Как происходит хеширование в памяти уровни

от admin

хеширование данных ответы на вопросы vkclub152685050

Из соображений экономии памяти целесообразно назначать размер пространства записей равным размеру фактического множества записей или превосходящим его незначительно. В этом случае необходимо иметь некоторую функцию, обеспечивающую отображение точки из пространства ключей в точку в пространстве записей, т. е., преобразование ключа в адрес записи: a := h(k), где a – адрес, k – ключ. Такая функция называется функцией хеширования

Идеальной хеш-функцией является такая функция, которая для любых двух неодинаковых ключей дает неодинаковые адреса: k1 ≠ k2 h(k1)≠h(k2) h(k1) ≠ h(k2)

При попытке отображения точек из некоторого широкого пространства в узкое неизбежны ситуации, когда разные точки в исходном пространстве отобразятся в одну и ту же точку в целевом пространстве.

Ситуация, при которой разные ключи отображаются в один и тот же адрес записи, называется коллизией , или переполнением , а такие ключи называются синонимами. Коллизии составляют основную проблему для хеш-таблиц и решение ее будет рассмотрено особо.

Если хеш-функция, преобразующая ключ в адрес, может порождать коллизии, то однозначной обратной функции: k := h’(a), позволяющей восстановить ключ по известному адресу, существовать не может. Поэтому ключ должен обязательно входить в состав записи хешированной таблицы как одно из ее полей.

К хеш-функции в общем случае предъявляются следующие требования

• она должна обеспечивать равномерное распределение отображений фактических ключей по пространству записей

• она должна порождать как можно меньше коллизий для данного фактического множества записей

• она не должна отображать какую-либо связь между значениями ключей в связь между значениями адресов;

• она должна быть простой и быстрой для вычисления.

1. Приведем обзор и анализ некоторых наиболее простых из применяемых на практике хеш-

функций . Простейшей хеш-функцией является деление по модулю числового

значения ключа на размер пространства записи. Результат интерпретируется как адрес записи. Следует иметь в виду, что такая функция плохо соответствует первым трем требованиям к хеш-

функции и сама по с ебе может быть применена лишь в очень ограниченном диапазоне реальных задач. Однако операция деления по модулю обычно применяется как последний шаг в более сложных функциях хеширования, обеспечивая приведение результата к размеру пространства записей.

2. Следующей хеш-функцией является функция середины квадрата .

Значение ключа преобразуется в число, это число затем возводится в квадрат, из него выбираются несколько средних цифр и интерпретируются как адрес записи.

3. Е ще одной хеш-функцией можно назвать функцию свертки. Цифровое

представление ключа разбивается на части, каждая из которых имеет длину, равную длине требуемого адреса. Над частями производятся какие-то арифметические или поразрядные логические операции, результат которых интерпретируется как адрес. Например, для сравнительно небольших таблиц с ключами – символьными строками неплохие результаты дает функция хеширования, в которой адрес записи получается в результате сложения кодов символов, составляющих строку ключ.

В качестве хеш-функции также применяют функцию преобразования системы счисления. Ключ, записанный как число в некоторой системе счисления P, интерпретируется как число в системе счисления Q > P. Обычно выбирают Q = P+1. Это число переводится из системы Q обратно в систему P, приводится к размеру пространства записей и интерпретируется как адрес

Каким свойством обладает идеальная хеш-функция ?

И деальной хеш-функцией является такая функция, которая для любых двух неодинаковых ключей дает неодинаковые адреса : k1 ≠ k2 h(k1)≠h(k2) h(k1) ≠ h(k2).

Какие требования предъявляются к хеш-функциям?

К хеш-функции в общем случае предъявляются следующие требования

• она должна обеспечивать равномерное распределение отображений фактических ключей по пространству записей

• она должна порождать как можно меньше коллизий для данного фактического множества записей

• она не должна отображать какую-либо связь между значениями ключей в связь между значениями адресов;

• она должна быть простой и быстрой для вычисления.

Что такое открытое хеширование?

Основная идея базовой структуры при открытом (внешнем) хешировании заключается в том, что потенциальное множество (возможно, бесконечное) разбивается на конечное число классов.

Для В классов, пронумерованных от 0 до В – 1, строится хеш-функция h(x) такая, что для любого элемента х исходного множества функция h(х) принимает целочисленное значение из интервала 0, . В – 1, соответствующее, естественно, классу, которому принадлежит элемент х. Часто «классы» называют сегментами , поэтому будем говорить, что элемент х принадлежит сегменту h(х).

Если сегменты примерно одинаковы по размеру, то в этом случае списки всех сегментов должны быть наиболее короткими при данном числе сегментов. Если исходное множество состоит из N элементов, тогда средняя длина списков будет N/B элементов. Если можно оценить величину N и выбрать В как можно ближе к этой величине, то в каждом списке будет один-два элемента. Тогда время выполнения

операторов словарей будет малой постоянной величиной, не зависящей от N (или, что эквивалентно, от B). vk.com/club152685050

алгоритм основных операций с хеш-таблицей, при открытом хешировании . В этих алгоритмах будем использовать структуры данных и операции с линейными однонаправленными списками. Элементах списка будет здесь исполнять роль ключа, а роль указателя на список будет играть элемент хештаблицы.

Если есть B сегментов и N элементов, хранящихся в хеш-таблице, то каждый сегмент в среднем будет иметь N/B элементов и можно ожидать, что операции добавления, поиска и удаления будут выполняться в среднем за время, пропорциональное О(1+N/B). Здесь константа 1 соответствует поиску сегмента, а N/B – поиску элемента в сегменте. Если B примерно равно N, то время выполнения операторов становится константой, независящей от N.

