c#の暗号化クラスを使ってみた（AES,RSA） - Qiita
#はじめに C#のSystem.Security.Cryptography 名前空間ではハッシュや乱数生成、メッセージ認証といった操作や、データの暗号化アルゴリズムが提供されています。 今回はその暗号化アルゴリズムのうち、対称鍵暗号（共通鍵暗号）の1つであるAES暗号と、公開鍵暗号の1つであるRSA暗号を用いて平文を暗号化し暗号文を取得、また逆に暗号文を復号し平文を求めるプログラムを書いてみました。 #AES暗号とは？ AES(Advanced Encryption Standard)はRijndaelとも呼ばれ 旧規格の対称鍵暗号であるDES(Data Encryption Standard)の安全性が低下したために、NIST(アメリカ国立標準技術研空所)が公募し、2000年に選定された対称暗号である。 #AES暗号の実装 それでは実際にコードを書いてAES暗号を利用してみます。 AES
IPA ISEC セキュア・プログラミング講座：Webアプリケーション編 第2章 アクセス制御
CAPTCHAが提供する機能はユーザ認証機能そのものではない。システム要件として自動化された大量アクセスを避けたい機能がある場合、その前に設けることを検討する価値はある。 CAPTCHAとは CAPTCHA とは "Completely Automated Public Turing test to tell Computers and Humans Apart" の略であり、「人間とマシンを判別するチューリングテスト」のことである。 CAPTCHA は、ブラウザ以外の自動化されたWebクライアントによって大量のリクエストを投入されては困る案件において、相手がマシンでないことを確かめる目的で用いられる。例えば、会員登録フォームやメッセージ投稿フォームのようなケースが挙げられる。 Webアプリケーションで用いられる CAPTHCA には、歪められノイズが加えられた画像から 文字列を読み取るよ
暗号化に使うbcryptの概要とNode.jsで扱う方法 - ブロックチェーンエンジニアの備忘録
バージョン情報、ストレッチ回数、ソルト回数が入っていて何がいいのかというと、途中からbcryptのバージョンとストレッチング回数を上げても全く問題ないし、ソルト値もDBの別カラムで管理しないでいいのが楽でいいですよね。 サーバーのスペックがより安価に手に入るようになったら今よりもストレッチング回数を上げてよりセキュアなハッシュ値にすることが簡単にできます。 npmモジュールとしてインストールできる Node.jsから扱う場合はnpmモジュールとして実装されているものがあるのでそれを使うのが一番楽で扱いも簡単でした。そのままbcryptというものでした。githubはこちら。 npm install --save bcrypt 扱い方 非同期と同期方法の二つがありますが、非同期で扱う必要がないと思うので同期での扱い方がオススメです。 var bcrypt = require('bcrypt'
BCryptのすすめ - Qiita
はじめに この記事は Scala Advent Calendar(Adventar) の13日目です。パスワード保存に使うBCryptの話をします。 安全にパスワードを保存する 皆様、パスワードをセキュアに保存しているでしょうか？まさかとは思いますが、パスワードを生で保存するとかおぞましいことをしてないでしょうか？ パスワードは攻撃者によってソースコード・DBすべて取得されたとしても、元のパスワードを類推することを不可能とするように保存することにより、パスワード漏洩最後の砦として機能させることが望ましいです。 この条件を満たす方法として、パスワードをHash化して保存する方法があります。ただし単純なHash化では駄目です。まず、類推されにくくて衝突しずらい、暗号学的に良いHash関数アルゴリズムが必要です。また、よくあるHash関数アルゴリズムは(元々高速に計算することを意図していたのもあ
パスワードのストレッチング処理に抵抗を感じる理由 - Qiita
ストレッチング処理とは？ ハッシュ化された文字列に対して更にハッシュ化の処理を行う * n を行う処理 ハッシュ化されたパスワード (と 利用したソルト) が悪意のある第三者に渡った場合でも、解析までの時間を稼ぐ事ができる パスワードをハッシュ化して保存する処理 に対する個人的な感想 ソルト処理 (パスワードに適当な文字列を付加してからハッシュ化) やらなきゃだめだよね！ ストレッチング (ハッシュ化された文字列をハッシュ化 * n) やりたくねぇぇぇ 以下は個人的な感想です(´・ω・｀) ストレッチングが手軽で有効なのはわかるんだけど・・・という気持ちをまとめてみました。 高速に動作する処理を複数回実行して低速に！ もともと、プログラムを書いていて、「ハッシュを使いたい！」と思う場面では、「高速」であるからハッシュを使っている、ということが多い。 データ比較処理の高速化 (自分の感覚では
mieki256's diary - DXRuby上で射影変換ができた
