Hash函数及其应用

什么是哈希函数

什么是哈希函数 哈希（Hash）函数在中文中有很多译名，有些人根据Hash的英文原意译为“散列函数”或“杂凑函数”，有些人干脆把它音译为“哈希函数”，还有些人根据Hash函数的功能译为“压缩函数”、“消息摘要函数”、“指纹函数”、“单向散列函数”等等。 1、Hash算法是把任意长度的输入数据经过算法压缩，输出一个尺寸小了很多的固定长度的数据，即哈希值。哈希值也称为输入数据的数字指纹（Digital Fingerprint）或消息摘要（Message Digest）等。Hash函数具备以下的性质： 2、给定输入数据，很容易计算出它的哈希值； 3、反过来，给定哈希值，倒推出输入数据则很难，计算上不可行。这就是哈希函数的单向性，在技术上称为抗原像攻击性； 4、给定哈希值，想要找出能够产生同样的哈希值的两个不同的输入数据，（这种情况称为碰撞，Collision），这很难，计算上不可行，在技术上称为抗碰撞攻击性； 5、哈希值不表达任何关于输入数据的信息。 哈希函数在实际中有多种应用，在信息安全领域中更受到重视。从哈希函数的特性，我们不难想象，我们可以在某些场合下，让哈希值来“代表”信息本身。例如，检验哈希值是否发生改变，借以判断信息本身是否发生了改变。` 怎样构建数字签名 好了，有了Hash函数，我们可以来构建真正实用的数字签名了。 发信者在发信前使用哈希算法求出待发信息的数字摘要，然后用私钥对这个数字摘要，而不是待发信息本身，进行加密而形成一段信息，这段信息称为数字签名。发信时将这个数字签名信息附在待发信息后面，一起发送过去。收信者收到信息后，一方面用发信者的公钥对数字签名解密，得到一个摘要H；另一方面把收到的信息本身用哈希算法求出另一个摘要H’，再把H和H’相比较，看看两者是否相同。根据哈希函数的特性，我们可以让简短的摘要来“代表”信息本身，如果两个摘要H和H’完全符合，证明信息是完整的；如果不符合，就说明信息被人篡改了。 数字签名也可以用在非通信，即离线的场合，同样具有以上功能和特性。 由于摘要一般只有128位或160位比特，比信息本身要短许多倍，USB Key或IC卡中的微处理器对摘要进行加密就变得很容易，数字签名的过程一般在一秒钟内即可完成。

最小完美哈希函数(深入搜索引擎)

最小完美哈希函数 哈希函数h是一个能够将n个键值x j的集合映射到一个整数集合的函数h(x i)，其值域范围是0≤h(x j)≤m-l，允许重复。哈希是一个具有查找表功能并且提供平均情况下快速访问的标准方法。例如，当数 据包含n个整数键值。某常用哈希函数采用h(x)=x mod m，其中m 是一个较小的值，且满足m>n/a。a是装载因子，表示记录数和可用地址数的比例关系。m一般选择一个素数，因此如果要求提供一个对1000个整数键值进行哈希的函数，一个程序员可能会建议写出如下函数形式：，h(x)=x mod 1399。并且提供一个装载因子为。a=0.7的表，该表声明能够存放1399个地址。 a越小，两个不同键值在相同哈希值相互冲突的可能性就越小，然而冲突总是不可避免。第1次考虑这个问题时，事实可能让人吃惊，最好的例子莫过于著名的生日悖论(birthday paradox)。假定一年有365天，那么要组合多少个人，才能使得出现生日相同的人这一概率超过0.5呢？换句话说，给定一个365个哈希槽(hashslot)。随机选择多少个键值才能够使得出现冲突的概率超过0.5?当首次面对这样一个问题时，一般的反应肯定是认为需要很多人才行。事实上，答案是只需区区23人。找到一个能够满足现实大小要求且无冲突的哈希函数的几率小到几乎可以忽略25。例如，一个1000个键值和1399个随机选择的槽，完全没有冲突的概率为 2.35×10-217（概率的计算诱导公式将在下一节中给出，以公式4.1代入m=1399和n=1000得到），如何才能最好地处理这些不可避免冲突？这一话题将在本节中以大段篇幅展开，这里我们正是要找到其中万里挑一的能够避免所有冲突的哈 希函数。 25可以试图在一群人中做这样一个有趣的实验，笔者曾在讲述哈希表的课上和同学们做 过多次这样的实验。有一项很重要的事情往往被我们忽略，即参加者必须事先在纸上写下他们的生日（或者其他任意日子）。然后才能开始核对的工作，这样才能消除神奇的负反馈。在我们的实验中，除非这样做了，否则也许必须找到366个同学才能遇到第1次碰撞，也许这乜存在心理学悖论吧。