Что такое закрытое хеширование?

При закрытом (внутреннем) хешировании в хеш-таблице хранятся непосредственно сами элементы, а не заголовки списков элементов. Поэтому в каждой записи (сегменте) может храниться только один элемент. При закрытом хешировании применяется методика повторного хеширования. Если осуществляется попытка поместить элемент х в сегмент с номером h(x), который уже занят другим элементом (такая ситуация называется коллизией), то в соответствии с методикой повторного хеширования выбирается последовательность других номеров сегментов h 1 (x), h 2 (x), . куда можно поместить элемент х. Каждое из этих местоположений последовательно проверяется, пока не будет найдено свободное. Если свободных сегментов нет, то, следовательно, таблица заполнена, и элемент х добавить нельзя.

При поиске элемента х необходимо просмотреть все местоположения h(x), h 1 (x), h 2 (x), . пока не будет найден х или пока не встретится пустой сегмент. Чтобы объяснить, почему можно остановить поиск при достижении пустого сегмента, предположим, что в хеш-таблице не допускается

удаление элементов. И пусть, для определенности, h 3 (x) – первый пустой сегмент. В такой ситуации невозможно нахождение элемента х в сегментах h 4 (x), h 5 (x) и далее, так как при вставке элемент х вставляется в первый пустой сегмент, следовательно, он находится где-то до сегмента h 3 (x). Но если в хеш-таблице допускается удаление элементов, то при достижении пустого сегмента, не найдя элемента х, нельзя быть уверенным в том, что его вообще нет в таблице, так как сегмент может стать пустым уже после вставки элемента х. Поэтому, чтобы увеличить эффективность данной реализации, необходимо в сегмент, который освободился после операции удаления элемента, поместить специальную константу, которую назовем deleted (удаленный). В качестве альтернативы специальной константе можно использовать дополнительное поле таблицы, которое показывает состояние элемента. Важно различать константы deleted и empty – последняя находится в сегментах, которые никогда не содержали элементов. При таком подходе выполнение поиска элемента не требует просмотра всей хеш-таблицы. Кроме того, при вставке элементов сегменты, помеченные константой deleted, можно трактовать как свободные, таким образом, пространство, освобожденное после удаления элементов, можно рано или поздно использовать повторно. Но если невозможно непосредственно сразу после удаления элементов пометить освободившиеся сегменты, то следует предпочесть закрытому хешированию схему открытого хеширования.

Существует несколько методов повторного хеширования , т. е. определения местоположений h(x), h 1 (x), h 2 (x), . :

Линейное опробование сводится к последовательному перебору сегментов таблицы с некоторым фиксированным шагом: адрес = h(x) + c·i , vk.com/club152685050

где i – номер попытки разрешить коллизию; c – константа,

определяющая шаг перебора. При шаге, равном единице, происходит последовательный перебор всех сегментов после текущего.

Квадратичное опробование отличается от линейного тем, что шаг перебора сегментов нелинейно зависит от номера попытки найти свободный сегмент : адрес = h(x) + c·i + d·i 2 ,

где i – номер попытки разрешить коллизию, c и d – константы.

Благодаря нелинейности такой адресации уменьшается число проб при большом числе ключейсинонимов. Однако даже относительно небольшое число проб может быстро привести к выходу за адресное пространство небольшой таблицы вследствие квадратичной зависимости адреса от номера попытки

Еще одна разновидность метода открытой адресации, которая называется двойным хешированием основана на нелинейной адресации, достигаемой за счет суммирования значений основной и дополнительной хеш-функций Очевидно, что по мере заполнения хеш-таблицы будут происходить коллизии, и в результате их разрешения очередной адрес может выйти за пределы адресного пространства таблицы. Чтобы это явление происходило реже, можно пойти на увеличение длины таблицы по сравнению с диапазоном адресов, выдаваемым хеш-функцией.

Каким образом осуществляется удаление данных при закрытом хешировании и почему?

При закрытом (внутреннем) хешировании в хеш-таблице хранятся непосредственно сами элементы, а не заголовки списков элементов. Поэтому в каждой записи (сегменте) может храниться только один элемент. При закрытом хешировании применяется методика повторного хеширования.

При поиске элемента х необходимо просмотреть все местоположенияh(x), h 1 (x), h 2 (x), . пока не будет найден х или пока не встретится пустой сегмент. Чтобы объяснить, почему можно остановить поиск при достижении пустого сегмента, предположим, что в хеш-таблице не допускается удаление элементов .И пусть, для определенности, h 3 (x) – первый пустой сегмент. В такой ситуации невозможно нахождение элемента х в сегментах h 4 (x), h 5 (x) и далее, так как при вставке элемент х вставляется в первый пустой сегмент, следовательно, он находится где-то до сегмента h 3 (x).

Но если в хеш-таблице допускается удаление элементов , то при достижении пустого сегмента, не найдя элемента х, нельзя быть уверенным в том, что его вообще нет в таблице, так как сегмент может стать пустым уже после вставки элемента х. Поэтому, чтобы увеличить эффективность данной реализации, необходимо в сегмент, который освободился после операции удаления элемента, поместить специальную константу, которую назовем deleted (удаленный). В качестве альтернативы специальной константе можно использовать дополнительное поле таблицы, которое показывает состояние элемента. Важно различать константы deleted и empty последняя находится в сегментах, которые никогда не содержали элементов. При таком подходе выполнение поиска элемента не требует просмотра всей хеш-таблицы. Кроме того, при вставке элементов сегменты, помеченные константой deleted, м ожно трактовать как свободные, таким образом, пространство, освобожденное после удаления элементов , можно рано или поздно использовать повторно. Но если невозможно непосредственно сразу после удаления элементов пометить освободившиеся сегменты, то следует предпочесть закрытому хешированию схему открытого хеширования.

