密码学——变色龙哈希

变色龙哈希介绍

一、使用场景

当前比特币、以太坊等主流数字货币都是不可修改的区块链,一旦不法分子将违法信息添加到区块链中那么该信息将被永远保持,因此该特性无法满足某些特定场景。因此需要设计一个可编辑的区块链,比特币系统依靠哈希函数抗碰撞性保证不可篡改,因此为满足可编辑特性要求需要使用变色龙哈希。下面介绍变色龙哈希,针对不同消息𝑚可以产生相同哈希,使得哈希值具有碰撞性

二、使用细节

2.1 符号介绍
  • ℎ:变色龙哈希输出的哈希值
  • 𝐻:常见的密码哈希函数,如SHA25
2.2 公私钥产生算法( 𝐊 𝐞 𝐲 𝐆 𝐞 𝐧 𝐊𝐞𝐲𝐆𝐞𝐧 KeyGen)
  • 选择一个有限循环群 𝐺 𝐺 G 𝑔 𝑔 g为该群生成元, 𝑞 𝑞 q为该群的阶, λ \lambda λ为安全参数表示𝑞比特长度;
  • 监管者选择私钥 𝑥 ∈ 𝑅 Z q ∗ 𝑥 \in_{𝑅}ℤ_{q}^{*} xRZq,计算公钥 𝑦 = 𝑔 𝑥 𝑦=𝑔^{𝑥} y=gx;
2.3 对消息 𝒎 𝒎 m哈希值 h h h计算
  • 选择 𝑟 , 𝑠 ∈ 𝑅 Z q ∗ 𝑟,𝑠 \in_{𝑅}ℤ_{q}^{*} r,sRZq
  • 计算 h = r + ( g s y H ( m ∣ ∣ r ) )   m o d   q h=r+(g^{s}y^{H(m||r)})\ mod\ q h=r+(gsyH(mr)) mod q
    • 其中 g s y H ( m ∣ ∣ r ) g^{s}y^{H(m||r)} gsyH(mr)需要先在 G G G中进行计算,然后再进行 m o d   q mod\ q mod q计算。
2.4 对消息 𝒎 ′ 𝒎^{'} m哈希值 h h h计算
  • 选择 u ∈ 𝑅 Z q ∗ u \in_{𝑅}ℤ_{q}^{*} uRZq;
  • 计算 r ′ = h − g u   m o d   q r^{'}=h-g^{u}\ mod\ q r=hgu mod q
    • 和之前类似, g u g^{u} gu需要先在 G G G中进行计算,然后再进行 m o d   q mod\ q mod q计算;
  • 根据等式 g u = g s ′ y H ( m ′ ∣ ∣ r ′ ) g^{u}=g^{s^{'}}y^{H(m^{'}||r^{'})} gu=gsyH(mr)计算 s ′ s^{'} s
    • s ′ = u − x ⋅ H ( m ′ ∣ ∣ r ′ ) s^{'}=u-x·H(m^{'}||r^{'}) s=uxH(mr)
  • 产生相同哈希值 h = r ′ + ( g s ′ y H ( m ′ ∣ ∣ r ′ ) )   m o d   q h=r^{'} + (g^{s^{'}}y^{H(m^{'}||r^{'})})\ mod\ q h=r+(gsyH(mr)) mod q

三、应用实例

在将变色龙哈希应用至可编辑区块链时仅需对将构造交易头部哈希转变为变色龙哈希即可。当对之前某个区块进行修改时,构造新型𝑟′、𝑠′使得原有区块头哈希值保持不变但区块内容发生改变。

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### 变色龙哈希撤销树的概念 变色龙哈希函数是一种特殊的密码学工具,它允许通过特定的秘密密钥来修改已有的哈希值而不破坏其验证机制。这种特性使得变色龙哈希非常适合用于构建可修改的区块链或其他需要灵活更新的数据结构场景[^1]。 #### 数据结构设计 变色龙哈希撤销树通常基于一种层次化的数据结构——Merkle Tree(默克尔树)。在这种设计中,每个节点存储的是由变色龙哈希算法计算得到的结果。具体来说: - **叶子节点**:表示实际的数据块及其对应的变色龙哈希值。 - **内部节点**:汇总子节点的信息并通过变色龙哈希重新计算得出父节点的值。 当某个数据项需要被更新或者删除时,可以通过秘密密钥调整该路径上的所有相关哈希值,从而保持整个树的一致性和有效性[^2]。 以下是实现变色龙哈希撤销树的核心逻辑伪代码示例: ```python class ChameleonHashNode: def __init__(self, data=None, secret_key=None): self.data = data self.secret_key = secret_key self.hash_value = None def compute_chameleon_hash(self): # 使用变色龙哈希算法生成当前节点的哈希值 if self.data and self.secret_key: self.hash_value = chameleon_hash_function(self.data, self.secret_key) def update_tree(node, new_data, secret_key): if node is not None: # 更新当前节点的数据并重新计算哈希值 node.data = new_data node.secret_key = secret_key node.compute_chameleon_hash() # 如果存在父节点,则递归调用以同步上层变化 parent_node = get_parent_of(node) if parent_node: update_tree(parent_node, combine_children_hashes(), secret_key) # 构建初始撤销树 root = build_merkle_tree(data_blocks, initial_secret_keys) ``` 上述代码展示了如何定义单个节点以及在整个树中传播变更的过程。注意,在真实应用中还需要考虑安全性保障措施,比如防止未授权访问秘密密钥等问题[^3]。 ---
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