使用 Python 2025 更新版 AES 加密與解密完整教學

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了解如何使用Python中的AES加密與解密

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使用 Python 2025 更新版 AES 加密與解密完整教學

為什麼需要加密與解密？

在當今的數位時代，資料安全變得越來越重要。加密與解密技術可以保護敏感資料，防止未經授權的存取。本文將深入探討如何使用 Python 來實作 AES 加密與解密，並提供最新的語法及最佳實踐。

加密與解密的基本概念

加密與解密是資料保護的核心技術。其過程如下：

  1. 加密：將明文資料轉換為密文，以防止資料被竊取。
  2. 解密：將密文資料還原為可讀的明文。

什麼是 AES 加密演算法？

AES（Advanced Encryption Standard）是一種對稱式加密演算法，廣泛應用於資料安全領域。其基本原理如下：

  1. 將明文資料分成多個小塊，每個小塊為 128 位元（16 個字元）。
  2. 使用相同的密鑰進行加密與解密。
  3. 將加密後的資料轉換為不可讀的密文。

如何在 Python 中實作 AES 加密與解密？

首先，我們需要安裝 `pycryptodome` 模組，它是 `pycrypto` 的更新版本，提供更好的功能與安全性。請使用以下命令進行安裝：

pip install pycryptodome

加密過程

以下是使用 Python 進行 AES 加密的具體步驟：

from Crypto.Cipher import AES
from Crypto.Util.Padding import pad
import base64

# 定義密鑰和初始化向量
key = b'0123456789abcdef'  # 16位元密鑰
iv = b'abcdefghijklmnop'   # 16位元初始化向量

# 定義明文
plaintext = b'Hello World!'

# 加密明文
cipher = AES.new(key, AES.MODE_CBC, iv)
ciphertext = cipher.encrypt(pad(plaintext, AES.block_size))

# 將密文轉為可讀格式
ciphertext_b64 = base64.b64encode(ciphertext)
print(ciphertext_b64.decode('utf-8'))

解密過程

接下來是解密的步驟：

from Crypto.Cipher import AES
from Crypto.Util.Padding import unpad
import base64

# 定義密鑰和初始化向量
key = b'0123456789abcdef'  # 16位元密鑰
iv = b'abcdefghijklmnop'   # 16位元初始化向量

# 假設這是我們從加密過程中得到的密文
ciphertext_b64 = '密文在此替換'  # 用實際密文替換
ciphertext = base64.b64decode(ciphertext_b64)

# 解密密文
cipher = AES.new(key, AES.MODE_CBC, iv)
plaintext = unpad(cipher.decrypt(ciphertext), AES.block_size)
print(plaintext.decode('utf-8'))

錯誤排除與最佳實踐

在實作過程中，可能會遇到以下問題：

– **PaddingError**：確保在加密時使用正確的填充方法，例如 `pad` 和 `unpad`。
– **密鑰與 IV 的長度**：確保密鑰和 IV 的長度符合要求（16 字元、24 字元或 32 字元）。

延伸應用

除了基本的加密與解密，您還可以擴展 AES 的應用，例如：

– 使用隨機生成的密鑰和 IV 提高安全性。
– 將加密與解密過程整合到網路應用程式，保護用戶資料。
– 學習如何進行數位簽名和驗證，增強資料完整性。

結論

本文詳細說明了如何使用 Python 2025 更新版進行 AES 加密與解密，提供了最新的語法與最佳實踐。加密技術在保護資料安全中扮演著不可或缺的角色，掌握這些技術將大大提升您在資訊安全領域的能力。

Q&A（常見問題解答）

1. AES 加密的安全性如何？

AES 加密被廣泛認為是安全的，並且是許多國際標準的加密方法，適合用於保護敏感資料。

2. 如何選擇適合的密鑰長度？

一般建議使用 256 位元的密鑰以獲得最佳的安全性，但 128 位元的密鑰在大多數應用中也足夠安全。

3. 是否可以在 Python 中使用其他加密演算法？

是的，Python 支援多種加密演算法，例如 RSA、DES、Blowfish 等，您可以根據需要選擇適合的演算法。
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