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哈希演算法不可以用於哪項用途

發布時間:2023-09-06 09:59:03

① 哈希(hash) - 哈希演算法的應用

通過之前的學習,我們已經了解了哈希函數在散列表中的應用,哈希函數就是哈希演算法的一個應用。那麼在這里給出哈希的定義: 將任意長度的二進制值串映射為固定長度的二進制值串,這個映射規則就是哈希演算法,得到的二進制值串就是哈希值
要設計一個好的哈希演算法並不容易,它應該滿足以下幾點要求:

哈希演算法的應用非常廣泛,在這里就介紹七點應用:

有很多著名的哈希加密演算法:MD5、SHA、DES...它們都是通過哈希進行加密的演算法。
對於加密的哈希演算法來說,有兩點十分重要:一是很難根據哈希值反推導出原始數據;二是散列沖突的概率要很小。
當然,哈希演算法不可能排除散列沖突的可能,這用數學中的 鴿巢原理 就可以很好解釋。以MD5演算法來說,得到的哈希值為一個 128 位的二進制數,它的數據容量最多為 2 128 bit,如果超過這個數據量,必然會出現散列沖突。
在加密解密領域沒有絕對安全的演算法,一般來說,只要解密的計算量極其龐大,我們就可以認為這種加密方法是較為安全的。

假設我們有100萬個圖片,如果我們在圖片中尋找某一個圖片是非常耗時的,這是我們就可以使用哈希演算法的原理為圖片設置唯一標識。比如,我們可以從圖片的二進制碼串開頭取100個位元組,從中間取100個位元組,從結尾取100個位元組,然後將它們合並,並使用哈希演算法計算得到一個哈希值,將其作為圖片的唯一標識。
使用這個唯一標識判斷圖片是否在圖庫中,這可以減少甚多工作量。

在傳輸消息的過程中,我們擔心通信數據被人篡改,這時就可以使用哈希函數進行數據校驗。比如BT協議中就使用哈希栓發進行數據校驗。

在散列表那一篇中我們就講過散列函數的應用,相比於其它應用,散列函數對於散列演算法沖突的要求低很多(我們可以通過開放定址法或鏈表法解決沖突),同時散列函數對於散列演算法是否能逆向解密也並不關心。
散列函數比較在意函數的執行效率,至於其它要求,在之前的我們已經講過,就不再贅述了。

接下來的三個應用主要是在分布式系統中的應用

復雜均衡的演算法很多,如何實現一個會話粘滯的負載均衡演算法呢?也就是說,我們需要在同一個客戶端上,在一次會話中的所有請求都路由到同一個伺服器上。

最簡單的辦法是我們根據客戶端的 IP 地址或會話 ID 創建一個映射關系。但是這樣很浪費內存,客戶端上線下線,伺服器擴容等都會導致映射失效,維護成本很大。

藉助哈希演算法,我們可以很輕松的解決這些問題:對客戶端的 IP 地址或會話 ID 計算哈希值,將取得的哈希值域伺服器的列表的大小進行取模運算,最後得到的值就是被路由到的伺服器的編號。

假設有一個非常大的日誌文件,裡面記錄了用戶的搜索關鍵詞,我們想要快速統計出每個關鍵詞被搜索的次數,該怎麼做呢?

分析一下,這個問題有兩個難點:一是搜索日誌很大,沒辦法放到一台機器的內存中;二是如果用一台機器處理這么大的數據,處理時間會很長。

針對這兩個難點,我們可以先對數據進行分片,然後使用多台機器處理,提高處理速度。具體思路:使用 n 台機器並行處理,從日誌文件中讀出每個搜索關鍵詞,通過哈希函數計算哈希值,然後用 n 取模,最終得到的值就是被分配的機器編號。
這樣,相同的關鍵詞被分配到了相同的機器上,不同機器只要記錄屬於自己那部分的關鍵詞的出現次數,最終合並不同機器上的結果即可。

針對這種海量數據的處理問題,我們都可以採用多機分布式處理。藉助這種分片思路,可以突破單機內存、CPU等資源的限制。

處理思路和上面出現的思路類似:對數據進行哈希運算,對機器數取模,最終將存儲數據(可能是硬碟存儲,或者是緩存分配)分配到不同的機器上。

你可以看一下上圖,你會發現之前存儲的數據在新的存儲規則下全部失效,這種情況是災難性的。面對這種情況,我們就需要使用一致性哈希演算法。

哈希演算法是應用非常廣泛的演算法,你可以回顧上面的七個應用感受一下。

其實在這里我想說的是一個思想: 用優勢彌補不足
例如,在計算機中,數據的計算主要依賴 CPU ,數據的存儲交換主要依賴內存。兩者一起配合才能實現各種功能,而兩者在性能上依然無法匹配,這種差距主要是: CPU運算性能對內存的要求遠高於現在的內存能提供的性能。
也就是說,CPU運算很快,內存相對較慢,為了抹平這種差距,工程師們想了很多方法。在我看來,散列表的使用就是利用電腦的高計算性能(優勢)去彌補內存速度(不足)的不足,你仔細思考散列表的執行過程,就會明白我的意思。

以上就是哈希的全部內容

② 區塊鏈技術中的哈希演算法是什麼

1.1. 簡介

計算機行業從業者對哈希這個詞應該非常熟悉,哈希能夠實現數據從一個維度向另一個維度的映射,通常使用哈希函數實現這種映射。通常業界使用y = hash(x)的方式進行表示,該哈希函數實現對x進行運算計算出一個哈希值y。
區塊鏈中哈希函數特性:

