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SHA:SHA-256、MD-5,哈希散列函数这些原理你懂了吗?

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时间:1900/1/1 0:00:00

编者按:本文来自区块链大本营,作者:wagslane,译者:火火酱,Odaily星球日报经授权转载。本文对哈希函数进行简要的介绍,旨在帮助读者理解为什么要使用哈希函数,以及其基本工作原理。文中将省略具体证明和实现细节,而将重点放在高级原理上。为什么要使用哈希函数

哈希函数被广泛应用于互联网的各个方面,主要用于安全存储密码、查找备份记录、快速存储和检索数据等等。例如,Qvault使用哈希散列将主密码扩展为私人加密密钥。用途列表清单详见:https://en.wikipedia.or/本文将重点介绍哈希函数的几个重要特性,也可以说是其最重要的特性:哈希函数确定性地加扰数据;无论输入是什么,哈希函数的输出大小始终相同;无法从加扰的数据中检索原始数据;确定性地加扰数据

首先,想象一个魔方。

Shapella升级临近,LSD板块过去24小时涨幅14%:4月5日消息,随着以太坊Shapella升级临近,LSD赛道表现突出。Coingecko数据显示,LSD板块过去24小时整体涨幅14%,位列第四;龙头LDO24小时涨幅7%,7天涨幅15%;Stader1以46.4%的涨幅位列周涨幅榜榜首;Bifrost(BNC)以22.8%的周涨幅次之。[2023/4/5 13:46:25]

我们从恢复魔方开始。如果我们随机转动魔方,到最后,魔方将会呈现和开始时完全不同的状态。同样,如果我们重新开始,重复完全相同的动作,那么我们会不断得到完全相同的结果。尽管看起来结果可能是随机产生的,但实质上并非如此。这就是“确定性”的意思。“确定性”在安全存储密码方面起着至关重要的作用。例如,假设我的密码是“iLoveBitcoin”。我可以使用哈希函数对其进行加扰:iLoveBitcoin→“2f5sfsdfs5s1fsfsdf98ss4f84sfs6d5fs2d1fdf15”现在,如果有人看到这个加扰后的版本,他们也不会知道我的原始密码!这一点非常重要,因为这意味着,作为一名网站开发人员,我只需存储用户密码的哈希散列(加扰数据),即可对其进行验证。当用户进行注册时,我对密码进行哈希散列处理,并将其存储在数据库中。当用户登录时,我只需再次对输入的内容进行哈希散列处理,并比较两个哈希值。由于特定的输入始终会输出相同的哈希值,所以该方法每次都可以成功验证密码。如果网站以纯文本格式存储密码的话,则会出现巨大的安全漏洞。如果有人入侵该网站,那么他将会能获取所有的电子邮件和密码,并可以尝试在其他网站上使用这些信息进行登录。无论输入是什么,输出大小始终相同

CoinShares:上周加密货币投资产品净流入300万美元:8月8日消息,据CoinShares周报数据,上周数字资产投资产品净流入 300 万美元。比特币流出总额达 850 万美元,其中空头比特币投资产品的流出量达到创纪录的 750 万美元。以太坊的资金流入总额为 1600 万美元, 近 7 周的资金流入总额为 1.59 亿美元。按地区,加拿大流出总额达 3,000 万美元,美国和德国的资金流入显著,分别为 1,700 万美元和 800 万美元。[2022/8/8 12:10:02]

如果对单个单词进行哈希,则输出将是特定的大小(对于特定的哈希函数SHA-256来说,其大小是256bits)。如果对一本书进行哈希,其输出也将是相同的大小。这是其另一个重要特性,因为这可以节省我们的计算时间。典型的例子是在数据映射中使用哈希散列作为键。数据映射是计算机科学中用来存储数据的简单结构。

摩根士丹利任命分析师Sheena Shah组建新的加密研究团队:市场消息:摩根士丹利任命分析师Sheena Shah组建新的加密研究团队。(金十)[2021/9/13 23:22:28]

当程序在映射中存储数据时,会向映射提供键和值。当程序想要访问该值时,它可以向映射提供适当的键并接收相应的值。数据映射的优势在于它们可以立即找到数据。该键被用作计算机能够立即找到的地址,这样一来,就不必花费数小时在数百万条记录中进行搜索了。因为键就像地址一样,不能太大。如果想将书籍存储在数据映射中,则可以对书籍的内容进行哈希散列处理,并使用哈希值作为键。作为一名程序员,我可以轻而易举地使用哈希散列来查找该书的内容,而不必按标题、作者等对数千条记录进行排序。其工作原理是怎样的呢?

直播|Sharon Luo > DeFi热度是投机泡沫还是区块链革命:金色财经 · 直播主办的《 币圈 “后浪” 仙女直播周》第12期15:00准时开始,本期“后浪”仙女元界的市场负责人/Tokenism的联合创始人Sharon Luo将在直播间聊聊“DeFi热度是投机泡沫还是区块链革命”,请扫码移步收听![2020/8/14]

这部分是本文的难点,我会尽量将其简化,省略实际的实现细节,重点介绍计算机在使用哈希散列处理数据时工作原理的基本概念。下面让我们来看一下我为此专门编写的一个算法——LANEHASH:我们从要进行哈希散列的数据开始

我把字母和数字转换成1和0(计算机中的所有数据都以1和0的形式进行存储,不同的1和0的组合代表了不同的字母)

声音 | SharesPost Research高管:2019年将属于ST证券型通证:SharesPost Research高管Rohit Kulkarni在Nasdaq发文称,2019年将属于ST证券型通证。ST证券型通证结合了UT实用型通证和风险投资的特征。许多项目负责人认为ST证券型通证很快就会吸引企业和散户投资者的兴趣,此外,推动数字货币演变的市场力量可能促使一大批私营科技公司通过ST证券型通证ICO筹集资金。[2018/9/3]

此时,我们通过各种预设的步骤对数据进行转换。步骤内容可以是任意的,但重要的是,每次使用LANEHASH时,我们都需要遵循相同的步骤,以便我们的算法具有确定性。我们将前4位从左侧移到右侧:

每隔1位进行间隔:

我们把这两部分转换为以十进制的数字。十进制是我们在学校中学过的“正常的”数字系统。(所有的二进制数据实际上都是数字,你可以在其他网站上在线查询如何将二进制转换为十进制数字)

我们将这两个数字相乘:

然后对该数进行平方:

再将该数字转换回二进制:

从右侧切掉9bits后正好得到16bits:

然后将该二进制数据转换回英语:

如上所示,如果输入相同,那么最后终将会得到相同的输出结果。但是,如果改变任何一个字母,最终的结果也将发生巨大变化。

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