散列算法

本文介绍散列算法(哈希算法)的基本概念,包括其如何将任意尺寸的数据转换为固定尺寸的小数据(摘要),并探讨了散列算法的不可逆性和确定性的特点。文章列举了几种常见的散列算法及其摘要长度。

什么是“散列算法/哈希算法”?

散列算法可以把[任意尺寸]的数据(原始数据)转变为一个[固定尺寸]的”小数据”(叫”散列值”或”摘要”)

摘要长度

对于某个具体的散列算法,得到的散列值总是固定的.散列值的长度又称”摘要长度”.
以下是常见散列算法的摘要长度:
CRC32 32比特(4字节)
MD5 128比特(16字节)
SHA1 160比特(20字节)

散列算法的特色

 1. 不可逆性
 从刚才的描述来看,散列似乎有点像压缩.但散列算法跟压缩算法是完全不同的,压缩速发是可逆的(可以把压缩后的数据再还原),而散列算法不可逆.
 还有人趁把散列算法称为”加密算法”,这也是不对的,因为加密算法是可逆的.而散列算法是不可逆的.
 2. 确定性
  通过某种散列算法,分别对两个原始数据计算散列值。如果算出来的散列值不同,那么可以 100% 肯定这两段数据是不同的——这就是“确定性”。
  但反过来,如果这两段数据的散列值相同,则只能说,这两段数据【非常可能】相同。所谓的“非常可能”,就是说,还达不到百分百。具体原因,请看下一节“散列函数的可靠性”。

安全散列算法(Secure Hash Algorithm, SHA)是一类广泛使用的密码学散列函数,其主要功能是将任意长度的数据输入,通过特定的数学运算,生成一个固定长度的输出(通常称为散列值或摘要)。该算法设计的目标是确保数据的完整性、唯一性和不可逆性。 ### 原理 安全散列算法的核心原理基于一系列复杂的数学运算,包括位运算、模运算、循环移位等。其基本流程包括以下几个步骤: 1. **填充数据**:输入的数据通常会被填充至特定长度的倍数,以满足算法的处理需求。 2. **初始化变量**:算法会初始化一组固定长度的寄存器(例如SHA-256中的8个32位寄存器),用于存储中间计算结果。 3. **分块处理**:将填充后的数据划分为固定大小的块,并依次对每一块进行处理。 4. **压缩函数**:对每一块数据执行一系列非线性变换和逻辑运算,更新寄存器的值。 5. **输出散列值**:最终寄存器中的值组合起来形成最终的散列结果。 以SHA-256为例,其使用了64步循环计算,每一步都对当前的寄存器值和输入数据块进行复杂的变换,从而确保输出的不可预测性和安全性[^5]。 ### 应用场景 安全散列算法在现代信息安全领域中扮演着重要角色,常见的应用场景包括: - **数据完整性验证**:通过计算数据的散列值,可以验证数据在传输或存储过程中是否被篡改。例如,在文件下载过程中,提供文件的SHA-256散列值,用户可以通过对比计算结果来确认文件的完整性。 - **数字签名**:在数字签名过程中,通常先对数据进行散列计算,然后对散列值进行加密,以确保签名的高效性和安全性。 - **密码存储**:在存储用户密码时,通常会使用散列算法将密码转换为散列值,并结合盐值(salt)来增强安全性,防止彩虹表攻击。 - **区块链技术**:区块链中广泛使用SHA-256等安全散列算法来生成区块的唯一标识,并确保区块之间的数据不可篡改。 ### 常见类型 安全散列算法家族包含多个版本,常见的类型包括: - **SHA-1**:生成160位的散列值,但由于存在碰撞攻击的风险,目前已不再推荐使用。 - **SHA-2**:包括SHA-224、SHA-256、SHA-384、SHA-512等子版本,生成不同长度的散列值,广泛用于现代安全应用。 - **SHA-3**:最新一代的安全散列算法,与SHA-2的设计完全不同,提供更高的安全性和灵活性。 以下是一个使用Python计算SHA-256散列值的示例代码: ```python import hashlib def calculate_sha256(data): # 创建SHA-256散列对象 sha256_hash = hashlib.sha256() # 更新散列对象的数据 sha256_hash.update(data.encode('utf-8')) # 获取散列值的十六进制表示 return sha256_hash.hexdigest() # 示例数据 data = "Hello, World!" # 计算散列值 hash_value = calculate_sha256(data) print(f"SHA-256散列值: {hash_value}") ``` ###
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