Hash碰撞

最新推荐文章于 2025-06-07 14:05:36 发布
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博客介绍了Hash碰撞的概念，即不同的key依据hash算法计算出的值可能相同，这种情况就是Hash碰撞。

Hash碰撞，不同的key根据hash算法算出的值可能一样，如果一样就是所谓的碰撞。

MD5 hash碰撞实现解密
afei001
10-20 1340
在日常渗透中，获取到后台密码往往是加密的，常见的就是MD5加密，常见的做法我们会使用在线网站去解密，常用的有cmd5，somd5，cmd5对于一些密文是要收费的，有时我们就想白嫖。接下来，afei教大家编写脚本实现MD5 hash单个碰撞解密和多个碰撞解密脚本。
什么是 Hash 碰撞？怎么解决哈希碰撞？
2302_81141145的博客
02-06 1801
的递进式回答，既展现扎实的基础知识，又体现解决复杂工程问题的能力。建议在面试中配合绘制哈希桶结构变化示意图，能显著增强技术表达的专业性。是指不同的键（Key）通过哈希函数计算后得到相同的哈希值，导致它们被映射到哈希表的同一位置。插入时若发生冲突，踢出现有元素到另一个表。使用 2 个哈希表 +2 个哈希函数。
hash和hash碰撞以及解决方案
Y_BlueBlack的博客
04-12 2386
hash：Hash，一般翻译做“散列”，也有直接音译为“哈希”的，就是把任意长度的输入（又叫做预映射， pre-image），通过散列算法，变换成固定长度的输出，该输出就是散列值。这种转换是一种压缩映射，也就是，散列值的空间通常远小于输入的空间，不同的输入可能会散列成相同的输出，所以不可能从散列值来确定唯一的输入值。简单的说就是一种将任意长度的消息压缩到某一固定长度的消息摘要的函数。hash碰撞：...
哈希碰撞
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weixin_45746055的博客
09-14 1万+
一、什么是哈希碰撞 所谓哈希（hash），就是将不同的输入映射成独一无二的、固定长度的值（又称"哈希值"）。它是最常见的软件运算之一。如果不同的输入得到了同一个哈希值，就发生了"哈希碰撞"（collision）。 二、哈希碰撞产生原理 假设要将某些元素存放在长度length，则其中某一个元素的key值为k，则其哈希值hash的计算公式为： hash = (k)%length 假设length = 16，那么两个不同元素的key值分别为12和28，那么他们所取得的hash值都等于12，这就造成冲突了。 三、
hash解密和hash碰撞
qq_45300786的博客
01-17 555
https://github.com/Kevin-Robertson/Invoke-TheHash https://3gstudent.github.io/3gstudent.github.io/%E5%9F%9F%E6%B8%97%E9%80%8F-DCSync/ https://github.com/Kevin-Robertson/Invoke-TheHash https://www.freebuf.com/news/183634.html https://www.cnblogs.com/KevinGe
HashMap之Hash碰撞
Rex_ZhengRH的博客
10-22 2259
详细理解了Hash碰撞及处理方法 为什么会出现hash碰撞 在hash算法下,假设两个输入串的值不同,但是得到的hash值相同, 即会产生hash碰撞 一个很简单的例子: 假设你自己设计了一个计算hash的算法toHashValue(String). 是取的输入值的Unicode编码值(当然实际的情况会比这复杂很多很多) 那么 toHashValue('A'+'D') 得到的unicode 与toHashValue('B'+'C') 相等. 所以产生了hash碰撞. 因为AD跟BC我存的...