元記事・参考記事の内容が全然理解できてないけど。写経してたらそれっぽく描画されるようになったのでアップロード。 Window.drawMorph による描画結果とは、ちょっと違うことが分かるかしら。 ソースは以下。 _projtrans.rb.txt require 'dxruby' # 4点を指定して射影変換描画 class ProjTrans attr_accessor :images attr_accessor :src_w attr_accessor :src_h attr_accessor :divx, :divy attr_accessor :mdivx, :mdivy attr_accessor :src_pos attr_accessor :src_idx # コンストラクタ # # @param [Object] img Imageオブジェクト # @param [Num
Swiftで行列を鑑みた多次元配列を宣言、生成する – Acenumber Technical Issues
日付：2018年5月12日、13日 開発機：MacBook Pro (13-inch, Late 2016, Four Thunderbolt 3 Ports) MacOSバージョン：macOS High Sierra 10.13.4 Xcodeバージョン：9.3 言語：Swift 4.1 主関連アプリ：あちこち食堂（仮題） Swift - 【Swift】多次元配列の2つ目の要素に追加（append）できない(83168) 2次元配列の宣言 加えてSwiftの多次元配列の宣言に絞ってネットを繰って見ると、 以下の様な情報が見付かります。 [swift]多次元配列の初期化（ntの備忘録：） 正：var stringArray = [[String]]() 誤：var stringArray:[[String]] = [[]] ビルドが通ったので、一見よさげに思いましたが、実際に処理させてみる
c++で画像処理〜メディアンフィルタ作ってみた〜 - Qiita
メディアンフィルタとは メディアンという名の通り、中央値を利用した平滑化フィルタのことである。ノイズ除去に利用される。 ノイズを除去する方法には他に、平均化フィルタの利用などが挙げられる。 両者の最大の相違点はエッジが残るか残らないかだ。 平均化フィルタは画素値の合計をフィルタ数で割るため、エッジがぼやけてしまう。 しかし、メディアンフィルタではフィルタ内画素の中央値を利用するため、エッジが残りやすい。 画像のノイズ処理をしたい。だけどエッジはぼやけさせたくない。 そんな時に活躍するだろう使いやすそうなフィルタである。 実装に至った動機 洗いざらいに話すとテスト対策。 開発環境・使用言語など 使用言語 : c++ 開発環境 : Xcode version9.4 Opnecvを利用。 ソースコード #define FILE_NAME "/*お好きなように*/" #define M 1 //中
射影変換(ホモグラフィ)について理解してみる - デジタル・デザイン・ラボラトリーな日々
「3Dを基礎から勉強する フラットシェーディング」の記事を書いて、次は立方体のテクスチャマッピングに取り掛かろうと思ったんですが、ふとアフィン変換で台形は出来ないってことを書いたことを思い出したんです。テクスチャマッピングについては、「テクスチャマッピングを理解してみる」で三角形に分割することで台形にすることが出来たのですが、分割しなくても台形にするには「射影変換(ホモグラフィ)」すれば出来ることが分かりました。 早速、射影変換の調査に取り掛かったのですが、これが自分の理解度が足りないのか1ヶ月以上経って、やっとこうして記事を書こうと思うところまで理解が進んだところです。 まだ理解が途中段階であるため、理解した現状まで書いていきます。 射影変換(ホモグラフィ)には、下記の変換式があります。 変換式 変換式は以下の通り。 u = (x*a + y*b + c) / (x*g + y*h +
Swift4でOpenCV3.4を使ってみる - AppSetNetDev
何番煎じかわかりませんがSwift4にOpenCV3.4を組み込んで、画像の変更をしてみます。 OpenCVのダウンロード まずはOpenCVのフレームワークをここからダウンロードしてください。iOS Packという名前をクリックするとダウンロードが開始されます。 opencv.org プロジェクトの作成と構成変更 次にプロジェクトを作成します。 xcode >File > New > Project を選択してください。 ここでプロジェクト名はopencv_testとしました。 ダウンロードされたopencv-3.4.0-ios-framework.zipを解凍するとonepcv2.frameworkが展開されるので、これをそのままプロジェクトのフォルダに放り込みます。 このままではビルドしても組み込まれないので、xcodeにも放り込みます。 ドラッグ＆ドロップした際に次のようなモーダル
[iPhone] CGAffineTransform 画像を回転、移動、反転させる
import UIKit class ViewController: UIViewController { @IBOutlet var imageView:UIImageView! @IBOutlet var label:UILabel! var transScale = CGAffineTransform() var transTrans = CGAffineTransform() var transRotate = CGAffineTransform() var transMiller = CGAffineTransform() // 画面の横幅を取得 var screenWidth:CGFloat! var screenHeight:CGFloat! var counter = 0 override func viewDidLoad() { super.viewDidLoad() /
