哈希演算法標識01是什麼

Ⅰ 鍝堝笇綆楁硶鍝涓濂斤紵

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Ⅱ 什麼是哈希hash 演算法

*nix系系統：
ES(Unix)
例子: IvS7aeT4NzQPM
說明：linux或者其他linux內核系統中
長度: 13 個字元
描述：第1、2位為salt，例子中的'Iv'位salt，後面的為hash值
系統：MD5(Unix)
例子：$1$12345678$XM4P3PrKBgKNnTaqG9P0T/
說明：Linux或者其他linux內核系統中
長度：34個字元
描述：開始的$1$位為加密標志，後面8位12345678為加密使用的salt,後面的為hash
加密演算法：2000次循環調用MD5加密
系統：SHA-512(Unix)
例子：$6$12345678$U6Yv5E1lWn6mEESzKen42o6rbEm
說明：Linux或者其他linux內核系統中
長度: 13 個字元
描述：開始的$6$位為加密標志，後面8位為salt，後面的為hash
加密演算法：5000次的SHA-512加密
系統：SHA-256(Unix)
例子：$5$12345678$jBWLgeYZbSvREnuBr5s3gp13vqi
說明：Linux或者其他linux內核系統中
長度: 55 個字元
描述：開始的$5$位為加密標志，後面8位為salt，後面的為hash
加密演算法：5000次的SHA-256加密
系統：MD5(APR)
例子：$apr1$12345678$auQSX8Mvzt.tdBi4y6Xgj.
說明：Linux或者其他linux內核系統中
長度：37個字元
描述：開始的$apr1$位為加密標志，後面8位為salt，後面的為hash
加密演算法：2000次循環調用MD5加密
windows系統：
windows
例子：Admin:
長度：98個字元
加密演算法：MD4(MD4(Unicode($pass)).Unicode(strtolower($username)))
mysql
系統：mysql
例子：606717496665bcba
說明：老版本的MySql中
長度：8位元組（16個字元）
說明：包括兩個位元組，且每個字的值不超過0x7fffffff
系統：MySQL5
例子：*
說明：較新版本的MySQL
長度：20位元組（40位）
加密演算法：SHA-1(SHA-1($pass))
其他系統：
系統：MD5(WordPress)
例子：$P$
說明：WordPress使用的md5
長度：34個字元
描述：$P$表示加密類型，然後跟著一位字元，經常是字元『B』，後面是8位salt，後面是就是hash
加密演算法：8192次md5循環加密

系統：MD5(phpBB3)
說明：phpBB 3.x.x.使用
例子：$H$9123456785DAERgALpsri.D9z3ht120
長度：34個字元
描述：開始的$H$為加密標志，後面跟著一個字元，一般的都是字元『9』，然後是8位salt，然後是hash 值
加密演算法：2048次循環調用MD5加密
系統：RAdmin v2.x
說明：Remote Administrator v2.x版本中
例子：
長度：16位元組（32個字元）
加密演算法：字元用0填充到100位元組後，將填充過後的字元經過md5加密得到（32位值）
md5加密
標准MD5
例子：
使用范圍：phpBB v2.x, Joomla 的 1.0.13版本前，及其他cmd
長度：16個字元
其他的加salt及變形類似：
md5($salt.$pass)
例子::12
md5(md5($pass))
例子:
md5(md5($pass).$salt)
例子::wQ6
md5(md5($salt).md5($pass))
例子: :wH6_S
md5(md5($salt).$pass)
例子: :1234

Ⅲ 圖片相似度判斷

1. https://zhuanlan.hu.com/p/68215900
為了得到兩張相似的圖片，在這里通過以下幾種簡單的計算方式來計算圖片的相似度：
直方圖計算圖片的相似度
通過哈希值，漢明距離計算
通過圖片的餘弦距離計算
通過圖片結構度量計算

二、哈希演算法計算圖片的相似度
圖像指紋：

圖像指紋和人的指紋一樣，是身份的象徵，而圖像指紋簡單點來講，就是將圖像按照一定的哈希演算法，經過運算後得出的一組二進制數字。

漢明距離：

假如一組二進制數據為101，另外一組為111，那麼顯然把第一組的第二位數據0改成1就可以變成第二組數據111，所以兩組數據的漢明距離就為1。簡單點說，漢明距離就是一組二進制數據變成另一組數據所需的步驟數，顯然，這個數值可以衡量兩張圖片的差異，漢明距離越小，則代表相似度越高。漢明距離為0，即代表兩張圖片完全一樣。