Hash 碰撞是什么？如何解决？
北辰
10-10 441
采用的是链表的方式，这个时候位置1就不单单存放的是Entry了，此时的Entry还要额外保存一个next指针，指向数组外的另一个位置，将李四安排在这里，张三那个Entry中的next指针就指向李四的这个位置，也就是保存的这个位置的内存地址。hash碰撞指的是，两个不同的值（比如张三、李四的学号）经过hash计算后，得到的hash值相同，后来的李四要放到原来的张三的位置，但是数组的位置已经被张三占了，导致冲突。hash表的本质其实就是数组，hash表中通常存放的是键值对Entry。hash碰撞的解决方式是。
网络安全-webshell绕过，hash碰撞，webshell绕过原理
m0_68976043的博客
09-21 1805
那既然这样我们怎么去处理呢，这个是非常巧妙的current是返回当前数组的元素，也就是当前数组的值current，此时它就从current重新变成了current($_POST[a])($_POST[b]),变成它a是一个数组，b就是你的任意命令。当然，这只是两款免费的webshell查杀工具，当前我们算是绕过了，但如果是花钱买的，这个动态传参多半是可以监控到的，因为用户可以控制，至少免费的绕过了，如何去利用呢，call_user_func老朋友了，回调函数。
hashcat密钥碰撞工具
08-27
hashcat密钥碰撞，无需安装，CMD下执行即可。CMD下执行即可。
hash碰撞
Dreamlate_Spider的博客
08-05 1004
hash的概念 hash（散列、杂凑）函数，是将任意长度的数据映射到有限长度的域上。直观解释起来，就是对一串数据m进行杂糅，输出另一段固定长度的数据h，作为这段数据的特征（指纹）。 hash碰撞 如果两个输入串的hash函数的值一样，则称这两个串是一个碰撞(Collision)。 为什么HashMap初始容量是2<<4 ? ...
HASH碰撞
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06-07 347
当不同的key计算出来相同的hash值则被定义为hash碰撞。
Hash 冲突（哈希碰撞）
2301_80320652的博客
03-12 2100
发生在两个或多个不同的 Key。不使用链表，而是在 Hash 表中。步长是平方关系，避免数据过度聚集。继续寻找空槽位，直到找到空位。数据库索引（如 B+ 树）使用。，在 JDK 8 之后优化为。重新计算索引，直到找到空槽。：相同哈希值的 Key 以。计算两个哈希值，减少冲突。存储在同一个数组槽位上。链表，时间复杂度接近。
Hash冲突
水滴石穿的专栏
02-04 508
前几天面试时候遇到这样一个问题：hash底层是怎么解决哈希碰撞的，刚遇到这个问题是云里雾里，根本就是什么也不懂，今天突然想起，索性也就查了一查，其实平时开发中很少用到，一般都是面试时候才会用到,但是了解一些对以后的开发和基础知识的构建我相信还是有很大帮助的。      官方解释： 如果两个输入串的hash函数的值一样，则称这两个串是一个碰撞(Collision)。      我自己的理解： 足
Hash碰撞概率
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06-23 2371
计算Hash冲突的概率 虽然已经很多可以选择的Hash函数，但创建一个好的Hash函数仍然是一个活跃的研究领域。一些Hash函数是快的，一些是慢的，一些Hash值均匀地分布在值域上，一些不是。对于我们的目的，让我们假设这个Hash函数是非常好的。它的Hash值均匀地分布在值域上。 在这种情况下，对于一个输入集合生成的Hash值是非常像生成一个随机数集合。我们的问题转化为如下： ...
Hash 浅谈：计算与碰撞
weixin_42020212的博客
04-22 833
本篇文章介绍了Hash函数的计算过程和碰撞率计算，以MurmurHash算法为例详细讲解了Hash算法的具体计算过程，最后给出了一个简洁的计算Hash碰撞率的公式。
如何解决hash碰撞
最新发布
08-15
<think>首先，用户的问题是：“我想了解如何解决哈希碰撞的方法 请问解决哈希碰撞的常用方法”。用户要求我参考之前的引用，但那些引用是关于哈希碰撞的，所以我应该基于这些信息来回答。 系统级指令： - 所有行内数学表达式必须使用$...$格式。 - 独立公式必须使用$$...$$格式并单独成段。 - LaTeX语法正确。 - 使用中文回答。 - 生成相关问题。 - 回答中引用的段落末尾自然地添加引用标识。 - 回答结构清晰，帮助用户逐步解决问题，尽量保证回答真实可靠。 用户可见层：回答要结构清晰，逐步解决问题。 参考的引用： - [^1]: 关于哈希碰撞的总结，提到选择合适的哈希函数和解决冲突的方法。 - [^2]: 解释哈希碰撞，提到设计哈希函数、重写hashCode和equals，以及链地址法、开放寻址法等。 - [^3]: 定义哈希碰撞，并提到处理碰撞的方法。 - [^4]: 详细描述了四种处理哈希碰撞的方法：链地址法、开放地址法、再哈希法、共存链法。 用户的问题是关于解决哈希碰撞的常用方法，所以我需要基于这些引用构建回答。 回答结构： 1. **介绍哈希碰撞**：简要解释什么是哈希碰撞。 2. **解决方法**：详细描述常用方法，如链地址法、开放地址法、再哈希法、共存链法。参考[^4]提供的四种方法。 3. **优化建议**：提到如何减少碰撞，如设计好的哈希函数（参考[^2]）。 4. **总结**：强调碰撞不可避免但可处理。 5. **生成相关问题**：在最后添加相关问题。 使用中文回答。 确保数学表达式正确：由于问题不涉及数学，可能不需要LaTeX，但如果有，就用$...$。例如，如果有方程。 