AES 一直是美国联邦政府使用的标准加密方法，已有 20 年的历史，直到今天，它仍然是保护数字数据的事实标准。事实上，AES 非常值得信赖。
如果您需要使用加密构建一个安全的 Web 应用程序，在下面的文章中，我们将一起了解 AES 是什么、其主要组件的工作原理以及如何在项目中正确使用 AES 加密和解密。
什么是AES
市面上有几十种加密算法，但最常用的是AES，即高级加密标准的缩写，也称为Rijndael。AES 是一种编码算法，可将纯文本数据转换为称为密文的版本，如果没有加密密钥（密码），人类或机器就无法理解该版本。
例如，在软件开发中使用 AES 将密码安全地存储在数据库中。将密码存储为纯文本将允许任何有权访问数据库的人登录用户帐户，因此加密密码是向身份验证系统添加安全层的第一步。
对称与非对称加密
AES 是一种对称密钥算法，这意味着使用相同的密钥（又名密码或密码）来加密和解密数据。此特性提供了以下各节中详述的优缺点。
非对称方法使用公钥进行加密，使用密钥进行解密。任何人都可以发送加密消息，但只有接收者知道如何解密它们。例如，用于安全 HTTP 通信 （HTTPS） 的 TLS 证书利用非对称加密。
为什么选择 AES 加密
首先，加密是软件开发的重要组成部分。您可以在任何地方使用它：您需要 API 密钥来与 Web 服务交互，您需要 TLS 证书才能通过 Internet 发送数据，您需要密码来实现用户帐户等。了解 AES 加密的工作原理以及如何使用它可以降低潜在数据泄露的风险。
AES 加密几乎是牢不可破的，因为暴力破解密钥需要数年时间。它非常安全，以至于政府使用它来加密绝密文件。它的数学特性使其比其他加密方法（如 Blowfish 或 Twofish）更不容易受到潜在攻击。
AES 加密也是最快的对称加密算法之一，因此在实际应用中大规模使用比 Serpent 等较慢的加密算法更实用。随着数据隐私对最终用户来说变得越来越重要，在数据密集型应用程序（如实施 E2E 加密的即时消息平台）中考虑加密速度至关重要——如果加密消息需要几分钟，软件将变得无法使用。
如何使用 AES 加密/AES 解密
1. AES算法概述
在不涉及算法的数学细节的情况下，您需要了解不同的参数，以便更好地掌握库如何实现 AES。
AES 算法可分为 3 个主要部分：
- 生成密钥
- 生成密码
- 使用密码加密/解密数据
生成 AES 密钥
AES 需要一个称为“密钥”的秘密密码来加密/解密数据。任何拥有密钥的人都可以解密您的数据，因此您需要它强大且对所有人隐藏 - 只有软件程序才能访问它。
密钥长度可以是 128、192、256 或 512 位。例如，使用 512 位密钥的 AES 密码缩写为 AES 512。密钥越长，安全性越高，但加密/解密速度也越慢。128 位相当于 base64 编码中的 24 个字符，44 位相当于 256 位。由于存储空间通常不是问题，并且版本之间的速度差异可以忽略不计，因此一个好的经验法则是使用 256 位密钥。
生成密码
密码是用于执行加密/解密的算法。为了处理任意长度和性质的数据，AES 的多种操作模式是可能的。每种模式都会改变一般算法，同时提供优点和缺点，我们将稍后阅读。
加密/解密数据
AES 对 16 字节的数据块进行操作，这些数据块表示为 4x4 二维数组。这些矩阵的字节内容使用密码（也称为分组密码）定义的数学函数进行转换，该函数为我们提供了密文 - 加密结果。
解密只是逆向操作。
在不涉及技术细节的情况下，数学函数保证了加密的强度，这就是为什么只要尊重函数的属性，AES 就被认为是牢不可破的——强密钥、正确实现的密码、唯一随机数、唯一初始化向量等。
2. 使用 PyCryptodome 在 Python 中实现 AES
每种编程语言都提供自己的 AES 算法实现。虽然可以从头开始实现 AES，但如果您不是网络安全专家，强烈建议您改用已知库：代码中最轻微的错误都会导致数据泄露！
在 Python 中，您拥有 pycryptodome 库。请注意，pycrypto 不再维护，但其分支 pycryptodome 被维护。
加密密码需要 3 行代码：
from Crypto.Cipher import AES
from Crypto.Random import get_random_bytes
data = b'secret data'
key = get_random_bytes(16)
cipher = AES.new(key, AES.MODE_EAX)
ciphertext, tag = cipher.encrypt_and_digest(data)
nonce = cipher.nonce解密密码同样简单：
cipher = AES.new(key, AES.MODE_EAX, nonce)
data = cipher.decrypt_and_verify(ciphertext, tag)根据您使用的密码，您需要存储不同的元素 - 标签、随机数、初始化向量、MAC 等。
存储密钥的最简单方法是在程序中使用环境变量，例如使用 .env 文件：
AES_KEY=MbQeThWmZq4t6w9z其他元素可以简单地使用 JSON 或通过串联与加密数据一起存储，因为它们的长度是固定的：
ciphertext, tag = cipher.encrypt_and_digest(data)
nonce = cipher.nonce
stored_text = nonce + tag + ciphertext但是，您可能会问，每种模式有何不同？
3. AES模式和用例
AES 实现带有数十种不同的密码，因此您可能想知道最好使用哪一种。使用正确的操作模式对于使程序更安全非常重要，因为某些模式具有攻击者可以利用的漏洞。
TL;DR：默认使用 GCM 模式以获得最大安全性。
ECB（电子密码簿）模式 （AES-ECB）
每个 16 字节的明文块都是独立加密的。不建议使用此模式，因为它是最不安全的。
优点：
- 简单
缺点：
- 最弱密码
- 需要填充以将数据放入 16 字节块中
