17、密钥哈希：构建安全消息认证码的多种方法

密钥哈希构建安全消息认证码的方法
最新推荐文章于 2025-10-08 12:57:19 发布
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分类专栏： 解读《严肃的密码学》：现代加密技术入门 文章标签： 密钥哈希 消息认证码 HMAC
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密钥哈希：构建安全消息认证码的多种方法

1. 密钥前缀构造的安全隐患

密钥前缀构造（secret - prefix construction）在哈希函数中存在一定的安全问题。
- 长度扩展攻击的威胁 ：SHA - 2 系列的哈希函数容易受到长度扩展攻击。攻击者在已知较短消息的哈希值 Hash(K || M1) 时，无需知道 M1 和密钥 K ，就能计算出 Hash(K || M1 || M2) 。这使得攻击者可以免费伪造有效的 MAC 标签，因为他们原本不应仅根据 M1 的 MAC 猜出 M1 || M2 的 MAC。Merkle - Damgård 结构存在允许长度扩展攻击的弱点，而 SHA - 3 的候选者都具备抵御此类攻击的能力。
- 不同密钥长度的风险 ：当允许使用不同长度的密钥时，密钥前缀构造也不安全。例如，不同长度的密钥 K 与消息 M 组合后，可能会得到相同的 K || M 值，从而导致哈希结果相同。虽然可以通过对密钥长度、密钥和消息一起哈希（如 Hash(L || K || M) ，其中 L 是密钥长度的 16 位整数编码）来解决，但现代哈希函数如 BLAKE2 和 SHA - 3 包含密钥模式，可避免这些问题，提供安全的 PRF 和 MAC。

2. 密钥后缀构造
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安全的密码哈希：为何一定不能用 MD5
北京百思可瑞教育
10-31 943
摘要：MD5哈希算法因设计缺陷已不再适用于密码存储。其128位哈希值易受碰撞攻击，缺乏盐值机制导致易遭彩虹表和暴力破解。现代GPU每秒可执行数十亿次MD5计算，使短密码瞬间可破。安全替代方案包括Argon2、Scrypt和bcrypt等算法，它们通过可调计算成本、内存密集操作和内置盐值机制提供更强防护。开发者应立即停用MD5，采用现代密码哈希算法，并配合密码复杂度策略和多因素认证，才能有效保障用户数据安全。
HMAC算法：构建安全认证的基石
jiamisoft的博客
08-13 628
HMAC算法是一种基于哈希函数的消息认证码算法，它结合了哈希函数和密钥加密技术，用于验证消息的真实性和完整性。HMAC算法由H.Krawczyk、M.Bellare和R.Canetti于1996年提出，并在RFC 2104中标准化。HMAC算法作为一种重要的安全认证技术，在保障数据传输安全和身份认证方面发挥着重要作用。随着信息安全意识的不断提高，HMAC算法将在更多领域得到广泛应用。了解HMAC算法的原理和特点，有助于我们更好地构建安全可靠的系统。
Bitcoin Core HMAC算法：基于哈希的消息认证码生成
gitblog_00315的博客
08-30 564
HMAC（Hash-based Message Authentication Code，基于哈希的消息认证码）是一种重要的密码学原语，用于验证消息的完整性和真实性。在Bitcoin Core中，HMAC算法广泛应用于密钥派生、身份验证和安全通信等多个关键领域。本文将深入解析Bitcoin Core中HMAC-SHA256和HMAC-SHA512的实现原理、使用场景和最佳实践。 ## HMAC算法...