③ 哈希演算法原理和用途

哈希是一種加密演算法,也稱為散列函數或雜湊函數。哈希函數是一個公開函數,可以將任意長度的消息M映射成為一個長度較短且長度固定的值H(M),稱H(M)為哈希值、散列值(Hash Value)、雜湊值或者消息摘要。它是一種單向密碼體制,即一個從明文到密文的不可逆映射,只有加密過程,沒有解密過程。

(3)哈希演算法不可以用於哪項用途擴展閱讀

Hash演算法的特點:

壓縮:對於任意大小的輸入x,Hash值的長度很小,在實際應用中,函數H產生的Hash值其長度是固定的。

易計算:對於任意給定的消息,計算其Hash值比較容易。

單向性:對於給定的Hash值,要找到使得在計算上是不可行的,即求Hash的逆很困難。在給定某個哈希函數H和哈希值H(M)的情況下,得出M在計算上是不可行的。即從哈希輸出無法倒推輸入的原始數值。這是哈希函數安全性的基礎。

抗碰撞性:理想的Hash函數是無碰撞的,但在實際演算法的.設計中很難做到這一點。

有兩種抗碰撞性:一種是弱抗碰撞性,即對於給定的消息,要發現另一個消息,滿足在計算上是不可行的;另一種是強抗碰撞性,即對於任意一對不同的消息,使得在計算上也是不可行的。

高靈敏性:這是從比特位角度出發的,指的是1比特位的輸入變化會造成1/2的比特位發生變化。消息M的任何改變都會導致哈希值H(M)發生改變。即如果輸入有微小不同,哈希運算後的輸出一定不同。

④ hash演算法的作用是什麼

身份驗證
數字簽名

⑤ hash演算法的有哪幾種,優缺點,使用場景

Hash演算法在信息安全方面的應用主要體現在以下的3個方面: 1)文件校驗 我們比較熟悉的校驗演算法有奇偶校驗和CRC校驗,這2種校驗並沒有抗數據篡改的能力,它們一定程度上能檢測並糾正數據傳輸中的信道誤碼,但卻不能防止對數據的惡意破壞。

⑥ 什麼是哈希演算法

就是空間映射函數,例如,全體的長整數的取值作為一個取值空間,映射到全部的位元組整數的取值的空間,這個映射函數就是HASH函數。通常這種映射函數是從一個非常大的取值空間映射到一個非常小的取值空間,由於不是一對一的映射,HASH函數轉換後不可逆,即不可能通過逆操作和HASH值還原出原始的值,受到計算能力限制(注意,不是邏輯上不可能,前面的不可能是邏輯上的)而且也無法還原出所有可能的全部原始值。HASH函數運用在字典表等需要快速查找的數據結構中,他的計算復雜度幾乎是O(1),不會隨著數據量增加而增加。另外一種用途就是文件簽名,文件內容很多,將文件內容通過HASH函數處理後得到一個HASH值,驗證這個文件是否被修改過,只需要把文件內容用同樣的HASH函數處理後得到HASH值再比對和文件一起傳送的HASH值即可,如不公開HASH演算法,那麼信道是無法篡改文件內容的時候篡改文件HASH值,一般應用的時候,HASH演算法是公開的,這時候會用一個非對稱加密演算法加密一下這個HASH值,這樣即便能夠計算HASH值,但沒有加密密鑰依然無法篡改加密後HASH值。這種演算法用途很廣泛,用在電子簽名中。HASH演算法也可進行破解,這種破解不是傳統意義上的解密,而是按照已有的HASH值構造出能夠計算出相同HASH值的其他原文,從而妨礙原文的不可篡改性的驗證,俗稱找碰撞。這種碰撞對現有的電子簽名危害並不嚴重,主要是要能夠構造出有意義的原文才有價值,否則就是構造了一個完全不可識別的原文罷了,接收系統要麼無法處理報錯,要麼人工處理的時候發現完全不可讀。理論上我們終於找到了在可計算時間內發現碰撞的演算法,推算了HASH演算法的逆操作的時間復雜度大概的范圍。HASH演算法的另外一個很廣泛的用途,就是很多程序員都會使用的在資料庫中保存用戶密碼的演算法,通常不會直接保存用戶密碼(這樣DBA就能看到用戶密碼啦,好危險啊),而是保存密碼的HASH值,驗證的時候,用相同的HASH函數計算用戶輸入的密碼得到計算HASH值然後比對資料庫中存儲的HASH值是否一致,從而完成驗證。由於用戶的密碼的一樣的可能性是很高的,防止DBA猜測用戶密碼,我們還會用一種俗稱「撒鹽」的過程,就是計算密碼的HASH值之前,把密碼和另外一個會比較發散的數據拼接,通常我們會用用戶創建時間的毫秒部分。這樣計算的HASH值不大會都是一樣的,會很發散。最後,作為一個老程序員,我會把用戶的HASH值保存好,然後把我自己密碼的HASH值保存到資料庫裡面,然後用我自己的密碼和其他用戶的用戶名去登錄,然後再改回來解決我看不到用戶密碼而又要「偷窺」用戶的需要。最大的好處是,資料庫泄露後,得到用戶資料庫的黑客看著一大堆HASH值會翻白眼。

⑦ 哈希技術的用途包括數據脫敏嗎

不包括。
哈希演算法(Hash )又稱摘要演算法(Digest ),它的作用是:對任意一組輸入數據進行計算,得到一個固定長度的輸出摘要。哈希演算法的目的:為了驗證原始數據是否被篡改。
Hash,一般翻譯做散列、雜湊,或音譯為哈希,是把任意長度的輸入(又叫做預映射pre-image)通過散列演算法變換成固定長度的輸出,該輸出就是散列值。

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