在回答中，引用段落末尾添加引用标识，如[^1]。 逐步回答： - 步骤1: 定义哈希碰撞。 - 步骤2: 解释为什么碰撞发生。 - 步骤3: 列出并描述常用解决方法。 - 步骤4: 给出优化建议。 - 步骤5: 总结。 最后，生成相关问题。 相关问题示例： 1. 哈希碰撞对性能的影响？ 2. 如何选择适合的哈希函数？ 3. 在Java中如何实现链地址法？ 等等。 基于引用： - [^4] 详细描述了四种方法，所以我应该包括它们：链地址法、开放地址法、再哈希法、共存链法。 - [^2] 提到链地址法（HashMap的选择），以及优化哈希函数。 - [^1] 和 [^3] 强调碰撞不可避免但可处理。 回答大纲： 1. 引言：哈希碰撞是什么？ 2. 常用解决方法： - 链地址法 - 开放地址法 - 再哈希法 - 共存链法 3. 优化策略：如设计哈希函数。 4. 总结。 5. 相关问题。</think>### 解决哈希碰撞的常用方法 哈希碰撞（Hash Collision）是指不同的输入数据通过哈希函数计算后得到相同的哈希值，从而映射到哈希表中的同一个位置。这会导致数据存储和查找的冲突，影响哈希表的性能。碰撞是不可避免的，因为哈希函数需要将无限的输入空间映射到有限的输出空间（例如，哈希表的槽位）[^3]。但通过合理的解决方法，我们可以有效处理碰撞，确保哈希表的高效运行。下面我将逐步介绍解决哈希碰撞的常用方法。 #### 1. **链地址法（Separate Chaining）** - **原理**：每个哈希表的槽位（bucket）存储一个链表（或树结构）。当碰撞发生时，新元素被添加到该槽位的链表中。查找时，遍历链表以匹配目标元素。 - **优点**：实现简单，易于理解；在链表较短时性能良好；可扩展性强，支持动态扩容。Java中的`HashMap`就采用此方法（链表+红黑树优化）[^2]。 - **缺点**：链表过长时会降低查找效率（时间复杂度从$O(1)$退化为$O(n)$），因此常需配合负载因子（load factor）控制。 - **代码示例（C++）**： ```cpp #include <list> #include <vector> class HashTable { private: int size; std::vector<std::list<std::pair<int, std::string>>> table; // 每个槽位是链表 int hashFunction(int key) { return key % size; // 简单取模哈希函数 } public: HashTable(int s) : size(s), table(s) {} void insert(int key, std::string value) { int index = hashFunction(key); table[index].push_back(std::make_pair(key, value)); // 碰撞时添加到链表 } std::string search(int key) { int index = hashFunction(key); for (auto& pair : table[index]) { if (pair.first == key) return pair.second; // 遍历链表查找 } return "Not Found"; } }; ``` **解释**：此代码定义了一个哈希表，使用链表处理碰撞。插入和查找操作均在哈希值对应的链表中进行[^4]。 #### 2. **开放地址法（Open Addressing）** - **原理**：所有元素直接存储在哈希表数组中。当碰撞发生时，通过探测序列（如线性探测、二次探测）寻找下一个空闲槽位。常见探测方式包括： - 线性探测：从碰撞点开始，依次检查$i+1, i+2, \dots$槽位。 - 二次探测：使用$i + c_1 \cdot j + c_2 \cdot j^2$公式探测（$j$为尝试次数）。 - **优点**：内存利用率高，无需额外指针；缓存友好，数据连续存储。适合空间受限的场景。 - **缺点**：易产生聚集效应（clustering），导致探测序列过长；删除操作复杂（需标记墓碑位）。 - **代码示例（C++）**： ```cpp #include <vector> class HashTable { private: int size; std::vector<std::pair<int, std::string>> table; // 数组存储 int hashFunction(int key, int attempt) { return (key % size + attempt) % size; // 线性探测 } public: HashTable(int s) : size(s), table(s, std::make_pair(-1, "")) {} // -1表示空槽 void insert(int key, std::string value) { int attempt = 0; int index; do { index = hashFunction(key, attempt); if (table[index].first == -1) { // 找到空闲槽 table[index] = std::make_pair(key, value); return; } attempt++; } while (attempt < size); } std::string search(int key) { int attempt = 0; int index; do { index = hashFunction(key, attempt); if (table[index].first == key) return table[index].second; attempt++; } while (table[index].first != -1 && attempt < size); return "Not Found"; } }; ``` **解释**：此代码使用线性探测处理碰撞。