c# 几种常见的加密方法的实现

1.ACSII码加密

//ACSII码加密
        private static string ACSIIPWd(string rpwd)
        {
            string Ret;
            byte[] array = System.Text.Encoding.ASCII.GetBytes(rpwd);
            byte[] byteArray = new byte[array.Length];

            for (int i = 0; i < array.Length; i++)
            {
                int asciicode = (int)(array[i]);
                asciicode = asciicode + 1;
                byteArray[i] = (byte)asciicode;
            }
            System.Text.ASCIIEncoding asciiEncoding = new System.Text.ASCIIEncoding();
            string strCharacter = asciiEncoding.GetString(byteArray);
            Ret = strCharacter;
            return Ret;
        }

2.MD5加密

//MD5加密
        private static string MD5PWd(string rpwd)
        {
            string Ret;

            MD5 md5 = new MD5CryptoServiceProvider();
            byte[] palindata = Encoding.Default.GetBytes(rpwd);//将要加密的字符串转换为字节数组
            byte[] encryptdata = md5.ComputeHash(palindata);//将字符串加密后也转换为字符数组
            Ret = Convert.ToBase64String(encryptdata);
            return Ret;
        }

 

3.RSA加密

//RSA加密
        private static string RSAPWD1(string myKeyContainerName)
        {
            string ret = "";         
            CspParameters cp = new CspParameters();
            cp.KeyContainerName = myKeyContainerName;
            RSACryptoServiceProvider rsa = new RSACryptoServiceProvider(cp);
           
            ret = rsa.ToXmlString(true);
            Console.WriteLine("Key is : \n" + rsa.ToXmlString(true));
            return ret;

        }

 rsa详解： https://www.cnblogs.com/ButterflyEffect/p/9494061.html

 

4.DES加密

//DES加密  
        private static string DESPWD(string ciphertext)
        {
            string desPWD = ""; 
            byte[] buffer;
            DESCryptoServiceProvider DesCSP = new DESCryptoServiceProvider();

            MemoryStream ms = new MemoryStream();//先创建 一个内存流
            CryptoStream cryStream = new CryptoStream(ms, DesCSP.CreateEncryptor(), CryptoStreamMode.Write);//将内存流连接到加密转换流
            StreamWriter sw = new StreamWriter(cryStream);
            sw.WriteLine(ciphertext);//将要加密的字符串写入加密转换流
            sw.Close();
            cryStream.Close();
            buffer = ms.ToArray();//将加密后的流转换为字节数组
            desPWD = Convert.ToBase64String(buffer);//将加密后的字节数组转换为字符串

            return desPWD;
        }

 

5.base64

  ///编码
        public static string EncodeBase64(string code_type, string code)
        {
            string encode = "";
            byte[] bytes = Encoding.GetEncoding(code_type).GetBytes(code);
            try
            {
                encode = Convert.ToBase64String(bytes);
            }
            catch
            {
                encode = code;
            }
            return encode;
        }
        ///解码
        public static string DecodeBase64(string code_type, string code)
        {
            string decode = "";
            byte[] bytes = Convert.FromBase64String(code);
            try
            {
                decode = Encoding.GetEncoding(code_type).GetString(bytes);
            }
            catch
            {
                decode = code;
            }
            return decode;
        }

 

6.感知哈希法

第一步，缩小尺寸。

将图片缩小到8x8的尺寸，总共64个像素。这一步的作用是去除图片的细节，只保留结构、明暗等基本信息，摒弃不同尺寸、比例带来的图片差异。

 

第二步，简化色彩。

将缩小后的图片，转为64级灰度。也就是说，所有像素点总共只有64种颜色。

第三步，计算平均值。

计算所有64个像素的灰度平均值。

第四步，比较像素的灰度。

将每个像素的灰度，与平均值进行比较。大于或等于平均值，记为1；小于平均值，记为0。

第五步，计算哈希值。

将上一步的比较结果，组合在一起，就构成了一个64位的整数，这就是这张图片的指纹。组合的次序并不重要，只要保证所有图片都采用同样次序就行了。

 =  = 8f373714acfcf4d0

得到指纹以后，就可以对比不同的图片，看看64位中有多少位是不一样的。在理论上，这等同于计算"汉明距离"（Hamming distance）。如果不相同的数据位不超过5，就说明两张图片很相似；如果大于10，就说明这是两张不同的图片。

具体的代码实现，可以参见Wote用python语言写的imgHash.py。代码很短，只有53行。使用的时候，第一个参数是基准图片，第二个参数是用来比较的其他图片所在的目录，返回结果是两张图片之间不相同的数据位数量（汉明距离）。

这种算法的优点是简单快速，不受图片大小缩放的影响，缺点是图片的内容不能变更。如果在图片上加几个文字，它就认不出来了。所以，它的最佳用途是根据缩略图，找出原图。

实际应用中，往往采用更强大的pHash算法和SIFT算法，它们能够识别图片的变形。只要变形程度不超过25%，它们就能匹配原图。这些算法虽然更复杂，但是原理与上面的简便算法是一样的，就是先将图片转化成Hash字符串，然后再进行比较。

原文：http://www.ruanyifeng.com/blog/2011/07/principle_of_similar_image_search.html

#!/usr/bin/python

import glob
import os
import sys

from PIL import Image

EXTS = 'jpg', 'jpeg', 'JPG', 'JPEG', 'gif', 'GIF', 'png', 'PNG'

def avhash(im):
    if not isinstance(im, Image.Image):
        im = Image.open(im)
    im = im.resize((8, 8), Image.ANTIALIAS).convert('L')
    avg = reduce(lambda x, y: x + y, im.getdata()) / 64.
    return reduce(lambda x, (y, z): x | (z << y),
                  enumerate(map(lambda i: 0 if i < avg else 1, im.getdata())),
                  0)

def hamming(h1, h2):
    h, d = 0, h1 ^ h2
    while d:
        h += 1
        d &= d - 1
    return h

if __name__ == '__main__':
    if len(sys.argv) <= 1 or len(sys.argv) > 3:
        print "Usage: %s image.jpg [dir]" % sys.argv[0]
    else:
        im, wd = sys.argv[1], '.' if len(sys.argv) < 3 else sys.argv[2]
        h = avhash(im)

        os.chdir(wd)
        images = []
        for ext in EXTS:
            images.extend(glob.glob('*.%s' % ext))

        seq = []
        prog = int(len(images) > 50 and sys.stdout.isatty())
        for f in images:
            seq.append((f, hamming(avhash(f), h)))
            if prog:
                perc = 100. * prog / len(images)
                x = int(2 * perc / 5)
                print '\rCalculating... [' + '#' * x + ' ' * (40 - x) + ']',
                print '%.2f%%' % perc, '(%d/%d)' % (prog, len(images)),
                sys.stdout.flush()
                prog += 1

        if prog: print
        for f, ham in sorted(seq, key=lambda i: i[1]):
            print "%d\t%s" % (ham, f)