密码学-06消息认证码与抗碰撞哈希函数
Wxiran的博客
09-25 1307
md06
HMAC（Hash-based Message Authentication Code，基于哈希的消息认证码）
MHD0815的博客
07-24 1310
哈希操作本身通常是无密钥的，例如MD5、SHA-1、SHA-256、SHA-3等，它们接受任意长度的输入数据并产生固定长度的哈希值。然而，当密钥与哈希操作结合时，通常是为了实现某种形式的认证或加密
现代密码学之加密哈希函数与消息认证码
Jifu_M的博客
01-04 1820
Cryptographic Hash Functions and Message Authentication Codes什么是哈希函数?加密哈希函数-安全属性1. Pre-image resistance2. Second pre-image resistance3. Collision resistance哈希函数可以用来干什么？The Random-Oracle Model（黑盒模型）消息认证码 Message Authentication Code (MAC)HMACPseudo-random fu
深入解析消息认证码（MAC）算法：HmacMD5与HmacSHA1
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消息认证码（MAC）算法是确保消息完整性和身份验证的重要技术。HmacMD5和HmacSHA1作为两种常见的MAC算法，分别基于MD5和SHA-1哈希函数进行构建。虽然HmacMD5和HmacSHA1在一定程度上提高了消息传输的安全性，但由于MD5和SHA-1自身存在的潜在安全隐患，使得这两种算法在实际应用中可能面临一定的风险。因此，在选择消息认证码算法时，应优先考虑使用基于更安全哈希函数的Hmac算法，以确保数据的安全传输。
网络安全基础：从CIA三元组到密钥交换与消息认证
qq_38961840的博客
06-21 1296
这篇深度解析网络安全的文章，旨在为零基础读者揭示信息保护的核心奥秘。从网络安全基石——机密性、完整性、认证（CIA三元组）出发，详细阐述了数据安全的根本需求。文章深入讲解了高效但面临密钥分发挑战的对称加密，以及如何利用非对称加密（公钥密码体制）在如HTTPS协议中安全地协商会话密钥。此外，还探讨了通过HMAC（消息认证码）确保信息来源真实性与内容完整性的关键技术，强调了“先加密后认证”的最佳实践。本文旨在帮助读者全面理解现代网络安全体系的构建原理，是数据保护入门的理想指南。
从明文裸奔到密钥长城：HTTPS加密全链路攻防与CA信任锚点构建
2302_80105876的博客
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数据指纹，其基本原理是利用单向散列函数(Hash 函数)对信息进行运算，生成一串固定⻓度的数字摘要。数字指纹并不是一种加密机制，因为它是不可逆的，无法进行解密（也无需解密），它的意义在于可以用来判断数据有没有被篡改。如果数据被篡改过，尽管只是有一点点的改动，数据摘要都大有不同。数据摘要具有唯一性，和人的指纹一样，所以也叫数据指纹。
Go语言SHA-512深度解析：构建高安全性哈希体系的最佳实践
Tekin 是深耕技术 20 年的全栈实战派专家，精通 Go/Python/Java 等多语言开发。博客专注技术原理与实战结合，深度解析 Python 高阶编程、Go 语言架构、数据库优化等硬核内容。涵盖并发编程、机器学习、云原生等前沿领域，通过真实案例拆
09-15 1126
本文深度解析了Go语言中SHA-512哈希算法的实现与应用。SHA-512凭借512位输出长度、80轮复杂运算等特性，成为金融、医疗等高安全场景的首选。文章详细对比了SHA-512与SHA-256的核心差异，提供了基础哈希计算、大文件流式处理和HMAC认证的代码示例，并针对常见问题给出解决方案。最佳实践部分强调了密码存储时需结合PBKDF2等密钥派生函数增强安全性，并推荐使用常数时间比较防止时序攻击。通过实际场景分析，指导开发者在敏感数据处理中正确运用SHA-512构建安全可靠的哈希体系。
云计算之云计算安全技术：Data Encryption：哈希函数与消息认证码.pdf
01-16
云计算安全是确保数据在远程服务器上存储和...数据加密、哈希函数和消息认证码是构建安全云环境的基础技术。通过理解和应用这些技术，可以有效保护云中的数据免受各种安全威胁，确保数据的机密性、完整性和来源验证。
最新Python的hmac模块：安全哈希消息认证码的保障_python hmac(1)
2401_84281629的博客
05-04 760
