Risolto: Fernet%3A Impossibile decrittografare le stringhe salvate in csv con i panda

Fernet è una libreria di crittografia simmetrica in Python che fornisce una crittografia sicura e facile da usare per i dati sensibili. Un caso d'uso comune per Fernet è crittografare i dati prima di archiviarli in un file CSV, garantendo che solo le parti autorizzate possano accedervi. Tuttavia, decrittografare queste stringhe crittografate in un file CSV può essere un po' complicato, soprattutto quando si utilizza la libreria Pandas.

In questo articolo discuteremo una soluzione al problema della decrittazione delle stringhe salvate in un file CSV utilizzando Fernet e Panda. Forniremo una spiegazione dettagliata del codice e approfondiremo le funzioni e le librerie pertinenti coinvolte nel processo.

Per cominciare, discutiamo il problema in dettaglio. Quando si utilizza la crittografia Fernet per proteggere i dati prima di archiviarli in un file CSV, potrebbe essere difficile decrittografare i dati durante l'utilizzo di Panda per la lettura del file. Le stringhe crittografate richiedono una gestione adeguata per garantirne l'integrità durante la decrittazione.

Soluzione al problema

Una potenziale soluzione a questo problema consiste nell'utilizzare funzioni personalizzate e applicarle al dataframe ottenuto dal file CSV. Creeremo una funzione per decrittografare le stringhe crittografate utilizzando la libreria Fernet, quindi applicheremo questa funzione al dataframe Pandas contenente i dati crittografati.

Ecco una spiegazione dettagliata del codice:

1. Innanzitutto, dobbiamo importare le librerie necessarie:

import pandas as pd
from cryptography.fernet import Fernet

2. Quindi, generiamo una chiave Fernet e criptiamo alcuni dati di esempio. Supponiamo di aver crittografato i seguenti dati e di averli salvati in un file CSV denominato "encrypted_data.csv" con due colonne "data" e "encrypted":

key = Fernet.generate_key()
cipher_suite = Fernet(key)
data = "This is a sample text."
encrypted_data = cipher_suite.encrypt(data.encode("utf-8"))

3. Ora, creiamo una funzione per decifrare le stringhe crittografate con la chiave Fernet data:

def decrypt_string(encrypted_string, fernet_key):
    cipher_suite = Fernet(fernet_key)
    return cipher_suite.decrypt(encrypted_string.encode("utf-8")).decode("utf-8")

4. Possiamo leggere il file CSV contenente dati crittografati utilizzando Pandas:

csv_data = pd.read_csv('encrypted_data.csv')

5. Infine, applica la funzione 'decrypt_string' alla colonna crittografata del dataframe utilizzando il metodo 'apply' e memorizza i dati decrittografati in una nuova colonna. Nota che devi passare la chiave come argomento aggiuntivo nel metodo 'apply':

csv_data['decrypted'] = csv_data['encrypted'].apply(decrypt_string, fernet_key=key)

Biblioteca Fernet

Fernet è una popolare libreria crittografica in Python che fornisce metodi facili da usare per crittografare e decrittografare i dati con la crittografia a chiave simmetrica AES. La biblioteca garantisce che i dati crittografati utilizzando Fernet non possano essere ulteriormente manipolati o letti senza la chiave, garantendo la riservatezza e l'integrità dei dati. Fernet utilizza la codifica URL-safe/base64 per i testi cifrati, il che lo rende adatto per l'archiviazione di dati crittografati in file o database.

Biblioteca dei panda

Pandas è una libreria open source per la manipolazione e l'analisi dei dati in Python. Fornisce strutture di dati, come Series e DataFrame, e varie funzioni per la gestione, la trasformazione e la visualizzazione dei dati. Pandas è particolarmente utile per lavorare con dati strutturati o tabulari, come file CSV o database SQL. Questa libreria semplifica molti aspetti della manipolazione dei dati, rendendola uno strumento essenziale per l'analisi dei dati e l'apprendimento automatico.

In conclusione, la decrittografia delle stringhe crittografate salvate in un file CSV utilizzando Fernet e Panda può essere ottenuta seguendo i passaggi forniti in questo articolo. Creando una funzione di decrittografia personalizzata e applicandola al dataframe, possiamo decrittografare efficacemente i dati sensibili archiviati nel file CSV.

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