五分钟带你了解哈希算法究竟是什么!

本文介绍了比特币中的核心概念——哈希算法。哈希算法是一种将任意长度的数据转换为固定长度字符串的技术,它在比特币挖矿过程中起关键作用,并应用于验证信息一致性及用户身份认证。

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大家好呀,我是你们的贝尔同学。经过一段时间的认知学习,大家应该对数字货币有了一定的了解。今天呢,我们要讲一些比较深的内容,比如比特币的哈希算法问题。


熟悉区块链的朋友首先想到的肯定就是比特币挖矿,比特币挖矿就是不断修改区块头部的随机数,然后计算区块的哈希值,知道这个哈希值满足特定标准的过程,那么哈希算法到底是什么?


什么是哈希算法?


哈希算法又叫散列算法,是将任意长度的二进制值映射为较短的固定长度的二进制值,这个小的二进制值称为哈希值。它的原理其实很简单,就是把一段交易信息转换成一个固定长度的字符串。


这串字符串具有一些特点:

1. 信息相同,字符串也相同。

2. 信息相似不会影响字符串相同。

3. 可以生成无数的信息,但是字符串的种类是一定的,所以是不可逆的。


让我们举个例子理解一下:如果我们要搜一张图片,在没有人工标注的情况下,于巨大的图库中想要以图搜图是一件及其庞大而又困难的工作量。


可是在训练集上,通过哈希算法,可以得到一系列哈希函数,通过这些函数,可以将每一张图片转化成一串0~1的编码。


比较神奇的是,编码串相似的图片对应的语义也是相似的。


这就是简单的哈希算法在生活中的简单应用。


哈希算法有什么用途?


哈希算法可以检验信息是否是相同的,这样的优势可以节省重复文件传送的时间。


举一个生活中很平常的例子,我们在生活工作中会使用一些软件给别人传送文件数据,如果有人传送了一份文件给一个人,然后又有一个人传送了相同的文件给了另外一个人,那么这个社交软件在第二次传送文件的时候会对比两次传送的哈希值,发现是相同的,该软件就不会再次上传文件给服务器了。


除此之外,哈希算法还可以检验信息的拥有者是否真实。


比如,我们在一个网站注册一个账号,如果网站把密码保存起来,那这个网站不论有多安全,也会有被盗取的风险。但是如果用保存密码的哈希值代替保存密码,就没有这个风险了,因为哈希值加密过程是不不可逆的。


哈希算法会不会被破解?


从理论上说,哈希值是可以被获得的,但是对应的用户密码很难获得。


假设一个网站被攻破,黑客获得了哈希值,但仅仅只有哈希值还不能登录网站,他还必须算出相应的账号密码。


计算密码的工作量是非常庞大且繁琐的,严格来讲,密码是有可能被破译的,但破译成本太大,被成功破译的几率很小,所以基本是不用担心密码泄露的。


当然,黑客们还可以采用一种物理方法,那就是猜密码。他可以随机一个一个的试密码,如果猜的密码算出的哈希值正好与真正的密码哈希值相同,那么就说明这个密码猜对了。


密码的长度越长,密码越复杂,就越难以猜正确。如果有一种方法能够提高猜中密码的可能,那么可以算是哈希算法被破解了。


比如说,例如原本猜中的概率是1/10000000000000,现在增加到了1/1000。如果每猜一个密码需要1秒,按照之前的概率猜,直到地球毁灭都可能没猜中,但后者只需要1小时就足够了。在这样的情况下,哈希算法就算是被破解啦。


好啦,看到这里你是不是对哈希算法有了初步的了解?大家也不要过于担心你的账户以及资产被黑的风险,因为哈希算法仅仅只是比特币的原理算法,还有其他算法一同作用于比特币的运行,因此就算破解了哈希算法也并不能盗取你的账户信息。


