新手求助:TripleDES要解密的数据的长度无效

nuclear2011 2013-09-09 11:08:33
这个是逆向某个程序的代码,源代码经过混淆,整理过的代码如下

using System;
using System.IO;
using System.Security.Cryptography;
using System.Text;

namespace Database4Test
{
class Program
{
private static TripleDESCryptoServiceProvider tdes;
private static SHA256Managed sha256;
private static string magic;
private static string delimiter;

static Program()
{
tdes=new TripleDESCryptoServiceProvider();
sha256=new SHA256Managed();
magic = "fishDatabase";
}

static void Main(string[] args)
{
Console.Write("Please input your data:");
string serial = Console.ReadLine();
Console.WriteLine("Now compute serial:{0}", ComputeExpression(Encoding.UTF8.GetBytes(serial.Trim()), GetTripleDESKey(Encoding.UTF8.GetBytes(magic))));
Console.ReadKey();
}

private static byte[] GetTripleDESKey(byte[] input)
{
int length = tdes.Key.Length;
if (length != input.Length)
{
byte[] output = new byte[length];
Array.Copy(sha256.ComputeHash(input), output, length - 1);
return output;
}
return input;
}

private static byte[] GetTripleDESIV(byte[] input, int length)
{
byte[] output = new byte[length];
Array.Copy(sha256.ComputeHash(Encoding.UTF8.GetBytes(Encoding.UTF8.GetString(input))), output, length - 1);
return output;
}

private static string ComputeExpression(byte[] input1, byte[] input2)
{
ICryptoTransform transform = null;
string str = string.Empty;
try
{
byte[] buffer1 = Convert.FromBase64String(Encoding.UTF8.GetString(input1));
using (MemoryStream ms = new MemoryStream(buffer1))
{
byte[] buffer2 = new byte[buffer1.Length + 1];
transform = tdes.CreateDecryptor(input2, GetTripleDESIV(input2, tdes.IV.Length));
using (CryptoStream cs = new CryptoStream(ms, transform, CryptoStreamMode.Read))
{
cs.Read(buffer2, 0, buffer2.Length);
}
str = Encoding.UTF8.GetString(buffer2).Replace("\0", "");
}
}
catch (Exception ex)
{
Console.WriteLine(ex.Message);
}
finally
{
transform.Dispose();
}
return str;
}
}
}


在执行到解密的时候会出现 要解密的数据长度无效
我不知道该怎么解决 求各位大神帮忙

另:希望有人能据此写出加密算法
谢谢
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内容概要:本文系统研究了基于CNN-SVM的卷积神经网络与支持向量机融合的数据分类预测方法,聚焦其在工业故障识别中的应用,提供了完整的Matlab代码实现。通过CNN提取输入数据的深层空间特征,再由SVM进行高精度分类,充分发挥两者优势,有效提升了故障识别的准确性、鲁棒性与泛化能力。该方法特别适用于处理电力系统、机械设备等领域的高维、非线性、强噪声监测数据,在变压器故障诊断、轴承缺陷识别等场景中具有重要应用价值。文档还整合了机器学习、深度学习、图像处理、路径规划、电力系统优化等多个前沿科研方向的技术资源,配套大量Matlab/Simulink仿真案例与Python代码,全面支持科研复现与工程实践。; 适合人群:具备一定编程基础,熟练掌握Matlab或Python语言,从事电气工程、自动化、人工智能、机械故障诊断等相关领域研究的研发人员及高校研究生; 使用场景及目标:① 实现工业设备的状态监测与多类别故障分类;② 深入理解CNN与SVM融合模型的设计原理与工程实现细节;③ 借助所提供的丰富算法案例开展科研复现、模型优化与系统仿真验证; 阅读建议:建议按照文档目录结构系统化学习,结合百度网盘提供的完整代码资源进行动手实践,重点关注CNN特征提取层与SVM分类器之间的数据接口设计与参数调优策略,同时可延伸学习文中涉及的其他智能算法及其在电力系统、信号处理等领域的交叉应用,全面提升科研创新能力。

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