java代码相似性的算法 java相似的语言
分享Java常用几种加密算法
简单的Java加密算法有:
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第一种. BASE
Base是网络上最常见的用于传输Bit字节代码的编码方式之一,大家可以查看RFC~RFC,上面有MIME的详细规范。Base编码可用于在HTTP环境下传递较长的标识信息。例如,在Java Persistence系统Hibernate中,就采用了Base来将一个较长的唯一标识符(一般为-bit的UUID)编码为一个字符串,用作HTTP表单和HTTP GET URL中的参数。在其他应用程序中,也常常需要把二进制数据编码为适合放在URL(包括隐藏表单域)中的形式。此时,采用Base编码具有不可读性,即所编码的数据不会被人用肉眼所直接看到。
第二种. MD
MD即Message-Digest Algorithm (信息-摘要算法),用于确保信息传输完整一致。是计算机广泛使用的杂凑算法之一(又译摘要算法、哈希算法),主流编程语言普遍已有MD实现。将数据(如汉字)运算为另一固定长度值,是杂凑算法的基础原理,MD的前身有MD、MD和MD。广泛用于加密和解密技术,常用于文件校验。校验?不管文件多大,经过MD后都能生成唯一的MD值。好比现在的ISO校验,都是MD校验。怎么用?当然是把ISO经过MD后产生MD的值。一般下载linux-ISO的朋友都见过下载链接旁边放着MD的串。就是用来验证文件是否一致的。
MD算法具有以下特点:
压缩性:任意长度的数据,算出的MD值长度都是固定的。
容易计算:从原数据计算出MD值很容易。
抗修改性:对原数据进行任何改动,哪怕只修改个字节,所得到的MD值都有很大区别。
弱抗碰撞:已知原数据和其MD值,想找到一个具有相同MD值的数据(即伪造数据)是非常困难的。
强抗碰撞:想找到两个不同的数据,使它们具有相同的MD值,是非常困难的。
MD的作用是让大容量信息在用数字签名软件签署私人密钥前被”压缩”成一种保密的格式(就是把一个任意长度的字节串变换成一定长的十六进制数字串)。除了MD以外,其中比较有名的还有sha-、RIPEMD以及Haval等。
第三种.SHA
安全哈希算法(Secure Hash Algorithm)主要适用于数字签名标准(Digital Signature Standard DSS)里面定义的数字签名算法(Digital Signature Algorithm DSA)。对于长度小于^位的消息,SHA会产生一个位的消息摘要。该算法经过加密专家多年来的发展和改进已日益完善,并被广泛使用。该算法的思想是接收一段明文,然后以一种不可逆的方式将它转换成一段(通常更小)密文,也可以简单的理解为取一串输入码(称为预映射或信息),并把它们转化为长度较短、位数固定的输出序列即散列值(也称为信息摘要或信息认证代码)的过程。散列函数值可以说是对明文的一种“指纹”或是“摘要”所以对散列值的数字签名就可以视为对此明文的数字签名。
SHA-与MD的比较
因为二者均由MD导出,SHA-和MD彼此很相似。相应的,他们的强度和其他特性也是相似,但还有以下几点不同:
对强行攻击的安全性:最显著和最重要的区别是SHA-摘要比MD摘要长 位。使用强行技术,产生任何一个报文使其摘要等于给定报摘要的难度对MD是^数量级的操作,而对SHA-则是^数量级的操作。这样,SHA-对强行攻击有更大的强度。
对密码分析的安全性:由于MD的设计,易受密码分析的攻击,SHA-显得不易受这样的攻击。
速度:在相同的硬件上,SHA-的运行速度比MD慢。
第四种.HMAC
HMAC(Hash Message Authentication Code,散列消息鉴别码,基于密钥的Hash算法的认证协议。消息鉴别码实现鉴别的原理是,用公开函数和密钥产生一个固定长度的值作为认证标识,用这个标识鉴别消息的完整性。使用一个密钥生成一个固定大小的小数据块,即MAC,并将其加入到消息中,然后传输。接收方利用与发送方共享的密钥进行鉴别认证等。
如何计算多个文本的相似度java程序,利用向量
String text1 = "我爱学习";
String text2 = "我爱读书";
String text3 = "他是黑客";
TextSimilarity textSimilarity = new CosineTextSimilarity();
double score1pk1 = textSimilarity.similarScore(text1, text1);
double score1pk2 = textSimilarity.similarScore(text1, text2);
double score1pk3 = textSimilarity.similarScore(text1, text3);