Какие методы повторного хеширования существуют? Сравните их.

Существует несколько методов

повторного хеширования vk.com/club152685050

Линейное опробование сводится к последовательному перебору сегментов таблицы с некоторым фиксированным шагом: адрес = h(x) + c·i ,

где i – номер попытки разрешить коллизию; c – константа,

определяющая шаг перебора. При шаге, равном единице, происходит последовательный перебор всех сегментов после текущего.

Квадратичное опробование отличается от линейного тем, что шаг перебора сегментов нелинейно зависит от номера попытки найти свободный сегмент : адрес = h(x) + c·i + d·i 2 ,

где i – номер попытки разрешить коллизию, c и d – константы.

Благодаря нелинейности такой адресации уменьшается число проб при большом числе ключей-

синонимов. Однако даже относительно небольшое число проб может быстро привести к выходу за адресное пространство небольшой таблицы вследствие квадратичной зависимости адреса от номера попытки

Еще одна разновидность метода открытой адресации, которая называется двойным хешированием основана на нелинейной адресации, достигаемой за счет суммирования значений основной и дополнительной хеш-функций Очевидно, что по мере заполнения хеш-таблицы будут происходить коллизии, и в результате их разрешения очередной адрес может выйти за пределы адресного пространства таблицы. Чтобы это явление происходило реже, можно пойти на увеличение длины таблицы по сравнению с диапазоном адресов, выдаваемым хеш-функцией

Каким образом определяется адрес при линейном опробовании?

сводится к последовательному перебору сегментов таблицы с некоторым фиксированным шагом:

где i – номер попытки разрешить коллизию; c константа, определяющая шаг перебора.

При шаге, равном единице, происходит последовательный перебор всех сегментов после текущего.

Ответ от Google

Простейший метод открытой адресации называется линейным опробованием (linear probing): при возникновении коллизии (когда хеширование дает адрес в таблице, который уже занят элементом с ключом, не совпадающим с ключом поиска) мы просто проверяем следующую позицию в таблице. Обычно такую проверку (определяющую, содержит ли данная позиция таблицы элемент с ключом, равным ключу поиска) называют пробой (probe).

При линейном опробовании определяется один из трех возможных исходов пробы: если позиция таблицы содержит элемент, ключ которого совпадает с искомым, то поиск завершился успешно; в противном случае (если позиция таблицы содержит элемент, ключ которого не совпадает с искомым) мы просто проверяем позицию таблицы с большим индексом, продолжая этот процесс (с возвратом к началу таблицы при достижении ее конца) до тех пор, пока не будет найден искомый ключ или пустая позиция таблицы. Если элемент, содержащий искомый ключ, должен быть вставлен после неудачного поиска, он

помещается в пустое место таблицы, где был завершен поиск.

Каким образом определяется адрес при квадратичном опробовании?

Квадратичное опробование отличается от линейного тем, что шаг перебора сегментов нелинейно зависит от номера попытки найти свободный сегмент

Алгоритмы хеширования — простое объяснение сложного

Одним из ключевых слов, которые новички слышат, когда узнают о блокчейне, являются понятия хэша и алгоритма хэширования, которые кажутся распространёнными для безопасности. Запуск децентрализованной сети и консенсуса, такой как биткойн или сеть эфириум с десятками тысяч узлов, соединенных через p2p, требует, как “надежности”, так и эффективности проверки. То есть, эти системы нуждаются в способах кодирования информации в компактном формате, позволяющем обеспечить безопасную и быструю проверку ее участниками

Основным примитивом, обрабатываемым как Биткойном, так и Эфириумом, является понятие блока, который представляет собой структуру данных, включающую транзакции, временную метку и другие важные метаданные. Критическая часть их безопасности включает в себя возможность сжимать большие куски информации о глобальном состоянии сети в короткий стандарт сообщений, который может быть эффективно проверен, если это необходимо, известный как хэш.

Криптографические хэши используются везде, от хранения паролей до систем проверки файлов. Основная идея состоит в том, чтобы использовать детерминированный алгоритм (алгоритмический процесс, который выдает уникальный и предопределенный результат для задачи входных данных), который принимает один вход и создает строку фиксированной длины каждый раз. То есть, использование одного и того же ввода всегда приводит к одному и тому же результату. Детерминизм важен не только для хэшей, но и для одного бита, который изменяется во входных данных, создавая совершенно другой хэш. Проблема с алгоритмами хэширования — неизбежность коллизий. То есть, тот факт, что хэши являются строкой фиксированной длины, означает, что для каждого ввода, который мы можем себе представить, есть другие возможные входы, которые приведут к тому же хэшу. Коллизия — это плохо. Это означает, что, если злоумышленник может создавать коллизии, он может передавать вредоносные файлы или данные, как имеющие правильный и неправильный хэш и скрываться под правильным хешем. Цель хорошей хэш-функции состоит в том, чтобы сделать чрезвычайно сложным для злоумышленников найти способы генерации входных данных, которые хешируются с одинаковым значением. Вычисление хэша не должно быть слишком простым, так как это облегчает злоумышленникам искусственное вычисление коллизий. Алгоритмы хэширования должны быть устойчивы к «атакам нахождения прообраза». То есть, получая хеш, было бы чрезвычайно сложно вычислить обратные детерминированные шаги, предпринятые для воспроизведения значения, которое создало хэш (т.е нахождение прообраза).

Учитывая S = hash (x), найти X должно быть почти невозможно.

Напомним, что «хорошие» алгоритмы хэширования имеют следующие свойства:

  • Изменение одного бита во входных данных должно создать эффект изменения всего хеша;
  • Вычисления хеша не должно быть слишком простым, высокая сложность нахождения прообраза;
  • Должен иметь очень низкую вероятность коллизии;

Взлом хешей

Одним из первых стандартов алгоритма хэширования был MD5 hash, который широко использовался для проверки целостности файлов (контрольных сумм) и хранения хэшированных паролей в базах данных веб-приложений. Его функциональность довольно проста, так как она выводит фиксированную 128-битную строку для каждого входа и использует тривиальные однонаправленные операции в нескольких раундах для вычисления детерминированного результата. Его короткая выходная длина и простота операций сделали MD5 очень легким для взлома и восприимчивым к атаке «дня рождения».

Что такое «Атака дня рождения?»

Вы когда-нибудь слышали о том, что если вы поместите 23 человека в комнату, есть 50% шанс, что у двух из них будет один и тот же день рождения? Доведение числа до 70 человек в комнате дает вам 99,9% шанс. Если голуби рассажены в коробки, причем число голубей больше числа коробок, то хотя бы в одной из клеток находится более одного голубя. То есть фиксированные ограничения на выход означают, что существует фиксированная степень перестановок, на которых можно найти коллизию

На самом деле MD5 настолько слаб к сопротивлению к коллизиям, что простой бытовой Процессор Pentium 2,4 ГГц может вычислить искусственные хэш-коллизии в течение нескольких секунд. Кроме того, его широкое использование в более ранние дни текущей сети создало тонны утечек MD5 предварительных прообразов в интернете, которые можно найти с помощью простого поиска Google их хэша.

Различия и развитие алгоритмов хеширования Начало: SHA1 и SHA2

NSA (Агентство национальной безопасности) уже давно является пионером стандартов алгоритмов хэширования, с их первоначальным предложением алгоритма Secure Hashing Algorithm или SHA1, создающий 160-битные выходы фиксированной длины. К сожалению, SHA1 просто улучшил MD5, увеличив длину вывода, количество однонаправленных операций и сложность этих односторонних операций, но не дает каких-либо фундаментальных улучшений против более мощных машин, пытающихся использовать различные атаки. Так как мы можем сделать что-то лучше?

Использование SHA3

В 2006 году Национальный институт стандартов и технологий (NIST) запустил конкурс, чтобы найти альтернативу SHA2, которая будет принципиально отличаться в своей архитектуре, чтобы стать стандартом. Таким образом, SHA3 появился как часть большой схемы алгоритмов хэширования, известной как KECCAK (произносится Кетч-Ак). Несмотря на название, SHA3 сильно отличается своим внутренним механизмом, известным как «конструкция губки», которая использует случайные перестановки для «Впитывания» и «Выжимания» данных, работая в качестве источника случайности для будущих входов, которые входят в алгоритм хэширования.

Хеширование и proof-of-work

Когда дело дошло до интеграции алгоритма хеширования в блокчейн протоколы, биткоин использовал SHA256, в то время как Ethereum использовал модифицированный SHA3 (KECCAK256) для своего PoW. Однако важным качеством выбора хэш-функции для блокчейна с использованием доказательства работы является эффективность вычислений указанного хэша. Алгоритм хеширования биткойна SHA256 может быть вычислен достаточно просто с помощью специализированного оборудования, известного как специализированные интегральные схемы (или ASIC). Много было написано об использовании ASIC в майнинг пуле и о том, как они делают протокол направленным на централизацию вычислений. То есть доказательство работы стимулирует группы вычислительно эффективных машин объединяться в пулы и увеличивать то, что мы обозначаем “хэш-мощностью”, или мерой количества хэшей, которые машина может вычислить за интервал времени. Ethereum, выбрал модифицированный SHA3 известный как KECCAK 256. Кроме того, алгоритм PoW в Ethereum — Dagger-Hashimoto, должен был быть трудно вычисляемым для аппаратного обеспечения.

Почему биткоин использует двойное шифрование SHA256?

Биткойн имеет интересный способ хэширования данных с помощью SHA256, поскольку он выполняет две итерации алгоритма в своем протоколе. Обратите внимание: это не контрмера для атак на день рождения, так как ясно, что если hash (x) = hash (y), то hash (hash (x)) = hash (hash (y)). Вместо этого двойной SHA256 используется для смягчения «Атаки удлинения сообщения — тип атаки на хэш-функцию, заключающейся в добавлении новой информации в конец исходного сообщения». Атака опасна тем, что можно поменять запрос, а соответственно выполнить то, за что этот запрос отвечает (например, перевод денег)

Ethereum 2.0 и BLAKE

SHA3 не был единственным прорывом, который вышел из конкурса хеширования NIST в 2006 году. Несмотря на то, что SHA3 выиграл, алгоритм, известный как BLAKE, занял второе место. Для реализации шардинга Ethereum 2.0 использует более эффективное. Алгоритм хэширования BLAKE2b, который является высокоразвитой версией BLAKE от конкурентов, интенсивно изучается за его фантастическую эффективность по сравнению с KECCAK256 при сохранении высокой степени безопасности. Вычисление BLAKE2b фактически в 3 раза быстрее, чем KECCAK на современном процессоре.

Будущее алгоритмов хэширования

Кажется, что независимо от того, что мы делаем, мы просто либо (1) увеличиваем сложность внутренних хеш-операций, либо (2) увеличиваем длину хеш-выхода, надеясь, что компьютеры атакующих не будут достаточно быстрыми, чтобы эффективно вычислять ее коллизию. Мы полагаемся на двусмысленность предварительных прообразов односторонних операций для обеспечения безопасности наших сетей. То есть цель безопасности алгоритма хеширования состоит в том, чтобы сделать как можно более сложным для любого, кто пытается найти два значения, которые хешируются на один и тот же вывод, несмотря на то, что существует бесконечное количество возможных столкновений. «Как насчет будущего квантовых компьютеров? Будут ли алгоритмы хэширования безопасными?» Короткий ответ и текущее понимание заключаются в том, что да, алгоритмы хэширования выдержат испытание временем против квантовых вычислений. То, что квантовые вычисления смогут сломать, — это те проблемы, которые имеют строгую математическую структуру, основанную на аккуратных трюках и теории, такой как шифрование RSA. С другой стороны, алгоритмы хэширования имеют менее формальную структуру во внутренних конструкциях. Квантовые компьютеры действительно дают повышенную скорость в вычислении неструктурированных проблем, таких как хэширование, но в конце концов, они все равно будут грубо атаковать так же, как компьютер сегодня попытается это сделать. Независимо от того, какие алгоритмы мы выбираем для наших протоколов, ясно, что мы движемся к вычислительно-эффективному будущему, и мы должны использовать наше лучшее суждение, чтобы выбрать правильные инструменты для работы и те, которые, мы надеемся, выдержат испытание временем.

Читать:
Приложение где скачивать игры

Хеш-функция, что это такое?

Сегодня я хотел бы рассказать о том, что из себя представляет хеш-функция, коснуться её основных свойств, привести примеры использования и в общих чертах разобрать современный алгоритм хеширования SHA-3, который был опубликован в качестве Федерального Стандарта Обработки Информации США в 2015 году.

Общие сведения

Криптографическая хеш-функция — это математический алгоритм, который отображает данные произвольного размера в битовый массив фиксированного размера.

Результат, производимый хеш-функцией, называется «хеш-суммой» или же просто «хешем», а входные данные часто называют «сообщением».

Для идеальной хеш-функции выполняются следующие условия:

а) хеш-функция является детерминированной, то есть одно и то же сообщение приводит к одному и тому же хеш-значению
b) значение хеш-функции быстро вычисляется для любого сообщения
c) невозможно найти сообщение, которое дает заданное хеш-значение
d) невозможно найти два разных сообщения с одинаковым хеш-значением
e) небольшое изменение в сообщении изменяет хеш настолько сильно, что новое и старое значения кажутся некоррелирующими

Давайте сразу рассмотрим пример воздействия хеш-функции SHA3-256.

Число 256 в названии алгоритма означает, что на выходе мы получим строку фиксированной длины 256 бит независимо от того, какие данные поступят на вход.

На рисунке ниже видно, что на выходе функции мы имеем 64 цифры шестнадцатеричной системы счисления. Переводя это в двоичную систему, получаем желанные 256 бит.

Любой заинтересованный читатель задаст себе вопрос: «А что будет, если на вход подать данные, бинарный код которых во много раз превосходит 256 бит?»

Ответ таков: на выходе получим все те же 256 бит!
Дело в том, что 256 бит — это соответствий, то есть различных входов имеют свой уникальный хеш.
Чтобы прикинуть, насколько велико это значение, запишем его следующим образом:

Надеюсь, теперь нет сомнений в том, что это очень внушительное число!

Поэтому ничего не мешает нам сопоставлять длинному входному массиву данных массив фиксированной длины.

Свойства

Криптографическая хеш-функция должна уметь противостоять всем известным типам криптоаналитических атак.
В теоретической криптографии уровень безопасности хеш-функции определяется с использованием следующих свойств:

Pre-image resistance

Имея заданное значение h, должно быть сложно найти любое сообщение m такое, что

Second pre-image resistance

Имея заданное входное значение , должно быть сложно найти другое входное значение такое, что

Collision resistance

Должно быть сложно найти два различных сообщения и таких, что

Такая пара сообщений и называется коллизией хеш-функции

Давайте чуть более подробно поговорим о каждом из перечисленных свойств.

Collision resistance. Как уже упоминалось ранее, коллизия происходит, когда разные входные данные производят одинаковый хеш. Таким образом, хеш-функция считается устойчивой к коллизиям до того момента, пока не будет обнаружена пара сообщений, дающая одинаковый выход. Стоит отметить, что коллизии всегда будут существовать для любой хеш-функции по той причине, что возможные входы бесконечны, а количество выходов конечно. Хеш-функция считается устойчивой к коллизиям, когда вероятность обнаружения коллизии настолько мала, что для этого потребуются миллионы лет вычислений.

Несмотря на то, что хеш-функций без коллизий не существует, некоторые из них достаточно надежны и считаются устойчивыми к коллизиям.

Pre-image resistance. Это свойство называют сопротивлением прообразу. Хеш-функция считается защищенной от нахождения прообраза, если существует очень низкая вероятность того, что злоумышленник найдет сообщение, которое сгенерировало заданный хеш. Это свойство является важным для защиты данных, поскольку хеш сообщения может доказать его подлинность без необходимости раскрытия информации. Далее будет приведён простой пример и вы поймете смысл предыдущего предложения.

Second pre-image resistance. Это свойство называют сопротивлением второму прообразу. Для упрощения можно сказать, что это свойство находится где-то посередине между двумя предыдущими. Атака по нахождению второго прообраза происходит, когда злоумышленник находит определенный вход, который генерирует тот же хеш, что и другой вход, который ему уже известен. Другими словами, злоумышленник, зная, что пытается найти такое, что

Отсюда становится ясно, что атака по нахождению второго прообраза включает в себя поиск коллизии. Поэтому любая хеш-функция, устойчивая к коллизиям, также устойчива к атакам по поиску второго прообраза.

Неформально все эти свойства означают, что злоумышленник не сможет заменить или изменить входные данные, не меняя их хеша.

Таким образом, если два сообщения имеют одинаковый хеш, то можно быть уверенным, что они одинаковые.

В частности, хеш-функция должна вести себя как можно более похоже на случайную функцию, оставаясь при этом детерминированной и эффективно вычислимой.

Применение хеш-функций

Рассмотрим несколько достаточно простых примеров применения хеш-функций:

• Проверка целостности сообщений и файлов
Сравнивая хеш-значения сообщений, вычисленные до и после передачи, можно определить, были ли внесены какие-либо изменения в сообщение или файл.

• Верификация пароля
Проверка пароля обычно использует криптографические хеши. Хранение всех паролей пользователей в виде открытого текста может привести к массовому нарушению безопасности, если файл паролей будет скомпрометирован. Одним из способов уменьшения этой опасности является хранение в базе данных не самих паролей, а их хешей. При выполнении хеширования исходные пароли не могут быть восстановлены из сохраненных хеш-значений, поэтому если вы забыли свой пароль вам предложат сбросить его и придумать новый.

• Цифровая подпись
Подписываемые документы имеют различный объем, поэтому зачастую в схемах ЭП подпись ставится не на сам документ, а на его хеш. Вычисление хеша позволяет выявить малейшие изменения в документе при проверке подписи. Хеширование не входит в состав алгоритма ЭП, поэтому в схеме может быть применена любая надежная хеш-функция.

Предлагаю также рассмотреть следующий бытовой пример:

Алиса ставит перед Бобом сложную математическую задачу и утверждает, что она ее решила. Боб хотел бы попробовать решить задачу сам, но все же хотел бы быть уверенным, что Алиса не блефует. Поэтому Алиса записывает свое решение, вычисляет его хеш и сообщает Бобу (сохраняя решение в секрете). Затем, когда Боб сам придумает решение, Алиса может доказать, что она получила решение раньше Боба. Для этого ей нужно попросить Боба хешировать его решение и проверить, соответствует ли оно хеш-значению, которое она предоставила ему раньше.

Теперь давайте поговорим о SHA-3.

Национальный институт стандартов и технологий (NIST) в течение 2007—2012 провёл конкурс на новую криптографическую хеш-функцию, предназначенную для замены SHA-1 и SHA-2.

Организаторами были опубликованы некоторые критерии, на которых основывался выбор финалистов:

Способность противостоять атакам злоумышленников

• Производительность и стоимость

Вычислительная эффективность алгоритма и требования к оперативной памяти для программных реализаций, а также количество элементов для аппаратных реализаций

• Гибкость и простота дизайна

Гибкость в эффективной работе на самых разных платформах, гибкость в использовании параллелизма или расширений ISA для достижения более высокой производительности

В финальный тур попали всего 5 алгоритмов:

Победителем и новым SHA-3 стал алгоритм Keccak.

Давайте рассмотрим Keccak более подробно.

Keccak

Хеш-функции семейства Keccak построены на основе конструкции криптографической губки, в которой данные сначала «впитываются» в губку, а затем результат Z «отжимается» из губки.

Любая губчатая функция Keccak использует одну из семи перестановок которая обозначается , где

перестановки представляют собой итерационные конструкции, состоящие из последовательности почти одинаковых раундов. Число раундов зависит от ширины перестановки и задаётся как где

В качестве стандарта SHA-3 была выбрана перестановка Keccak-f[1600], для неё количество раундов

Далее будем рассматривать

Давайте сразу введем понятие строки состояния, которая играет важную роль в алгоритме.

Строка состояния представляет собой строку длины 1600 бит, которая делится на и части, которые называются скоростью и ёмкостью состояния соотвественно.

Соотношение деления зависит от конкретного алгоритма семейства, например, для SHA3-256

В SHA-3 строка состояния S представлена в виде массива слов длины бит, всего бит. В Keccak также могут использоваться слова длины , равные меньшим степеням 2.

Алгоритм получения хеш-функции можно разделить на несколько этапов:

• С помощью функции дополнения исходное сообщение M дополняется до строки P длины кратной r

• Строка P делится на n блоков длины

• «Впитывание»: каждый блок дополняется нулями до строки длиной бит (b = r+c) и суммируется по модулю 2 со строкой состояния , далее результат суммирования подаётся в функцию перестановки и получается новая строка состояния , которая опять суммируется по модулю 2 с блоком и дальше опять подаётся в функцию перестановки . Перед началом работы криптографической губки все элементыравны 0.

• «Отжимание»: пока длина результата меньше чем , где — количество бит в выходном массиве хеш-функции, первых бит строки состояния добавляется к результату . После каждой такой операции к строке состояния применяется функция перестановок и данные продолжают «отжиматься» дальше, пока не будет достигнуто значение длины выходных данных .

Все сразу станет понятно, когда вы посмотрите на картинку ниже:

Функция дополнения

В SHA-3 используется следующий шаблон дополнения 10. 1: к сообщению добавляется 1, после него от 0 до r — 1 нулевых бит и в конце добавляется 1.

r — 1 нулевых бит может быть добавлено, когда последний блок сообщения имеет длину r — 1 бит. В этом случае последний блок дополняется единицей и к нему добавляется блок, состоящий из r — 1 нулевых бит и единицы в конце.

Если длина исходного сообщения M делится на r, то в этом случае к сообщению добавляется блок, начинающийся и оканчивающийся единицами, между которыми находятся r — 2 нулевых бит. Это делается для того, чтобы для сообщения, оканчивающегося последовательностью бит как в функции дополнения, и для сообщения без этих бит значения хеш-функции были различны.