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<think>好的,我现在需要回答用户关于图像哈希算法的概念、用途及工作原理的问题。首先,我要确定用户的需求是什么。用户可能对图像处理中的哈希算法不太了解,需要基础的解释,同时他们可能想知道这些算法在实际中的应用场景。 根据用户提供的引用资料,引用[1]提到差值哈希算法(dHash)用于以图搜图,引用[3]则提到了平均哈希算法(aHash)和更复杂的pHash、SIFT算法,说明图像哈希算法主要用于图像相似性搜索。引用[2]解释了哈希算法的一般特点,如固定长度输出、不可逆性和唯一性,这对理解图像哈希算法的基础有帮助。 接下来,我需要将图像哈希算法的工作原理分步骤解释清楚。根据引用[3],平均哈希算法包括缩小尺寸、灰度化、计算均值、生成哈希值,而差值哈希则比较相邻像素。需要详细说明这些步骤,并结合具体的例子,比如如何将图像转化为哈希字符串。 另外,用户可能想知道图像哈希算法的应用场景,比如版权保护、图像检索等。引用[1]和[3]提到的以图搜图是主要应用,可以强调这一点。同时,引用[3]还提到pHash和SIFT在处理变形图像时的优势,这也需要提及,说明不同算法的适用场景。 需要确保回答中使用正确的LaTeX格式,比如数学表达式用$...$,独立公式用$$...$$,但根据问题内容,可能数学公式较少,但如果有涉及计算步骤,需要正确应用。例如,在计算均值或差值时,可能会用到数学符号,需要正确格式化。 最后,生成的相关问题需要与图像哈希算法相关,可能涉及其他算法如pHash、应用场景扩展、性能优化等,确保问题能够引导用户进一步探索。 总结回答结构:先定义图像哈希算法,然后说明其核心特点,接着详细解释工作原理(步骤分解),再列举应用场景,最后引用相关资料支持。同时,生成的相关问题应覆盖不同方面,帮助用户深入理解。</think>### 图像哈希算法及其工作原理 #### 1. **基本概念** 图像哈希算法是一种将图像内容映射为固定长度二进制字符串(哈希值)的技术。其核心特点是: - **唯一性**:相似图像生成相似哈希值,差异大的图像哈希值差异显著[^1][^3]。 - **抗干扰性**:对图像缩放、色彩调整等轻微变形具有鲁棒性[^3]。 #### 2. **工作原理** 以**差值哈希(dHash)**为例,其流程如下: 1. **缩小尺寸**:将图像压缩为$9 \times 8$像素,简化后续计算[^3]。 2. **灰度化**:将彩色图像转为灰度图,减少颜色干扰。 3. **计算差值**:逐行比较相邻像素灰度值。若后一像素比前一像素亮,标记为$1$,否则为$0$,形成64位哈希值。数学表示为: $$ \text{Hash}[i] = \begin{cases} 1 & \text{if } P_{i+1} > P_i \\ 0 & \text{otherwise} \end{cases} $$ 4. **生成哈希字符串**:将64位二进制值转换为十六进制字符串,例如`a1b3c5d7`[^1]。 其他算法如**平均哈希(aHash)**则基于像素均值生成哈希值,而**感知哈希(pHash)**通过频域变换(如DCT)提升对复杂变形的适应性。 #### 3. **主要用途** - **以图搜图**:通过哈希值快速匹配相似图像(如搜索引擎、电商平台)。 - **版权保护**:检测盗版或篡改图像。 - **去重处理**:过滤重复上传的图片[^1]。 #### 4. **算法优势与局限** - **优势**:计算高效(时间复杂度低),适合大规模图像库。 - **局限**:极端变形(如旋转超过25%)可能导致匹配失败,此时需结合SIFT等特征点算法。 --- ### 相关问题 1. 平均哈希(aHash)与差值哈希(dHash)的具体区别是什么? 2. 感知哈希(pHash)如何通过频域分析提升鲁棒性? 3. 图像哈希算法在版权保护中的实际案例有哪些? 4. 如何评估不同图像哈希算法的性能?
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