实现NTRU算法的加解密python完整代码

### NTRU算法的Python实现 NTRU是一种基于格的公钥加密算法,其加解密过程涉及多项式运算和模数操作。以下是NTRU算法的一个完整Python实现代码,包括生成密钥、加密和解密的功能。 ```python import numpy as np from sympy import Poly, ZZ from random import randint # 参数设置 N = 11 # 多项式的次数 p = 3 # 小模数 q = 32 # 大模数 # 定义多项式环 R_q 和 R_p def poly_mod(poly, mod): return Poly([coeff % mod for coeff in poly.all_coeffs()][::-1], ZZ).set_domain(ZZ) # 生成随机多项式 def generate_random_poly(degree, max_coeff): coeffs = [randint(-max_coeff, max_coeff) for _ in range(degree)] return Poly(coeffs[::-1], ZZ).set_domain(ZZ) # 密钥生成 def key_generation(): f = generate_random_poly(N - 1, 1) # 系数为 -1, 0, 1 的多项式 g = generate_random_poly(N - 1, 1) # 系数为 -1, 0, 1 的多项式 # 确保 f 是可逆的 (mod p) 和 (mod q) while not (f % p).is_invertible or not (f % q).is_invertible: f = generate_random_poly(N - 1, 1) fp = (f.inv_mod(p)).trunc_ground(p) # 计算 f 的逆 (mod p) fq = (f.inv_mod(q)).trunc_ground(q) # 计算 f 的逆 (mod q) h = (p * g * fq).trunc_ground(q) # 公钥 h = p * g * f^(-1) (mod q) return f, fp, h # 加密 def encrypt(plaintext, h): r = generate_random_poly(N - 1, 1) # 随机多项式 r e = (p * r * h + plaintext).trunc_ground(q) # 密文 e = p * r * h + m (mod q) return e # 解密 def decrypt(ciphertext, f, fp): a = (f * ciphertext).trunc_ground(q) # a = f * e (mod q) a_mod_p = a.trunc_ground(p) # a (mod p) m = (fp * a_mod_p).trunc_ground(p) # m = f^(-1) * a (mod p) return m # 示例 if __name__ == "__main__": # 消息多项式(明文) message = Poly([1, 0, -1, 0, 1], ZZ).set_domain(ZZ) # 密钥生成 f, fp, h = key_generation() # 加密 ciphertext = encrypt(message, h) # 解密 decrypted_message = decrypt(ciphertext, f, fp) print("Original Message:", message) print("Ciphertext:", ciphertext) print("Decrypted Message:", decrypted_message) ``` ### 代码说明 - **参数设置**:`N` 是多项式的次数,`p` 是小模数,`q` 是大模数。 - **多项式环**:使用 `sympy.Poly` 来表示多项式,并定义了 `poly_mod` 函数来处理模数运算。 - **密钥生成**:生成私钥 `f` 和公钥 `h`,并确保 `f` 在模 `p` 和模 `q` 下是可逆的。 - **加密**:通过随机多项式 `r` 和公钥 `h` 计算密文。 - **解密**:利用私钥 `f` 和 `f` 的逆 `fp` 还原明文。 ### 注意事项 上述代码是一个简化的实现,实际应用中需要更复杂的参数选择和安全性验证[^1]。

创作声明:本文部分内容由AI辅助生成(AIGC),仅供参考

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别再手动拖拽了!用Lumerical脚本批量创建FDTD仿真结构(附完整代码)

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Java邮件解析任务中,如何安全高效地提取HTML邮件内容并避免硬编码、资源泄漏和类型转换异常?

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