Первый единичный бит в функции дополнения нужен, чтобы результаты хеш-функции от сообщений, отличающихся несколькими нулевыми битами в конце, были различны.

Функция перестановок

Базовая функция перестановки состоит из раундов по пять шагов:

Тета, Ро, Пи, Хи, Йота

Далее будем использовать следующие обозначения:

Так как состояние имеет форму массива , то мы можем обозначить каждый бит состояния как

Обозначим результат преобразования состояния функцией перестановки

Также обозначим функцию, которая выполняет следующее соответствие:

— обычная функция трансляции, которая сопоставляет биту бит ,

где — длина слова (64 бит в нашем случае)

Я хочу вкратце описать каждый шаг функции перестановок, не вдаваясь в математические свойства каждого.

Шаг

Эффект отображения можно описать следующим образом: оно добавляет к каждому биту побитовую сумму двух столбцов и

Схематическое представление функции:

Шаг

Отображение направлено на трансляции внутри слов (вдоль оси z).

Проще всего его описать псевдокодом и схематическим рисунком:

Шаг

Шаг представляется псевдокодом и схематическим рисунком:

Шаг

Шаг является единственный нелинейным преобразованием в

Псевдокод и схематическое представление:

Шаг

Отображение состоит из сложения с раундовыми константами и направлено на нарушение симметрии. Без него все раунды были бы эквивалентными, что делало бы его подверженным атакам, использующим симметрию. По мере увеличения раундовые константы добавляют все больше и больше асимметрии.

Ниже приведена таблица раундовых констант для бит

Все шаги можно объединить вместе и тогда мы получим следующее:

Где константы являются циклическими сдвигами и задаются таблицей:

Итоги

В данной статье я постарался объяснить, что такое хеш-функция и зачем она нужна
Также в общих чертах мной был разобран принцип работы алгоритма SHA-3 Keccak, который является последним стандартизированным алгоритмом семейства Secure Hash Algorithm

Алгоритмы хеширования — простое объяснение сложного

Одним из ключевых слов, которые новички слышат, когда узнают о блокчейне, являются понятия хэша и алгоритма хэширования, которые кажутся распространёнными для безопасности. Запуск децентрализованной сети и консенсуса, такой как биткойн или сеть эфириум с десятками тысяч узлов, соединенных через p2p, требует, как “надежности”, так и эффективности проверки. То есть, эти системы нуждаются в способах кодирования информации в компактном формате, позволяющем обеспечить безопасную и быструю проверку ее участниками

Основным примитивом, обрабатываемым как Биткойном, так и Эфириумом, является понятие блока, который представляет собой структуру данных, включающую транзакции, временную метку и другие важные метаданные. Критическая часть их безопасности включает в себя возможность сжимать большие куски информации о глобальном состоянии сети в короткий стандарт сообщений, который может быть эффективно проверен, если это необходимо, известный как хэш.

Криптографические хэши используются везде, от хранения паролей до систем проверки файлов. Основная идея состоит в том, чтобы использовать детерминированный алгоритм (алгоритмический процесс, который выдает уникальный и предопределенный результат для задачи входных данных), который принимает один вход и создает строку фиксированной длины каждый раз. То есть, использование одного и того же ввода всегда приводит к одному и тому же результату. Детерминизм важен не только для хэшей, но и для одного бита, который изменяется во входных данных, создавая совершенно другой хэш. Проблема с алгоритмами хэширования — неизбежность коллизий. То есть, тот факт, что хэши являются строкой фиксированной длины, означает, что для каждого ввода, который мы можем себе представить, есть другие возможные входы, которые приведут к тому же хэшу. Коллизия — это плохо. Это означает, что, если злоумышленник может создавать коллизии, он может передавать вредоносные файлы или данные, как имеющие правильный и неправильный хэш и скрываться под правильным хешем. Цель хорошей хэш-функции состоит в том, чтобы сделать чрезвычайно сложным для злоумышленников найти способы генерации входных данных, которые хешируются с одинаковым значением. Вычисление хэша не должно быть слишком простым, так как это облегчает злоумышленникам искусственное вычисление коллизий. Алгоритмы хэширования должны быть устойчивы к «атакам нахождения прообраза». То есть, получая хеш, было бы чрезвычайно сложно вычислить обратные детерминированные шаги, предпринятые для воспроизведения значения, которое создало хэш (т.е нахождение прообраза).

Напомним, что «хорошие» алгоритмы хэширования имеют следующие свойства:

  • Изменение одного бита во входных данных должно создать эффект изменения всего хеша;
  • Вычисления хеша не должно быть слишком простым, высокая сложность нахождения прообраза;
  • Должен иметь очень низкую вероятность коллизии;

Одним из первых стандартов алгоритма хэширования был MD5 hash, который широко использовался для проверки целостности файлов (контрольных сумм) и хранения хэшированных паролей в базах данных веб-приложений. Его функциональность довольно проста, так как она выводит фиксированную 128-битную строку для каждого входа и использует тривиальные однонаправленные операции в нескольких раундах для вычисления детерминированного результата. Его короткая выходная длина и простота операций сделали MD5 очень легким для взлома и восприимчивым к атаке «дня рождения».

Вы когда-нибудь слышали о том, что если вы поместите 23 человека в комнату, есть 50% шанс, что у двух из них будет один и тот же день рождения? Доведение числа до 70 человек в комнате дает вам 99,9% шанс. Если голуби рассажены в коробки, причем число голубей больше числа коробок, то хотя бы в одной из клеток находится более одного голубя. То есть фиксированные ограничения на выход означают, что существует фиксированная степень перестановок, на которых можно найти коллизию.

