Question

我想使用强大的加密算法来保护C:\Program Files\CVD\lib\darkflow\darkflow\dark\darknet.py:54: UserWarning: darkflow/cfg/yolo.cfg not found, use darkflow/cfg/yolo.cfg instead Traceback (most recent call last): File "C:\Users\doctorf\Miniconda3\envs\dark-flow\lib\site-packages\cx_freeze-6.0b1-py3.5-win-amd64.egg\cx_Freeze\initscripts\__startup__.py", line 14, in run File "C:\Users\doctorf\Miniconda3\envs\dark-flow\lib\site-packages\cx_freeze-6.0b1-py3.5-win-amd64.egg\cx_Freeze\initscripts\Console.py", line 26, in run File "CVD.py", line 154, in <module> File "CVD.py", line 67, in _main File "D:\Project\python\Tracking-with-darkflow\darkflow\darkflow\net\build.py", line 58, in __init__ File "D:\Project\python\Tracking-with-darkflow\darkflow\darkflow\dark\darknet.py", line 17, in __init__ File "D:\Project\python\Tracking-with-darkflow\darkflow\darkflow\dark\darknet.py", line 68, in parse_cfg File "D:\Project\python\Tracking-with-darkflow\darkflow\darkflow\utils\process.py", line 66, in cfg_yielder File "D:\Project\python\Tracking-with-darkflow\darkflow\darkflow\utils\process.py", line 17, in parser FileNotFoundError: [Errno 2] No such file or directory: 'darkflow/cfg/yolo.cfg'文件的内容因为它们可能包含敏感的个人数据，但不得由于（法律）EU-GDPR要求而被披露。

如何在R中执行此操作？

在创建RData文件之后，我想避免第二个手动步骤来加密文件，以最大程度地避免忘记或忽略任何RData文件的风险。

在这种情况下，我正在使用Windows ...

Answer 1

library(openssl)

x <- serialize(list(1,2,3), NULL)

passphrase <- charToRaw("This is super secret")
key <- sha256(passphrase)

encrypted_x <- aes_cbc_encrypt(x, key = key)

saveRDS(encrypted_x, "secret-x.rds")

encrypted_y <- readRDS("secret-x.rds")

y <- unserialize(aes_cbc_decrypt(encrypted_y, key = key))

您需要处理机密管理（即密钥），但是这种通用习语应该可以工作（带有更多的防弹功能）。

Answer 2

我知道已经很晚了，但是签出这个包endecrypt

安装：

devtools::install_github("RevanthNemani\endecrypt")

使用以下功能进行列加密：

airquality <- EncryptDf(x = airquality, pub.key = pubkey, encryption.type = "aes256")

对于列解密：

airquality <- DecryptDf(x = airquality, prv.key = prvkey, encryption.type = "aes256")

签出此Github page

仅记得生成您的密钥并保存以供首次使用。在需要时加载键，并将键对象提供给功能。

例如

SaveGenKey(bits = 2048,
              private.key.path = "Encription/private.pem",
              public.key.path = "Encription/public.pem")

# Load keys already stored using this function 
prvkey <- LoadKey(key.path = "Encription/private.pem", Private = T)

它非常易于使用，您的数据帧可以存储在数据库或Rdata文件中。

Answer 3

Rcrypt库应该可以解决问题。 https://cran.r-project.org/web/packages/rcrypt/index.html。另请参见http://brettklamer.com/work/rcrypt/

一种避免额外手动步骤的简单方法是创建一个新功能，一次性处理保存和加密。也许遵循以下原则：

saveEncrypted <- function(mydataframe, outfile, mypass){
    require(rcrypt)
    save(mydataframe, file=outfile)
    encrypt(as.character(file), output=paste(file,gpg,sep=.), passphrase=mypass)
}

由于EU-GDPR，如何保护/加密RData文件中的R对象

3 个答案: