Показать HN: Простое шифрование / дешифрование изображений с использованием Python

ПоказатьhnПростоешифрованиедешифрованиеизображенийсиспользованиемpython

img -cryptor

Вам когда-нибудь приходилось шифровать ваши данные, потому что они настолько чувствительны, что вы не можете сохранить его на hdd для чтения при нормальной пакетной обработке? Нет? Но, к сожалению, я это делаю.

Клавиша

, инициализация создания вектора, AES 256, сохраняйте изображения с помощью . enc расширение. Выполняется.

Пример использования:

Предполагая, что вы сохраните свое изображение в примере и сохраните ключи в формате . bin . вы можете изменить параметры конфигурации, чтобы обеспечить правильное шифрование.

 

CONFIG.YAML IN_PATH: ПУТЬ вашего входное изображение OUT_PATH: ПУТЬ зашифрованного файла INVERSE_PATH: ПУТЬ ДЕКРИПТЕРА ФАЙЛА IV_PATH: ПУТЬ К ИНИЦИАЛИЗАЦИИ ВЕКТОРА KEY_PATH: ПУТЬ К КЛЮЧУ

Расшифровка

Decr Эта часть очень проста, но я решил опустить часть сохранения изображений, потому что хранение данных в памяти является наиболее важной частью. Итак, предполагая, что у вас есть данные, хранящиеся и должным образом определенные в config файл.

outpath = config ['INVERSE_PATH'] _key = read_key (config ['KEY_PATH']) _iv = read_key (config ['IV_PATH']) size = (258, 258, 3) декр = Decryptor (path = path, outname = outpath, create = False, _key = _key, _iv = _iv) dect._write_data () # Если вы хотите вернуть данные в np. как формат _obj = np.frombuffer (decr._decrypt (), dtype = np.uint8) .rehspae (size) ">

  import numpy as np from src import Cryptor, Decryptor from src.utils import read_key, read_config def main (): config = read_config ('config / config. yaml ') путь = конфигурация outpath = config ['INVERSE_PATH'] _key = read_key (config ['KEY_PATH']) _iv = read_key (config ['IV_PATH']) size = (258, 258, 3) декр = Decryptor (path = path, outname = outpath, create = False, _key = _key, _iv = _iv) dect._write_data () # Если вы хотите вернуть данные в np.  как формат _obj = np.frombuffer (decr._decrypt (), dtype = np.uint8) .rehspae (size)  

Для выполнения:

  - FastAPI как вывод - Добавить модуль в загрузчик данных pytorch