我正在研究webadministrationmoduleformailservers(如果您想看一看，它是开源的)。为此，我需要能够生成Dovecot可读的散列密码.作为describedontheirwiki，他们推荐的密码哈希方案是SSHA256(额外的S用于加盐)。​​还解释说，使用类似以下PHP代码的代码可以相当简单地实现这一点:$salt='generate_a_salt_somehow';$hash=hash('sha256',$password.$salt);但是，从我读到的有关密码学的内容来看，这是一种生成加盐哈希值的相当幼稚的方法，但是如果您在typingA-E-Si

我正在使用facebookphpsdk3.1.1和facebookJSsdk的当前版本。我们的用户没有报告错误，但我看到了大量这样的错误日志消息:Unknownalgorithm.ExpectedHMAC-SHA256我从源代码中看到错误是在使用错误的编码算法读取签名请求时触发的，但我不确定为什么会这样，因为所有签名请求都应由facebookJS代码生成。有人见过这种行为吗？知道这是一件多么糟糕的事情，或者它是否真的表明错误？我无法按需复制它。 最佳答案 尝试记录一些signed_request参数以手动检查它们。例如，您可以将Ba

我正在为Web应用程序制作登录系统。为了在数据库中存储密码，我使用sha256加密密码，如下所示:$salt="sometext";$escapedPW="userpass";$saltedPW=$escapedPW.$salt;$hashedPW=hash('sha256',$saltedPW);echo"".$hashedPW."";在数据库中，我存储了用户、用户密码以及用于生成哈希值和验证用户登录的盐。现在我正在做的功能是用你的密码向用户发送一封电子邮件，但是当用户收到电子邮件时，由于存储在sha256加密密码中，用户收到一个长字符串而不是用户应该的密码知道。我的问题是有什么方法

这个问题是我上一个问题的延续，关于HowtomakeRubyAES-256-CBCandPHPMCRYPT_RIJNDAEL_128playwelltogether.我现在已经开始工作了，但我仍在努力走向另一个方向。PHP生成的密码似乎包含所提供的所有信息，但我无法获得Ruby代码来无误地解密它。这是我用来生成密码的PHP代码:$cleartext="Who'sthecleverboy?";$key=base64_decode("6sEwMG/aKdBk5Fa2rR6vVw==\n");$iv=base64_decode("vCkaypm5tPmtP3TF7aWrug==");$cry

我正在生成要从Ruby堆栈发送到PHP堆栈的数据。我在Ruby端使用OpenSSL::Cipher库，在PHP中使用“mcrypt”库。当我在Ruby中使用“aes-256-cbc”(256位block大小)进行加密时，我需要在PHP中使用MCRYPT_RIJNDAEL_128(128位block大小)来解密它。我怀疑Ruby代码被破坏了，因为cipher.iv_len是16；我认为应该是32:>>cipher=OpenSSL::Cipher::Cipher.new('aes-128-cbc')=>#>>cipher.key_len=>16>>cipher.iv_len=>16>>ci

我正在创建一个游戏社区网站，目标是尽快向公众发布。目前，我正在研究密码和登录。我以前只使用过MD5，但我读过有关密码安全的内容，听说加盐是目前的方法。这是我的计划:每个用户都有自己独特的12个随机字符(#/¤&等)盐，存储在用户表中。salt在注册时与密码一起进行哈希处理(使用SHA-256)，并在登录时重新进行哈希处理。这听起来怎么样？有什么我可以改进的吗？我应该选择SHA-512和更长的盐，还是这就足够了？ 最佳答案 您建议的12个字节对于salt来说应该是足够的长度。这将需要字典攻击来准备296个散列密码数据库。总有一天，这对

前言23年12月8日，MistralAI在X平台甩出一条磁力链接(当然，后来很多人打开一看，发现是接近87GB的种子)看上去，Mixtral8x7B的架构此前传闻的GPT-4架构非常相似(很像传闻中GPT-4的同款方案)，但是「缩小版」： 8个专家总数，而不是16名(减少一半) 每个专家为7B参数，而不是166B(减少24倍)42B总参数（估计）而不是1.8T(减少42倍)与原始GPT-4相同的32K上下文在发布后24小时内，已经有开发者做出了在线体验网站：https://replicate.com/nateraw/mixtral-8x7b-32kseqlenOpenAI团队一直对GPT-4的

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引言MistralAI，一家法国的初创企业，近期在AI界引发了轰动，刚刚发布了全球首个基于MoE（MixtureofExperts，混合专家）技术的大型语言模型——Mistral-8x7B-MoE。这一里程碑事件标志着AI技术的一个重要突破，尤其是在模型结构和效率上的创新，让它在业界赢得了“超越GPT-4”的评价。huggingface模型下载：https://huggingface.co/DiscoResearch/DiscoLM-mixtral-8x7b-v2AI快站模型免费加速下载：https://aifasthub.com/models/DiscoResearchMistral-8x7

我正在尝试使用以下代码在Android中解密加密图像:publicclassSimpleCryptoActivityextendsActivity{privatestaticfinalintIO_BUFFER_SIZE=4*1024;@OverridepublicvoidonCreate(BundlesavedInstanceState){super.onCreate(savedInstanceState);setContentView(R.layout.main);try{AssetManageram=this.getAssets();//gettheencryptedimagefr