密码学与安全技术Hash 算法

Posted 2021-04-12 链ke

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Hash 算法定义

Hash （哈希或散列）算法是信息技术领域非常基础也非常重要的技术。它能任意长度的二进制值（明文）映射为较短的固定长度的二进制值（Hash 值），并且不同的明文很难映射为相同的 Hash 值。

例如计算一段话“hello blockchain world, this is yeasy@github”的MD5 hash值为：89242549883a2ef85dc81b90fb606046

$ echo "hello blockchain world, this is yeasy@github"|md5 

89242549883a2ef85dc81b90fb606046

这意味着我们只要对某文件进行 MD5 Hash计算，得到结果为：89242549883a2ef85dc81b90fb606046，这就说明文件内容极大概率上就是”hello blockchain world, this is yeasy@github“。可见，Hash的核心思想十分类似于基于内容的编址或命名。

注：hash值在应用中又被称为指纹（fingerprint）、摘要（digest）。

注：MD5 是一个经典的hash算法，其和 SHA-1 算法都已被证明安全性不足应用于商业场景。

一个优秀的 hash 算法，将能实现：

• 正向快速：给定明文和hash算法，在有限时间和有限资源内能计算出hash值。

•  逆向困难：给定（若干）hash值，在有限时间内很难（基本不可能）逆推出明文。

• 输入敏感：原始输入信息修改一点信息，产生的hash值看起来应该都有很大不同。

• 冲突避免：很难找到两段内容不同的明文，使得它们的hash值一致（发生冲突）。

  
  

冲突避免有时候又被称为“抗碰撞性”。如果给定一个明文前提下，难以找到碰撞的另一个明文，称为“弱抗碰撞性”；如果难以找到任意两个明文，发生碰撞，则称算法具有”强抗碰撞性“。

很多场景下，也要求对于任意长的输入内容，输出定长的hash结果。

流行的算法

目前流行的 Hash 算法包括 MD5、SHA-1 和 SHA-2。

MD4（RFC 1320）是 MIT 的 Ronald L. Rivest 在 1990 年设计的，MD 是Message Digest 的缩写。其输出为 128 位。MD4 已证明不够安全。

MD5（RFC 1321）是 Rivest 于 1991 年对 MD4 的改进版本。它对输入仍以 512 位分组，其输出是 128 位。MD5 比 MD4 复杂，并且计算速度要慢一点，更安全一些。MD5 已被证明不具备”强抗碰撞性“。

SHA （Secure Hash Algorithm）是一个 Hash 函数族，由 NIST（National Institute of Standards and Technology）于 1993 年发布第一个算法。目前知名的 SHA-1 在 1995 年面世，它的输出为长度 160 位的 hash 值，因此抗穷举性更好。SHA-1 设计时基于和 MD4 相同原理，并且模仿了该算法。

SHA-1 已被证明不具备”强抗碰撞性“。

为了提高安全性，NIST 还设计出了 SHA-224、SHA-256、SHA-384，和SHA-512 算法（统称为 SHA-2），跟 SHA-1 算法原理类似。SHA-3 相关算法也已被提出。

目前，一般认为 MD5 和 SHA1 已经不够安全，推荐至少使用 SHA2-256 算法。

Hash 算法性能

一般的，Hash 算法都是算力敏感型，意味着计算资源是瓶颈，主频越高的CPU 进行 Hash 的速度也越快。

也有一些 Hash 算法不是算力敏感的，例如 scrypt，需要大量的内存资源，节点不能通过简单的增加更多 CPU 来获得 hash 性能的提升。

数字摘要

顾名思义，数字摘要是对数字内容进行 Hash 运算，获取唯一的摘要值来指代原始数字内容。

数字摘要是解决确保内容没被篡改过的问题（利用 Hash 函数的抗碰撞性特点）。

数字摘要是 Hash 算法最重要的一个用途。在网络上下载软件或文件时，往往同时会提供一个数字摘要值，用户下载下来原始文件可以自行进行计算，并同提供的摘要值进行比对，以确保内容没有被修改过。

Merkle 树

Merkle 树”默克尔树“（又叫哈希树）是一种二叉树，由一个根节点、组中间节点和一组叶节点组成。最下面的叶节点包含存储数据或其哈希值，每个中间节点是它的两个孩子节点内容的哈希值，根节点也是由它的两个子节点内容的哈希值组成。

进一步的，默克尔树可以推广到多叉树的情形。

默克尔树的特点是，底层数据的任何变动，都会传递到其父亲节点，一直到树根。

默克尔树的典型应用场景包括：

• 快速比较大量数据：当两个默克尔树根相同时，则意味着所代表的数据必然相同；

• 快速定位修改：例如上例中，如果 D1 中数据被修改，会影响到 N1，N4 和Root。因此，沿着 Root -> N4 -> N1，可以快速定位到发生改变的 D1；

• 零知识证明：例如如何证明某个数据（D0……D3）中包括给定内容 D0，很简单，构造一个默克尔树，公布 N0，N1，N4，Root，D0 拥有者可以很容易检测 D0 存在，但不知道其它内容。