Python 中的实现：
cipher = AES.new(key, AES.MODE_ECB)CBC（密码块链接）模式 （AES-CBC）
在加密之前，每个明文块都会与前一个密文块进行异或编辑。初始化向量用于确保每个加密具有不同的密文结果。
优点：
- 每个密文都是不同的，因此无法知道两个哈希数据字符串是否源自同一纯文本
缺点：
- 需要填充以将数据放入 16 字节块中
- 一个纯文本块中的错误将影响以下所有块
- 如果未更改每个加密的初始化向量，则容易受到填充预言机攻击、选择明文攻击和选择密文攻击等攻击
- 由于您需要知道前一个块才能加密下一个块，因此无法并行化操作，这会导致算法变慢
Python 中的实现：
cipher = AES.new(key, AES.MODE_CBC)
cipher_text = cipher.encrypt(pad(data, AES.block_size))
iv = cipher.iv
decrypt_cipher = AES.new(key, AES.MODE_CBC, iv)
plain_text = decrypt_cipher.decrypt(cipher_text)CFB（密码反馈）模式 （AES-CFB）
将分组密码转换为流密码。每个内容字节都经过异或编辑，其中有一个字节取自密钥流。密钥流是通过加密使用分组密码生成的最后一个密文来获取的。
优点：
- 流密码接受任何长度的数据（即不需要填充）
缺点：
- 损坏的数据无法恢复，因为每个密文都依赖于另一个密文进行解密
- 由于您需要知道前一个块才能加密下一个块，因此无法并行化操作，这会导致算法变慢
Python 中的实现：
cipher = AES.new(key, AES.MODE_CFB)
cipher_text = cipher.encrypt(data)
iv = cipher.iv
decrypt_cipher = AES.new(key, AES.MODE_CFB, iv=iv)
plain_text = decrypt_cipher.decrypt(cipher_text)OFB（输出反馈）模式 （AES-OFB）
将分组密码转换为流密码。每个内容字节都经过异或编辑，其中有一个字节取自密钥流。密钥流是通过递归加密初始化向量来获取的。
优点：
- 流密码接受任何长度的数据（即不需要填充）
缺点：
- 损坏的数据无法恢复，因为您需要正确的初始化向量来解密整个内容。
- 无法并行化（较慢）
Python 中的实现：
cipher = AES.new(key, AES.MODE_OFB)
cipher_text = cipher.encrypt(data)
iv = cipher.iv
decrypt_cipher = AES.new(key, AES.MODE_OFB, iv=iv)
plain_text = decrypt_cipher.decrypt(cipher_text)CTR（计数器）模式 （AES-CTR）
将分组密码转换为流密码。每个内容字节都经过异或编辑，其中有一个字节取自密钥流。密钥流是通过使用 ECB 加密一系列计数器块来生成的。
优点：
- 接受任何长度的数据（即不需要填充）
- 每个计数器块都可以单独加密。并行化使算法更快。
缺点：
- 损坏的数据无法恢复
- 每条消息都需要不同的 IV 才能真正安全
Python 中的实现：
cipher = AES.new(key, AES.MODE_CTR
cipher_text = cipher.encrypt(data)
nonce = cipher.nonce
decrypt_cipher = AES.new(key, AES.MODE_CTR, nonce=nonce)
plain_text = decrypt_cipher.decrypt(cipher_text)GCM（伽罗瓦计数器模式）模式 （AES-GCM）
计数器模式 （CTR） 和身份验证的组合。使用消息身份验证代码 （MAC） 进行身份验证。
优点：
- 保证完整性（确定密文是否在传输过程中被修改，或者它是否真的来自某个来源）
- 接受流水线和并行化实现，并具有最小的计算占用空间
缺点：
- 复杂的实现，很难从头开始编写代码
Python 中的实现：
header = b"header"
#Encryption
cipher = AES.new(key, AES.MODE_GCM)
cipher.update(header)
cipher_text, tag = cipher.encrypt_and_digest(data)
nonce = cipher.nonce
#Decryption
decrypt_cipher = AES.new(key, AES.MODE_GCM, nonce=nonce)
decrypt_cipher.update(header)
plain_text = decrypt_cipher.decrypt_and_verify(cipher_text, tag)EAX（先加密后验证后翻译）模式 （EAX）
使用 AES 进行身份验证加密的另一种方法。
优点：
- 检测任何未经授权的修改
- 实现起来比 GCM 更简单
缺点：
- 比 GCM 慢
Python 中的实现：
header = b"header"
#Encryption
cipher = AES.new(key, AES.MODE_EAX)
cipher.update(header)
cipher_text, tag = cipher.encrypt_and_digest(data)
nonce = cipher.nonce
#Decryption
decrypt_cipher = AES.new(key, AES.MODE_EAX, nonce=nonce)
decrypt_cipher.update(header)
plain_text = decrypt_cipher.decrypt_and_verify(cipher_text, tag)