发送方通过计算HMAC值并将其发送给接收方，而接收方使用相同的密钥和消息数据来计算HMAC值。对于从来没有接触过网络安全的同学，我们帮你准备了详细的学习成长路线图。可以说是最科学最系统的学习路线，大家跟着这个大的方向学习准没问题。费时一周整理的160+网络安全面试题，金九银十，做网络安全面试里的显眼包！最后给大家分享一份全套的网络安全学习资料，给那些想学习 网络安全的小伙伴们一点帮助！对于有1-3年工作经验，想要跳槽的朋友来说，也是很好的温习资料！对于从来没有接触过网络安全的同学，我们帮你准备了详细的。
31、哈希函数与消息认证码的安全性剖析
qsc901234的博客
10-08 17
本文深入剖析了哈希函数与消息认证码（MAC）的安全性，重点探讨了暴力攻击和密码分析攻击对两类算法的影响。文章详细解释了哈希函数的单向性、弱抗碰撞性和强抗碰撞性三大理想属性，并对比了其在不同攻击模型下的安全强度。针对MAC，分析了密钥空间攻击与MAC值攻击的难度，指出其安全性依赖于密钥长度与哈希长度的最小值。文中还介绍了生日攻击的数学基础及其在碰撞查找中的应用，强调了足够长的哈希输出（如256位以上）的重要性。最后，结合实际应用场景，提出了哈希函数与MAC算法的选择建议，并展望了未来安全发展的方向。
Lua非空判断方法[源码]
11-24
本文详细介绍了在Lua中进行非空判断的几种方法，特别是针对table类型的变量。首先，文章指出了直接对nil值进行索引会导致异常的问题，并给出了一个简单的例子来说明如何避免这种情况。接着，文章讨论了如何判断一个table是否为空，指出不能简单地使用`#table == 0`的方式，而是应该使用`next(t) == nil`的方法。此外，文章还提到了`next`指令在LuaJIT中的优化问题，建议在非必要情况下少用。最后，文章简要介绍了如何判断一个字符串是否全部由空格组成，使用了正则匹配的方法。这些内容对于Lua开发者来说非常实用，能够帮助他们避免常见的错误。
JS表格转Excel实现[可运行源码]
11-24
该文章详细介绍了如何使用JavaScript将HTML表格数据导出为Excel文件。内容涵盖了针对不同浏览器的兼容性处理，包括IE和非IE浏览器的不同实现方式。对于IE浏览器，使用ActiveXObject进行导出；对于非IE浏览器，则通过base64编码和数据URI方案实现。文章还提供了完整的代码示例，包括表格数据的处理、格式化和导出功能，支持文本和图片类型的数据导出。
图片转bin文件存储[项目代码]
11-24
本文介绍了在OpenCV项目中如何将大量图片数据转换为二进制（bin）文件进行高效存储和读取的方法。作者在项目中遇到需要处理大量图片数据的问题，尝试了多种格式（如.mat、.txt、.yml）后发现效率较低。通过使用二进制文件存储，显著提升了读写速度。文章详细展示了使用OpenCV将图片写入二进制文件的代码示例，以及从二进制文件读取图片数据的实现方法。虽然该方法需要提前知道图片的尺寸和数量，但读写速度极快，适合处理大量图片数据。作者还提到可以通过换行符或终止符优化读取过程，但未深入探讨。
ROS视觉处理与色彩识别[项目源码]
最新发布
11-24
本文详细介绍了在ROS环境下进行视觉处理的基础步骤，特别是针对色彩识别的实现方法。内容涵盖了从摄像头驱动的安装与配置（如usb_cam驱动和image_view工具的使用），到创建功能包和编写图像处理节点（包括RGB图像回调函数、HSV色彩空间转换、二值化处理及形态学操作）。此外，还演示了如何在仿真环境中获取图像，并通过OpenCV实现红色和绿色物体的识别与追踪。最后，文章提供了完整的代码示例和编译运行步骤，帮助读者快速上手ROS视觉处理项目。
Anaconda安装与使用指南[项目源码]
11-24
本文详细介绍了在Anaconda环境下安装和使用jupyter及numpy的步骤。首先，指导用户如何安装Anaconda并创建虚拟环境，然后详细说明了如何在虚拟环境中安装jupyter和numpy。接着，文章提供了多个numpy的练习示例，包括创建零向量、矩阵操作、归一化等。此外，还介绍了如何在Jupyter中完成numpy、pandas和matplotlib的例题，涵盖了从基础操作到实际应用的多个方面。最后，文章总结了实验过程中的经验，特别是在使用国内镜像源后下载速度的提升。
【动静障碍物】基于JPS算法（改进A）全局路径规划与DWA动态窗口局部避障的机器人自主导航混合控制算法（Matlab代码实现）
11-24
