferingskaai te brûken en it fersifere bestân werom te jaan no't wy it bestân hawwe om te fersiferjen en de fersiferingskaai. Wy bewarje it Fernet-objekt as in lokale fariabele f as wy it oanmeitsje.
Dêrnei ymporteare wy ús orizjinele gegevens (grades.csv) yn it orizjineel. De gegevens wurde dan fersifere mei it Fernet-objekt en bewarre as fersifere.
Uteinlik bewarje wy it as "enc_grades.csv" yn in new.csv-bestân. It fersifere bestân kin hjir besjoen wurde:
6. Untsiferjen fan in triem
Jo wolle tagong krije ta it bestân nei't jo it fersifere hawwe en it bygelyks mei súkses ferpleatst hawwe nei in oar plak. Dy ynformaasje is no yn fersifere opmaak.
De folgjende stap is om it orizjinele materiaal te herstellen troch it te ûntsiferjen. De proseduere dy't wy no sille brûke is de omkearde fan 'e fersifering dy't wy brûkten yn' e foarige seksje.
Wy sille de identike stappen folgje as earder, mar dizze kear geane wy fan in fersifere nei in ûntsifere bestân:
Uteinlik bewarje wy it as "dec_grades.csv" yn in new.csv-bestân. It fersifere bestân kin hjirûnder sjoen wurde:
Konklúzje
Wy learden hoe't jo in bestân en de gegevens deryn fersiferje en dekodearje kinne mei it symmetryske type bestânfersifering yn dizze post mei de Python programmear taal en it kryptografypakket.
Fersifering en dekodearring fan bestannen is in ienfâldich proses mei dizze bibleteek.
Wy hoege ús logyske metoade net te brûken.
Ynstee dêrfan kinne wy in kaai generearje, it bestân fersiferje en it dan dekodearje mei de kaai - it is feilich en ienfâldich.
Leave a Reply