gmalglib

国密算法的 Python 扩展库, 提供一些原始基础算法.

使用 C 语言实现, 基于原生 CPython 接口进行封装, 不依赖其他任何第三方库.

安装

pip install gmalglib

已实现的核心算法

• SM2 椭圆曲线公钥密码算法
  • 签名验签
  • 密钥交换
  • 加密解密
• SM3 密码杂凑算法
  • 消息摘要
  • 密钥派生
  • 消息认证
• SM4 分组密码算法
• ZUC 序列密码算法

用法

对于 gmalglib 下的子模块, 分别导出了不同算法封装后结构, 按面向对象方式使用.

from gmalglib.sm3 import SM3

obj = SM3()
obj.update(b"message")
obj.update(b"digest")
print(obj.digest().hex())

gmalglib.wrapped 下包装了所有算法对象的成员方法, 提供面向过程的调用方式, 且已导入 gmalglib 命名空间, 可以直接使用.

import gmalglib

print(gmalglib.sm3_digest(b"messagedigest").hex())

关于随机数发生器

所有涉及随机数发生器的部分, 均提供了自定义随机数发生器的参数, 以回调函数方式实现, 函数类型为 Callable[[int], bytes], 即生成指定长度的随机字节串.

def rnd_fn(n: int) -> bytes: ...

如不传入随机数发生器, 则使用默认的系统相关随机数发生器, 在 Windows 下使用 BCryptGenRandom, 其余系统使用 /dev/urandom 实现, 其实现类似于 Python 标准库函数 os.urandom.

具体实现见 random.c 内 OsRandomProc.

性能测试

性能测试代码见 benchmark.py, 13th Gen Intel(R) Core(TM) i7-13700H 上测试结果如下:

==================== SM2 Benchmark Test (1000 times, 32 bytes data) ====================
SM2.encrypt             : 0.454363s (2200.88 times/s)
SM2.decrypt             : 0.356014s (2808.88 times/s)
SM2.sign_digest         : 0.088565s (11291.12 times/s)
SM2.verify_digest       : 0.409243s (2443.54 times/s)
SM2.sign                : 0.087475s (11431.80 times/s)
SM2.verify              : 0.404026s (2475.09 times/s)
SM2.begin_key_exchange  : 0.086665s (11538.62 times/s)
SM2.end_key_exchange    : 0.536552s (1863.75 times/s)
==================== SM3 Benchmark Test (1,000,000,000 bytes data) ====================
SM3.update & SM3.digest : 3.083487s (324,308,109 B/s)
==================== SM4 Benchmark Test (1000000 times) ====================
SM4.encrypt             : 0.197393s (5066040.91 times/s)
SM4.decrypt             : 0.185619s (5387391.13 times/s)
==================== ZUC Benchmark Test (1000000 times) ====================
zuc.generate            : 0.028821s (34696561.22 times/s)