![[iPhone] CGAffineTransform 画像を回転、移動、反転させる](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/2710055fa7ef683185f64a4de642408943fe4cb3/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fi-app-tec.com%2Fwp-content%2Fuploads%2F2016%2F11%2Faffine_00.jpg)
#01 iOSアプリを作ってみよう | iPhoneアプリ開発入門 - プログラミングならドットインストール
動画の読み込みに失敗しました。しばらく待ってからリロードしてみてください。解決しない場合は ヘルプ「動画が見られない場合について」 もご覧ください。
2008-07-01 - きしだのはてな - バックプロパゲーションでニューラルネットの学習
ニューラルネットというのは、入力があって、複数の階層を経て出力を得るようなグラフ構造のことです。通常は、入力層・中間層・出力層のように層構造になっているようなものを差します。中でも、中間層が1層の、３層構造になっているものが多くとりあげられます。バックプロパゲーションは、誤差逆伝播法とも言って、ニューラルネットワークのパラメータを学習するための手法です。 ニューラルネットについてのサイトや本では、中間層を多層に対応した一般的な表現で説明されることが多いのですが、なかなか式を読み解くのが難しかったりするので、今回は3層で入力が2パラメータ、出力は1つ、中間層のニューロンは2つという、単純なものを取り上げます。 では、3層ニューラルネットワークでの判定時のデータの流れを見てみます。 3層ということになっていますが、実際の処理は2層になっています。実装するときには2層だと考えたほうがわかりやすい
[iPhone] 実機でiOSアプリを確認する
iPhone 実機にライトニングUSBケーブルを差し込んでXcodeからアプリの動作を確認してみましょう。昔ながらのやり方など色々あるようですが、簡単な方法を試します。 Xcode のインストール Xcode の使い方 コードの記述について 開発者登録をする 実機でアプリを確認する ⬅︎ Xcode ウィンドウの名称 iOSのバージョンと画面・カメラサイズ Apple ID 以前は年会費を払って開発者登録しないと実機テストもできなかったのですが、今はApple IDがあれば無料で作成できるようになりました。なければAppleのサイトで作ります。 ただし、アプリはビルドしてから１週間程度しか有効期間がないので、そのままiPhoneで使い続けることはできません。再度ビルドしてインストールするしかありません。 以下は無料でとりあえず始める場合です。 Apple IDを作成してから登録 既にApp
![[iPhone] 実機でiOSアプリを確認する](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/a7fea445ca46b22074d7155e997aee5f7cae6709/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fi-app-tec.com%2Fwp-content%2Fuploads%2F2014%2F05%2Fxcode10.0_01.jpg)
[Swift] 爆速計算ライブラリ Surge を使う | DevelopersIO
Accelerate.Framework + Swift Accelerate フレームワークは線形代数の計算を始めとし、音声、信号処理に応用の効くフーリエ変換や画像処理などでハイパフォーマンスな計算処理を提供します。 このフレームワーク内では OS X / iPhone で用いられている Intel, ARM などの CPU の SIMD 命令を用いて計算が最適化されています。 Accelerate フレームワーク自体は iOS のフレームワークのなかでも比較的低レイヤな位置づけであるため、フレームワークを直接叩くような実装を開発者が行うことはまれです。 とはいえ、重量級の計算をアプリケーションのロジック部で行う際に、SIMD による最適化の恩恵が得られるにも関わらず、それを行わないのは宝の持ち腐れと言えます。 Surge はこの低レイヤな位置づけにある Accelerate フレームワ
![[Swift] 爆速計算ライブラリ Surge を使う | DevelopersIO](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/c8795c64527cfaed8ded2bedc348e198965dbeb2/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fdevio2023-media.developers.io%2Fwp-content%2Fuploads%2F2014%2F06%2Fswift.png)
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［Swift/iOS］StoryBoardを使わずに、UIButtonを実装する方法 - Qiita
Amazon.co.jp: SwiftではじめるUI設計＆プログラミング 「操作性」と「デザイン性」を兼ね備えたアプリの開発手法: 柴田文彦: Digital Ebook Purchas