当槽位被占用时，算法探测相邻位置直到找到空闲位[^4]。 #### 3. **再哈希法（Rehashing）** - **原理**：使用多个哈希函数。当第一个哈希函数发生碰撞时，应用第二个哈希函数计算新位置，依此类推。公式可表示为：$h_i(key) = (h_1(key) + i \cdot h_2(key)) \mod size$。 - **优点**：减少聚集效应；分布更均匀。常用于分布式系统。 - **缺点**：计算开销大；需设计多个独立哈希函数。 - **代码示例（C++）**： ```cpp class HashTable { private: int size; std::vector<std::pair<int, std::string>> table; int hash1(int key) { return key % size; } int hash2(int key) { return 1 + (key % (size - 1)); } // 确保非零 int doubleHash(int key, int attempt) { return (hash1(key) + attempt * hash2(key)) % size; } public: HashTable(int s) : size(s), table(s, std::make_pair(-1, "")) {} void insert(int key, std::string value) { int attempt = 0; int index; do { index = doubleHash(key, attempt); if (table[index].first == -1) { table[index] = std::make_pair(key, value); return; } attempt++; } while (attempt < size); } // 搜索方法类似开放地址法 }; ``` **解释**：此代码使用双哈希函数处理碰撞，通过组合两个哈希值减少重复碰撞[^4]。 #### 4. **共存链法（Coalesced Chaining）** - **原理**：结合链地址法和开放地址法。碰撞元素存储在空闲槽位中，但通过指针链接到原始槽位，形成一个“隐式链表”。 - **优点**：平衡内存和性能；比纯开放地址法更高效。 - **缺点**：实现复杂；需管理指针。 - **代码示例（C++）**： ```cpp #include <vector> struct Slot { int key; std::string value; int next; // 指向下一个碰撞槽的索引 }; class HashTable { private: int size; std::vector<Slot> table; int freeListHead; // 空闲槽链表头 int hashFunction(int key) { return key % size; } void initFreeList() { for (int i = 0; i < size; i++) { table[i].next = i + 1; // 初始化空闲链表 } table[size - 1].next = -1; freeListHead = 0; } public: HashTable(int s) : size(s), table(s), freeListHead(0) { initFreeList(); } void insert(int key, std::string value) { int index = hashFunction(key); if (table[index].key == -1) { // 原始槽空闲 table[index] = {key, value, -1}; } else { int newIndex = freeListHead; freeListHead = table[freeListHead].next; // 取空闲槽 table[newIndex] = {key, value, table[index].next}; table[index].next = newIndex; // 链接到链表 } } // 搜索时从原始槽遍历链表 }; ``` **解释**：此代码使用指针将碰撞元素链接，避免链表过长问题[^4]。 #### 优化策略：减少碰撞概率 - **设计良好的哈希函数**：选择均匀分布的哈希函数，例如混合多个属性（如Java中`String.hashCode()`结合字符ASCII码）[^2]。 - **调整负载因子**：当负载因子（元素数/槽位数）超过阈值（如0.75）时，扩容哈希表并重新哈希（rehashing），以分散元素[^1]。 - **自定义类处理**：在面向对象语言中，重写`hashCode()`和`equals()`方法，确保相似对象哈希值差异大（参考[^2]的Java示例）。 #### 总结 哈希碰撞无法完全避免，但通过上述方法可以有效管理。链地址法简单通用，开放地址法节省空间，再哈希法分布均匀，共存链法平衡性能。选择方法时需考虑数据特性：小规模数据用开放地址法，大规模或高碰撞场景用链地址法[^1]。优化哈希函数和负载因子是提升效率的关键[^2][^3]。
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