【动静障碍物】基于JPS算法（改进A）全局路径规划与DWA动态窗口局部避障的机器人自主导航混合控制算法（Matlab代码实现）内容概要：本文介绍了一种结合改进A*算法的JPS（跳跃点搜索）全局路径规划与DWA（动态窗口法）局部避障的混合控制算法，用于机器人在动静态障碍物环境下的自主导航。该算法通过JPS优化全局路径搜索效率，提升路径规划速度，并结合DWA实现实时动态避障，增强了机器人在复杂动态环境中的适应性和安全性。整个系统在Matlab平台上进行了代码实现与仿真验证，展示了良好的路径规划效果与避障性能。; 适合人群：具备一定机器人学、自动控制或路径规划基础知识的研究生、科研人员及从事智能机器人开发的工程技术人员。; 使用场景及目标：①应用于移动机器人在静态与动态障碍共存环境中的自主导航任务；②为研究高效全局规划与实时局部避障的融合策略提供技术参考与实现案例；③支持Matlab仿真环境下的算法验证与优化。; 阅读建议：建议读者结合Matlab代码深入理解JPS与DWA的集成逻辑，重点关注算法在路径最优性、计算效率与避障实时性之间的平衡设计，可进一步扩展至多机器人系统或复杂地形场景的应用研究。
多项式滚动哈希 教我
11-08
# 多项式滚动哈希详解 ## 什么是多项式滚动哈希？ 多项式滚动哈希是一种将字符串映射为整数的技术，用于快速比较两个字符串是否相等。其核心思想是把字符串看作一个**多位数**，每一位是一个字符，基数（进制）通常取 31 或 131。 数学表达式如下： $$ H(s) = \sum_{i=0}^{n-1} (s[i] - 'a' + 1) \cdot \text{base}^{n-1-i} $$ 其中： - $ s[i] $ 是字符串第 $i$ 个字符 - `base` 是选定的进制数（常用 31） - $ H(s) $ 是该字符串的哈希值 --- ## 如何理解？ 想象我们有一个数字 "1234"，它的值是： $$ 1 \times 10^3 + 2 \times 10^2 + 3 \times 10^1 + 4 \times 10^0 $$ 多项式哈希类似，只不过： - 每一位不是 0~9，而是 'a'~'z' - 把 'a' 映射为 1，'b'→2，…，'z'→26（避免 0 引起冲突） - 进制不再是 10，而是 31（或其他质数） 例如：字符串 `"abc"` 的哈希值为： $$ H("abc") = (1)\cdot31^2 + (2)\cdot31^1 + (3)\cdot31^0 = 961 + 62 + 3 = 1026 $$ --- ## 为什么要用 31？ - 31 是一个较小的质数，分布良好 - 编译器会将其优化为位运算：`31 * x == (x << 5) - x` - 经验表明，在大多数情况下能有效减少哈希冲突 --- ## 实现代码（C/C++） ```c long long poly_hash(char s[], int len) { long long hash_val = 0; long long base = 31; for (int i = 0; i < len; i++) { hash_val = hash_val * base + (s[i] - 'a' + 1); // 避免'a'=0 } return hash_val; } ``` ### 示例演示： | 字符串 | 哈希计算过程 | |--------|-------------| | `"ab"` | $ 1\cdot31 + 2 = 33 $ | | `"ba"` | $ 2\cdot31 + 1 = 63 $ | | `"aa"` | $ 1\cdot31 + 1 = 32 $ | 可以看到不同顺序的字符串哈希值不同，具有良好的区分性。 --- ## 注意事项与局限 ### ✅ 优点： - 时间复杂度低：$O(n)$ 构造，$O(1)$ 比较 - 空间节省：只需存储一个 `long long` 值 - 支持滚动更新（可用于 Rabin-Karp 算法） ### ❌ 缺点： - 存在哈希冲突风险（不同字符串可能同哈希） - 单哈希不够安全，高精度场景建议使用**双哈希**（两个 base 和 mod） ### 🔐 安全增强：双哈希法 ```c struct DoubleHash { long long h1, h2; }; ``` 分别用 base=31 和 base=131 计算两个哈希值，只有两者都相等才算相同字符串。 --- # 知识点 - **哈希函数设计原理** 将字符串视为多进制数，利用加权和生成唯一标识，实现快速比较。 - **防冲突字符编码** 字符偏移 `'a' -> 1` 避免前导零导致不同串哈希相同，提升准确性。 - **滚动哈希应用场景** 适用于子串匹配、去重、动态更新等场景，如 Rabin-Karp 算法。
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