这段加密算法还可以反成明码吗?

NIRVANAIII 2002-04-26 10:34:00
Function mistake(preString)
Dim texts
Dim seed As Integer
Dim i, length
preString = Trim(preString)
length = Len(preString)
seed = length
Randomize (length)
texts = ""
For i = 1 To length
seed = Int(94 * Rnd(-Asc(Mid(preString, i, 1)) - seed * Asc(Right(preString, 1))) + 32)
texts = texts & Chr(seed) & Chr(Int(94 * Rnd(-seed) + 32))
Next
Dim dist
dist = texts
For i = 1 To Len(texts)
If Mid(texts, i, 1) <> "'" Then
dist = dist + Mid(texts, i, 1)
End If
Next
mistake = dist
End Function

先发10分。
解决了,加100分!!!!!!!
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NIRVANAIII 2002-05-08
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谢谢各位了。
我现在放弃了,看来是不成了。

给分了!!
lovingkiss 2002-05-08
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CMOS密码还不唯一呢;只是个转成明码,也没有说一定要是原来的那个啊;
yuhaii 2002-05-08
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gz
NIRVANAIII 2002-05-08
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再来看看!!!
asciiman 2002-05-02
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??
dsclub 2002-05-02
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转不了!!
NIRVANAIII 2002-05-01
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谢谢,天同的关注。

jyu1221 2002-04-28
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今天告诉大家一个正确的回答,就是这段加密算法不可以反成明码,
理由如下,
把CHR(13)传到函数里得到的结果是8U
把CHR(82)传到函数里得到的结果也是8U
这说明了,明码与密码不是一一对应的关系,
而是明码的范围广,密码的范围小。
所以想把密码还原成“原来”的密码是不可能的,
jyu1221 2002-04-27
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这个应该是可以解的,因为它用到RND的伪随机函数,
这说明了它每次取出来的数值是固定的。
由于现在已经太晚了,先睡了,明天再帮你看一下
NIRVANAIII 2002-04-27
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我只是做到这地步了:
加密后的字符数是原明码的2倍。
通过单数位的字符可以求得以上代码的seed的值。
但是,seed是被取整得来的:
seed = Int(94 * Rnd(-Asc(Mid(preString, i, 1)) - seed * Asc(Right(preString, 1))) + 32)
但是,被去掉的位数是什么怎么搞定呢?

求求各位了!!
zyl910 2002-04-27
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一时想不清楚

帮你up算了
NIRVANAIII 2002-04-27
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up
jason_li 2002-04-26
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gz
dsclub 2002-04-26
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楼上,到底是什么呀??????

说出来嘛!!


给分的!!
lovingkiss 2002-04-26
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能加当然肯定能解拉
内容概要:本文研究基于条件生成对抗网络(C-GAN)的风光联合出力极端场景生成方法,旨在应对风能和光伏发电出力的不确定性与波动性,提升电力系统在极端情况下的可靠性与稳定性。通过构建C-GAN模型,结合风速、光照强度等气象条件作为条件变量,生成符合实际统计特性的极端出力场景,为电力系统规划、调度及风险评估提供高价值的输入数据。文中详细阐述了C-GAN的网络结构设计、损失函数构建、训练流程及生成结果的评估方法,并通过Python代码实现验证了模型在捕捉极端场景特征方面的有效性。; 适合人群:具备一定Python编程基础和机器学习基础知识,从事新能源电力系统、智能电网、电力调度、场景生成与风险评估等相关领域的科研人员及工程师,尤其适合研究生及以上层次的研究者。; 使用场景及目标:①用于新能源电力系统中风、光出力不确定性建模与极端场景仿真;②支撑电力系统安全评估、备用容量配置、优化调度等决策过程;③为含高比例可再生能源的电网提供数据驱动的风险预警与应对策略研究工具; 阅读建议:建议读者结合提供的Python代码进行实践操作,重点关注C-GAN的条件输入设计、训练稳定性优化及生成样本的质量评估方法,同时可扩展应用于其他多能源耦合系统的场景生成任务中。
内容概要:本文围绕基于电流和功率两种模型预测控制(MPC)的三相并网逆变器闭环仿真展开研究,重点探讨了有限控制集模型预测控制(FCS-MPC)在并网逆变器中的应用。通过Simulink仿真平台构建系统模型,分别实现了电流预测与功率预测两种控制策略的闭环控制,详细分析了其在动态响应、稳态精度及抗干扰能力等方面的性能表现。研究涵盖控制算法建模、系统仿真验证以及与传统控制方法的对比分析,深入探究了预测模型构建、代价函数设计和最优开关矢量选择等关键技术环节,旨在提升并网逆变器的电能质量、系统稳定性及对复杂电网工况的适应能力。; 适合人群:具备电力电子、自动控制理论基础,从事新能源发电、微电网或电力系统仿真实践的研发人员及高校研究生。; 使用场景及目标:①掌握模型预测控制在三相并网逆变器中的具体实现方法;②比较电流型与功率型MPC控制策略的优劣;③为高比例新能源并网系统的控制器设计提供仿真依据和技术参考。; 阅读建议:建议结合Matlab/Simulink环境动手复现文中仿真模型,重点关注预测模型构建、代价函数设计及开关矢量选择逻辑,同时可拓展至不同工况(如电网不平衡、负载突变)下的控制性能测试。
内容概要:本文深入探讨了AI大模型在网络安全领域的四大核心应用:智能漏洞挖掘、自动化代码审计、攻击路径自动分析以及AI辅助安全竞赛(CTF)。通过结合自然语言处理、多智能体协作、图神经网络与检索增强生成(RAG)等先进技术,AI实现了从漏洞发现、PoC生成、代码审计到攻击链路溯源的全流程自动化,显著提升了安全响应效率与准确性,并推动网络安全范式从被动防御向主动智能决策演进。文中还介绍了多个前沿工具与实战案例,展示了AI在提升漏洞检出率、降低误报率、加速解题过程等方面的卓越能力。; 适合人群:具备一定网络安全基础,从事安全研究、渗透测试、代码审计或CTF竞赛的相关技术人员,以及关注AI与安全融合发展的技术管理者。; 使用场景及目标:①利用AI实现CVE漏洞的快速PoC生成与验证;②开展高精度、低误报的自动化代码审计;③进行APT攻击的全链路溯源与威胁狩猎;④在CTF竞赛中借助AI压缩解题搜索空间、生成Exploit脚本,提升竞赛表现。; 阅读建议:此资料强调AI在安全领域的工程化落地,建议读者结合实际工具(如REPOAUDIT、DeepAudit、FuzzingBrain等)进行实践操作,同时重视私有知识图谱构建与结构化Prompt设计,以充分发挥AI潜力并规避幻觉风险。

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