感知哈希演算法是一類演算法的總稱，包括aHash、pHash、dHash。顧名思義，感知哈希不是以嚴格的方式計算Hash值，而是以更加相對的方式計算哈希值，因為「相似」與否，就是一種相對的判定。

幾種hash值的比較：

aHash：平均值哈希。速度比較快，但是常常不太精確。
pHash：感知哈希。精確度比較高，但是速度方面較差一些。
dHash：差異值哈希。精確度較高，且速度也非常快

該演算法是基於比較灰度圖每個像素與平均值來實現。

aHash的hanming距離步驟：

先將圖片壓縮成8*8的小圖
將圖片轉化為灰度圖
計算圖片的Hash值，這里的hash值是64位，或者是32位01字元串
將上面的hash值轉換為16位的
通過hash值來計算漢明距離

def ahash(image):
# 將圖片縮放為8*8的
image = cv2.resize(image, (8, 8), interpolation=cv2.INTER_CUBIC)
# 將圖片轉化為灰度圖
gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_RGB2GRAY)
# s為像素和初始灰度值，hash_str為哈希值初始值
s = 0
# 遍歷像素累加和
for i in range(8):
for j in range(8):
s = s + gray[i, j]
# 計算像素平均值
avg = s / 64
# 灰度大於平均值為1相反為0，得到圖片的平均哈希值，此時得到的hash值為64位的01字元串
ahash_str = ''
for i in range(8):
for j in range(8):
if gray[i, j] > avg:
ahash_str = ahash_str + '1'
else:
ahash_str = ahash_str + '0'
result = ''
for i in range(0, 64, 4):
result += ''.join('%x' % int(ahash_str[i: i + 4], 2))
# print("ahash值：",result)
return result
2.感知哈希演算法（pHash）：

均值哈希雖然簡單，但是受均值影響大。如果對圖像進行伽馬校正或者進行直方圖均值化都會影響均值，從而影響哈希值的計算。所以就有人提出更健壯的方法，通過離散餘弦（DCT）進行低頻提取。

離散餘弦變換（DCT）是種圖像壓縮演算法，它將圖像從像素域變換到頻率域。然後一般圖像都存在很多冗餘和相關性的，所以轉換到頻率域之後，只有很少的一部分頻率分量的系數才不為0，大部分系數都為0（或者說接近於0）。Phash哈希演算法過於嚴格，不夠精確，更適合搜索縮略圖，為了獲得更精確的結果可以選擇感知哈希演算法，它採用的是DCT（離散餘弦變換）來降低頻率的方法。

pHash的hanming距離步驟：

縮小圖片：32 * 32是一個較好的大小，這樣方便DCT計算轉化為灰度圖
計算DCT：利用Opencv中提供的dct()方法，注意輸入的圖像必須是32位浮點型，所以先利用numpy中的float32進行轉換
縮小DCT：DCT計算後的矩陣是32 * 32，保留左上角的8 * 8，這些代表的圖片的最低頻率
計算平均值：計算縮小DCT後的所有像素點的平均值。
進一步減小DCT：大於平均值記錄為1，反之記錄為0.
得到信息指紋：組合64個信息位，順序隨意保持一致性。
最後比對兩張圖片的指紋，獲得漢明距離即可。

def phash(path):
# 載入並調整圖片為32*32的灰度圖片
img = cv2.imread(path)
img1 = cv2.resize(img, (32, 32),cv2.COLOR_RGB2GRAY)
​
# 創建二維列表
h, w = img.shape[:2]
vis0 = np.zeros((h, w), np.float32)
vis0[:h, :w] = img1
​
# DCT二維變換
# 離散餘弦變換，得到dct系數矩陣
img_dct = cv2.dct(cv2.dct(vis0))
img_dct.resize(8,8)
# 把list變成一維list
img_list = np.array().flatten(img_dct.tolist())
# 計算均值
img_mean = cv2.mean(img_list)
avg_list = ['0' if i<img_mean else '1' for i in img_list]
return ''.join(['%x' % int(''.join(avg_list[x:x+4]),2) for x in range(0,64,4)])

