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比特池塘 区块链前沿 正文
导读:从输出的哈希值反推回输入,这从计算的角度是不可行的。
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无论安全从业人员用计算机做什么,有一种工具对他们每个人都很有用:加密哈希(散列)(hash)函数。这听起来很神秘、很专业,甚至可能有点乏味,但是, 在这里,关于什么是哈希函数以及它们为什么对你很重要,我会作出一个简洁的解释。0 S- g! V/ C0 h: h
加密哈希函数,比如 SHA-256 或者 MD5,接受一组二进制数据(通常是字节)作为输入,并且对每个可能的输入集给出一个希望唯一(hopefully unique)的输出。对于任意模式的输入,给定的哈希函数的输出(“哈希值”)的长度都是一样的(对于 SHA-256,是 32 字节或者 256 比特,这从名字中就能看出来)。最重要的是:从输出的哈希值反推回输入,这从计算的角度是不可行的(implausible)(密码学家讨厌 “不可能(impossible)” 这个词)。这就是为什么它们有时候被称作单向哈希函数(one-way hash function)。! \0 F  H% M; {( l* [) i
但是哈希函数是用来做什么的呢?为什么“唯一”的属性如此重要?
2 q9 X3 x: P3 F$ q唯一的输出
7 v# F' ~' Y& F在描述哈希函数的输出时,“希望唯一(hopefully unique)”这个短语是至关重要的,因为哈希函数就是用来呈现完全唯一的输出。比如,哈希函数可以用于验证 你 下载的文件副本的每一个字节是否和 我 下载的文件一样。你下载一个 Linux 的 ISO 文件或者从 Linux 的仓库中下载软件时,你会看到使用这个验证过程。没有了唯一性,这个技术就没用了,至少就通常的目的而言是这样的。
/ i. _  f5 i! m4 Q+ b" _) v如果两个不同的输入产生了相同的输出,那么这样的哈希过程就称作“碰撞(collision)”。事实上,MD5 算法已经被弃用,因为虽然可能性微乎其微,但它现在可以用市面上的硬件和软件系统找到碰撞。& @9 P+ U% {# [0 E3 k0 S5 d5 C0 x2 Z7 }
另外一个重要的特性是,消息中的一个微小变化,甚至只是改变一个比特位,都可能会在输出中产生一个明显的变化(这就是“雪崩效应(avalanche effect)”)。/ o# b1 [& ~3 z2 F
验证二进制数据
* w: x; R* c, v  z, E  k哈希函数的典型用途是当有人给你一段二进制数据,确保这些数据是你所期望的。无论是文本、可执行文件、视频、图像或者一个完整的数据库数据,在计算世界中,所有的数据都可以用二进制的形式进行描述,所以至少可以这么说,哈希是广泛适用的。直接比较二进制数据是非常缓慢的且计算量巨大,但是哈希函数在设计上非常快。给定两个大小为几 M 或者几 G 的文件,你可以事先生成它们的哈希值,然后在需要的时候再进行比较。
' B- P) `' F! U1 T1 b通常,对哈希值进行签名比对大型数据集本身进行签名更容易。这个特性太重要了,以至于密码学中对哈希值最常见的应用就是生成“数字”签名。3 R1 `7 T: }! f: q% Q9 M6 N# I
由于生成数据的哈希值很容易,所以通常不需要有两套数据。假设你想在你的电脑上运行一个可执行文件。但是在你运行之前,你需要检查这个文件就是你要的文件,没有被黑客篡改。你可以方便快捷的对文件生成哈希值,只要你有一个这个哈希值的副本,你就可以相当肯定这就是你想要的文件。
0 I, Z/ E6 z, C  p下面是一个简单的例子:
* R/ a- d8 p: @& h5 \$ shasum -a256 ~/bin/fop; r* r4 I8 f/ l
87227baf4e1e78f6499e4905e8640c1f36720ae5f2bd167de325fd0d4ebc791c  /home/bob/bin/fop0 `' B$ a. w# O4 f% x
如果我知道 fop 这个可执行文件的 SHA-256 校验和,这是由供应商(这个例子中是 Apache 基金会)提供的:
$ g# e# {3 ^. s* h( c1 ?3 ^87227baf4e1e78f6499e4905e8640c1f36720ae5f2bd167de325fd0d4ebc791c
9 }" c0 ?* `  o9 G然后我就可以确信,我驱动器上的这个可执行文件和 Apache 基金会网站上发布的文件是一模一样的。这就是哈希函数难以发生碰撞(或者至少是 很难通过计算得到碰撞)这个性质的重要之处。如果黑客能将真实文件用哈希值相同的文件轻易的进行替换,那么这个验证过程就毫无用处。
) B6 h) t) G* O- N% b事实上,这些性质还有更技术性的名称,我上面所描述的将三个重要的属性混在了一起。更准确地说,这些技术名称是:: T/ B& I! |6 ^; g; t
抗原像性(pre-image resistance):给定一个哈希值,即使知道用了什么哈希函数,也很难得到用于创建它的消息。抗次原像性(second pre-image resistance):给定一个消息,很难找到另一个消息,使得这个消息可以产生相同的哈希值。抗碰撞性(collision resistance):很难得到任意两个可以产生相同哈希值的消息。
. j7 E' J1 s8 B. U8 T抗碰撞性 和 抗次原像性 也许听上去是同样的性质,但它们具有细微而显著的不同。抗次原像性 说的是如果 已经 有了一个消息,你也很难得到另一个与之哈希值相匹配的消息。抗碰撞性 使你很难找到两个可以生成相同哈希值的消息,并且要在哈希函数中实现这一性质则更加困难。2 @; X/ ^4 [* W. f" n

# O$ |3 M5 \9 Z0 J7 t( e让我回到黑客试图替换文件(可以通过哈希值进行校验)的场景。现在,要在“外面”使用加密哈希算法(除了使用那些在现实世界中由独角兽公司开发的完全无 Bug 且安全的实现之外),还有一些重要且困难的附加条件需要满足。认真的读者可能已经想到了其中一些,特别需要指出的是:5 P. u/ Y0 ?: u# v" Q
1.你必须确保自己所拥有的哈希值副本也没有被篡改。4 b9 N& `2 j* Q+ G2 _0 _% X7 ?
2.你必须确保执行哈希算法的实体能够正确执行并报告了结果。
) Z3 F& |) _/ B1 S& @+ A2 Z/ T3.你必须确保对比两个哈希值的实体确实报告了这个对比的正确结果。* r9 d. |. z5 e& j! \  z
确保你能满足这些条件绝对不是一件容易的事。这就是可信平台模块(Trusted Platform Modules)(TPM)成为许多计算系统一部分的原因之一。它们扮演着信任的硬件基础,可以为验证重要二进制数据真实性的加密工具提供保证。TPM 对于现实中的系统来说是有用且重要的工具,我也打算将来写一篇关于 TPM 的文章。
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