double score2pk2 = textSimilarity.similarScore(text2, text2);
double score2pk3 = textSimilarity.similarScore(text2, text3);
double score3pk3 = textSimilarity.similarScore(text3, text3);
System.out.println(text1+" 和 "+text1+" 的相似度分值:"+score1pk1);
System.out.println(text1+" 和 "+text2+" 的相似度分值:"+score1pk2);
System.out.println(text1+" 和 "+text3+" 的相似度分值:"+score1pk3);
System.out.println(text2+" 和 "+text2+" 的相似度分值:"+score2pk2);
System.out.println(text2+" 和 "+text3+" 的相似度分值:"+score2pk3);
System.out.println(text3+" 和 "+text3+" 的相似度分值:"+score3pk3);
运行结果如下:
我爱学习 和 我爱学习 的相似度分值:1.0
我爱学习 和 我爱读书 的相似度分值:0.4
我爱学习 和 他是黑客 的相似度分值:0.0
我爱读书 和 我爱读书 的相似度分值:1.0
我爱读书 和 他是黑客 的相似度分值:0.0
他是黑客 和 他是黑客 的相似度分值:1.0
方式二:简单共有词,通过计算两篇文档有多少个相同的词来评估他们的相似度
实现类:org.apdplat.word.analysis.SimpleTextSimilarity
用法如下:
String text1 = "我爱学习";
String text2 = "我爱读书";
String text3 = "他是黑客";
TextSimilarity textSimilarity = new SimpleTextSimilarity();
double score1pk1 = textSimilarity.similarScore(text1, text1);
double score1pk2 = textSimilarity.similarScore(text1, text2);
double score1pk3 = textSimilarity.similarScore(text1, text3);
double score2pk2 = textSimilarity.similarScore(text2, text2);
double score2pk3 = textSimilarity.similarScore(text2, text3);
double score3pk3 = textSimilarity.similarScore(text3, text3);
System.out.println(text1+" 和 "+text1+" 的相似度分值:"+score1pk1);
System.out.println(text1+" 和 "+text2+" 的相似度分值:"+score1pk2);
System.out.println(text1+" 和 "+text3+" 的相似度分值:"+score1pk3);
System.out.println(text2+" 和 "+text2+" 的相似度分值:"+score2pk2);
System.out.println(text2+" 和 "+text3+" 的相似度分值:"+score2pk3);
System.out.println(text3+" 和 "+text3+" 的相似度分值:"+score3pk3);
运行结果如下:
我爱学习 和 我爱学习 的相似度分值:1.0
我爱学习 和 我爱读书 的相似度分值:0.5
我爱学习 和 他是黑客 的相似度分值:0.0
我爱读书 和 我爱读书 的相似度分值:1.0
我爱读书 和 他是黑客 的相似度分值:0.0
他是黑客 和 他是黑客 的相似度分值:1.0
文本相似度算法-Jaro distance
给定两个文本串 , ,他们的Joro距离定义为:
求 match 的字符数:
分别来自 , 的字符,当他们相同或者距离小于 ,则被认为是 match 的。
比如: =“DIXON”, =“DICKSONX”
中的每一个字符都会与 中距离 内的字符进行比较。将所有 match 的字符串,需要替调换顺序才能匹配的总数除以二就是transpositions的大小 。这里两个字符串中匹配的分别是:"DION",“DION",所以 。
另外 =4, =8,
则:
参考:
网页名称:java代码相似性的算法 java相似的语言
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