相比pHash，dHash的速度要快的多，相比aHash，dHash在效率幾乎相同的情況下的效果要更好，它是基於漸變實現的。

dHash的hanming距離步驟：

先將圖片壓縮成9*8的小圖，有72個像素點
將圖片轉化為灰度圖
計算差異值：dHash演算法工作在相鄰像素之間，這樣每行9個像素之間產生了8個不同的差異，一共8行，則產生了64個差異值，或者是32位01字元串。
獲得指紋：如果左邊的像素比右邊的更亮，則記錄為1，否則為0.
通過hash值來計算漢明距離

def dhash(image):
# 將圖片轉化為8*8
image = cv2.resize(image, (9, 8), interpolation=cv2.INTER_CUBIC)
# 將圖片轉化為灰度圖
gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_RGB2GRAY)
dhash_str = ''
for i in range(8):
for j in range(8):
if gray[i, j] > gray[i, j + 1]:
dhash_str = dhash_str + '1'
else:
dhash_str = dhash_str + '0'
result = ''
for i in range(0, 64, 4):
result += ''.join('%x' % int(dhash_str[i: i + 4], 2))
# print("dhash值",result)
return result

def campHash(hash1, hash2):
n = 0
# hash長度不同返回-1,此時不能比較
if len(hash1) != len(hash2):
return -1
# 如果hash長度相同遍歷長度
for i in range(len(hash1)):
if hash1[i] != hash2[i]:
n = n + 1
return n

Ⅳ MD5,sha1,sha256分別輸出多少位啊

MD5輸出128位、SHA1輸出160位、SHA256輸出256位。

1、MD5消息摘要演算法（英語：MD5 Message-Digest Algorithm），一種被廣泛使用的密碼散列函數，可以產生出一個128位（16位元組）的散列值（hash value），用於確保信息傳輸完整一致。

2、SHA1安全哈希演算法（Secure Hash Algorithm）主要適用於數字簽名標准 裡面定義的數字簽名演算法。對於長度小於2^64位的消息，SHA1會產生一個160位的消息摘要。

3、sha256哈希值用作表示大量數據的固定大小的唯一值。數據的少量更改會在哈希值中產生不可預知的大量更改。SHA256 演算法的哈希值大小為 256 位。

(4)哈希演算法標識01是什麼擴展閱讀：

MD5應用：

1、一致性驗證

MD5的典型應用是對一段信息產生信息摘要，以防止被篡改。具體來說文件的MD5值就像是這個文件的「數字指紋」。每個文件的MD5值是不同的，如果任何人對文件做了任何改動，其MD5值也就是對應的「數字指紋」就會發生變化。

比如下載伺服器針對一個文件預先提供一個MD5值，用戶下載完該文件後，用我這個演算法重新計算下載文件的MD5值，通過比較這兩個值是否相同，就能判斷下載的文件是否出錯，或者說下載的文件是否被篡改了。

2、數字簽名

MD5的典型應用是對一段Message(位元組串)產生fingerprint(指紋），以防止被「篡改」。

例子：將一段話寫在一個叫 readme.txt文件中，並對這個readme.txt產生一個MD5的值並記錄在案，然後可以傳播這個文件給，如果修改了文件中的任何內容，你對這個文件重新計算MD5時就會發現（兩個MD5值不相同）。

如果再有一個第三方的認證機構，用MD5還可以防止文件作者的「抵賴」，這就是所謂的數字簽名應用。

3、安全訪問認證

MD5還廣泛用於操作系統的登陸認證上，如Unix、各類BSD系統登錄密碼、數字簽名等諸多方面。如在Unix系統中用戶的密碼是以MD5（或其它類似的演算法）經Hash運算後存儲在文件系統中。

當用戶登錄的時候，系統把用戶輸入的密碼進行MD5 Hash運算，然後再去和保存在文件系統中的MD5值進行比較，進而確定輸入的密碼是否正確。

即使暴露源程序和演算法描述，也無法將一個MD5的值變換回原始的字元串，從數學原理上說，是因為原始的字元串有無窮多個，這有點象不存在反函數的數學函數。