24、密码学哈希算法全解析

密码学哈希算法全解析

1. 哈希算法基础

在计算哈希值时,如果输入文本被分成多个块,从第一个块开始,将其与下一个块进行异或(XOR)操作,持续这个过程直到处理完最后一个块,最终异或操作的输出就是哈希值。若只有一个块,则将该块的左半部分和右半部分进行异或,结果即为哈希值。但需要注意的是,这并不是一个安全的哈希算法,很容易出现哈希冲突。

一个可行的密码学哈希算法需要具备以下三个特性:
- 可变长度的输入产生固定长度的输出。
- 很少或几乎没有哈希冲突。
- 不可逆向推导。

2. 密码学哈希的应用

密码学哈希在计算机安全领域有着广泛的应用,下面介绍几种常见的应用场景。

2.1 消息完整性

哈希算法可用于确保消息的完整性。以电子邮件为例,将邮件正文放入哈希算法(如SHA - 1)中,会得到一个160位的哈希值,将其附加在邮件末尾。当接收方收到邮件时,重新计算邮件的哈希值并与附加的哈希值进行比较。若两者不匹配,则表明邮件在传输过程中被修改,内容不再可靠。

密码学哈希还用于文件完整性系统,如TripWire产品。管理员指定关键文件,系统会为这些文件创建哈希值。在任何时候,将当前文件的哈希值与之前计算的哈希值进行比较,就能检测文件是否发生变化,无论是简单的文件编辑还是文件被植入木马。

2.2 密码存储

密码以哈希形式存储可以增强系统对内部威胁的安全性。假设网络管理员存有恶意,若密码以明文形式存储在数据库中,他可以直接读取用户密码并进行攻击,而被怀疑的却是最终用户。通过将密码进行哈希处理后存储,当用户登录时,系统会对输入的密码进行哈希计

MATLAB主动噪声和振动控制算法——对较大的次级路径变化具有鲁棒性内容概要:本文主要介绍了一种在MATLAB环境下实现的主动噪声和振动控制算法,该算法针对较大的次级路径变化具有较强的鲁棒性。文中详细阐述了算法的设计原理与实现方法,重点解决了传统控制系统中因次级路径动态变化导致性能下降的问题。通过引入自适应机制和鲁棒控制策略,提升了系统在复杂环境下的稳定性和控制精度,适用于需要高精度噪声与振动抑制的实际工程场景。此外,文档还列举了多个MATLAB仿真实例及相关科研技术服务内容,涵盖信号处理、智能优化、机器学习等多个交叉领域。; 适合人群:具备一定MATLAB编程基础和控制系统理论知识的科研人员及工程技术人员,尤其适合从事噪声与振动控制、信号处理、自动化等相关领域的研究生和工程师。; 使用场景及目标:①应用于汽车、航空航天、精密仪器等对噪声和振动敏感的工业领域;②用于提升现有主动控制系统对参数变化的适应能力;③为相关科研项目提供算法验证与仿真平台支持; 阅读建议:建议读者结合提供的MATLAB代码进行仿真实验,深入理解算法在不同次级路径条件下的响应特性,并可通过调整控制参数进一步探究其鲁棒性边界。同时可参考文档中列出的相关技术案例拓展应用场景。
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