На самом деле MD5 настолько слаб к сопротивлению к коллизиям, что простой бытовой Процессор Pentium 2,4 ГГц может вычислить искусственные хэш-коллизии в течение нескольких секунд. Кроме того, его широкое использование в более ранние дни текущей сети создало тонны утечек MD5 предварительных прообразов в интернете, которые можно найти с помощью простого поиска Google их хэша.

NSA (Агентство национальной безопасности) уже давно является пионером стандартов алгоритмов хэширования, с их первоначальным предложением алгоритма Secure Hashing Algorithm или SHA1, создающий 160-битные выходы фиксированной длины. К сожалению, SHA1 просто улучшил MD5, увеличив длину вывода, количество однонаправленных операций и сложность этих односторонних операций, но не дает каких-либо фундаментальных улучшений против более мощных машин, пытающихся использовать различные атаки. Так как мы можем сделать что-то лучше?

В 2006 году Национальный институт стандартов и технологий (NIST) запустил конкурс, чтобы найти альтернативу SHA2, которая будет принципиально отличаться в своей архитектуре, чтобы стать стандартом. Таким образом, SHA3 появился как часть большой схемы алгоритмов хэширования, известной как KECCAK (произносится Кетч-Ак). Несмотря на название, SHA3 сильно отличается своим внутренним механизмом, известным как «конструкция губки», которая использует случайные перестановки для «Впитывания» и «Выжимания» данных, работая в качестве источника случайности для будущих входов, которые входят в алгоритм хэширования.

Когда дело дошло до интеграции алгоритма хеширования в блокчейн протоколы, биткоин использовал SHA256, в то время как Ethereum использовал модифицированный SHA3 (KECCAK256) для своего PoW. Однако важным качеством выбора хэш-функции для блокчейна с использованием доказательства работы является эффективность вычислений указанного хэша. Алгоритм хеширования биткойна SHA256 может быть вычислен достаточно просто с помощью специализированного оборудования, известного как специализированные интегральные схемы (или ASIC). Много было написано об использовании ASIC в майнинг пуле и о том, как они делают протокол направленным на централизацию вычислений. То есть доказательство работы стимулирует группы вычислительно эффективных машин объединяться в пулы и увеличивать то, что мы обозначаем “хэш-мощностью”, или мерой количества хэшей, которые машина может вычислить за интервал времени. Ethereum, выбрал модифицированный SHA3 известный как KECCAK 256. Кроме того, алгоритм PoW в Ethereum — Dagger-Hashimoto, должен был быть трудно вычисляемым для аппаратного обеспечения.

Биткойн имеет интересный способ хэширования данных с помощью SHA256, поскольку он выполняет две итерации алгоритма в своем протоколе. Обратите внимание: это не контрмера для атак на день рождения, так как ясно, что если hash (x) = hash (y), то hash (hash (x)) = hash (hash (y)). Вместо этого двойной SHA256 используется для смягчения «Атаки удлинения сообщения — тип атаки на хэш-функцию, заключающейся в добавлении новой информации в конец исходного сообщения». Атака опасна тем, что можно поменять запрос, а соответственно выполнить то, за что этот запрос отвечает (например, перевод денег)

SHA3 не был единственным прорывом, который вышел из конкурса хеширования NIST в 2006 году. Несмотря на то, что SHA3 выиграл, алгоритм, известный как BLAKE, занял второе место. Для реализации шардинга Ethereum 2.0 использует более эффективное. Алгоритм хэширования BLAKE2b, который является высокоразвитой версией BLAKE от конкурентов, интенсивно изучается за его фантастическую эффективность по сравнению с KECCAK256 при сохранении высокой степени безопасности. Вычисление BLAKE2b фактически в 3 раза быстрее, чем KECCAK на современном процессоре.

Кажется, что независимо от того, что мы делаем, мы просто либо (1) увеличиваем сложность внутренних хеш-операций, либо (2) увеличиваем длину хеш-выхода, надеясь, что компьютеры атакующих не будут достаточно быстрыми, чтобы эффективно вычислять ее коллизию. Мы полагаемся на двусмысленность предварительных прообразов односторонних операций для обеспечения безопасности наших сетей. То есть цель безопасности алгоритма хеширования состоит в том, чтобы сделать как можно более сложным для любого, кто пытается найти два значения, которые хешируются на один и тот же вывод, несмотря на то, что существует бесконечное количество возможных столкновений. «Как насчет будущего квантовых компьютеров? Будут ли алгоритмы хэширования безопасными?» Короткий ответ и текущее понимание заключаются в том, что да, алгоритмы хэширования выдержат испытание временем против квантовых вычислений. То, что квантовые вычисления смогут сломать, — это те проблемы, которые имеют строгую математическую структуру, основанную на аккуратных трюках и теории, такой как шифрование RSA. С другой стороны, алгоритмы хэширования имеют менее формальную структуру во внутренних конструкциях. Квантовые компьютеры действительно дают повышенную скорость в вычислении неструктурированных проблем, таких как хэширование, но в конце концов, они все равно будут грубо атаковать так же, как компьютер сегодня попытается это сделать. Независимо от того, какие алгоритмы мы выбираем для наших протоколов, ясно, что мы движемся к вычислительно-эффективному будущему, и мы должны использовать наше лучшее суждение, чтобы выбрать правильные инструменты для работы и те, которые, мы надеемся, выдержат испытание временем.

Дмитриев Марк — Технический аналитик и управляющий криптоактивами инвестиционного фонда GT Blockchain Investments

Похожие статьи