哈 希 常 见 算 法 及 原 理

数据结构与算法-基础算法篇-哈希算法 1. 哈希算法 如何防止数据库中的用户信息被脱库？ 你会如何存储用户密码这么重要的数据吗？仅仅 MD5 加密一下存储就够了吗？ 在实际开发中，我们应该如何用哈希算法解决问题？ 1. 什么是哈希算法？ 将任意长度的二进制值串映射成固定长度的二进制值串，这个映射的规则就是哈希算法，而通过原始数据映射之后得到的二进制值串就是哈希值。 2. 如何设计一个优秀的哈希算法？ 单向哈希： 从哈希值不能反向推导出哈希值（所以哈希算法也叫单向哈希算法）。 篡改无效： 对输入敏感，哪怕原始数据只修改一个Bit，最后得到的哈希值也大不相同。 散列冲突： 散列冲突的概率要很小，对于不同的原始数据，哈希值相同的概率非常小。 执行效率： 哈希算法的执行效率要尽量高效，针对较长的文本，也能快速计算哈

希值。 2. 哈希算法的常见应用有哪些？ 7个常见应用：安全加密、唯一标识、数据校验、散列函数、负载均衡、数据分片、分布式存储。 1. 安全加密 常用于加密的哈希算法： MD5：MD5 Message-Digest Algorithm，MD5消息摘要算法 SHA：Secure Hash Algorithm，安全散列算法 DES：Data Encryption Standard，数据加密标准 AES：Advanced Encryption Standard，高级加密标准 对用于加密的哈希算法，有两点格外重要，第一点是很难根据哈希值反向推导出原始数据，第二点是散列冲突的概率要小。 在实际开发中要权衡破解难度和计算时间来决定究竟使用哪种加密算法。 2. 唯一标识 通过哈希算法计算出数据的唯一标识，从而用于高效检索数据。 3. 数据校验 利用哈希算法对输入数据敏感的特点，可以对数据取哈希值，从而高效校验数据是否被篡改过。 4. 散列函数 1.如何防止数据库中的用户信息被脱库？你会如何存储用户密码这么重要的数据吗？

哈 希 常 见 算 法 及 原 理

计算与数据结构篇 - 哈希算法 (Hash) 计算与数据结构篇 - 哈希算法 (Hash) 哈希算法的定义和原理非常简单，基本上一句话就可以概括了。将任意长度的二进制值串映射为固定长度的二进制值串，这个映射的规则就是哈希算法，而通过原始数据映射之后得到的二进制值串就是哈希值。 构成哈希算法的条件： 从哈希值不能反向推导出原始数据（所以哈希算法也叫单向哈希算法）对输入数据非常敏感，哪怕原始数据只修改了一个 Bit，最后得到的哈希值也大不相同； 散列冲突的概率要很小，对于不同的原始数据，哈希值相同的概率非常小； 哈希算法的执行效率要尽量高效，针对较长的文本，也能快速地计算出哈希值。 哈希算法的应用(上篇) 安全加密 说到哈希算法的应用，最先想到的应该就是安全加密。最常用于加密的哈希算法是 MD5（MD5 Message-Digest Algorithm，MD5 消息摘要算法）和 SHA（Secure Hash Algorithm，安全散列算法）。 除了这两个之外，当然还有很多其他加密算法，比如 DES（Data Encryption Standard，数据加密标准）、AES（Advanced Encryption Standard，高级加密标准）。

前面我讲到的哈希算法四点要求，对用于加密的哈希算法来说，有两点格外重要。第一点是很难根据哈希值反向推导出原始数据，第二点是散列冲突的概率要很小。 不过，即便哈希算法存在散列冲突的情况，但是因为哈希值的范围很大，冲突的概率极低，所以相对来说还是很难破解的。像 MD5，有 2^128 个不同的哈希值，这个数据已经是一个天文数字了，所以散列冲突的概率要小于 1-2^128。 如果我们拿到一个 MD5 哈希值，希望通过毫无规律的穷举的方法，找到跟这个 MD5 值相同的另一个数据，那耗费的时间应该是个天文数字。所以，即便哈希算法存在冲突，但是在有限的时间和资-源下，哈希算法还是被很难破解的。 对于加密知识点的补充，md5这个算法固然安全可靠，但网络上也有针对MD5中出现的彩虹表，最常见的思路是在密码后面添加一组盐码(salt), 比如可以使用md5(1234567.'2019@STARK-%$#-idje-789'),2019@STARK-%$#-idje-789 作为盐码起到了一定的保护和安全的作用。 唯一标识(uuid) 我们可以给每一个图片取一个唯一标识，或者说信息摘要。比如，我们可以从图片的二进制码串开头取 100 个字节，从中间取 100 个字节，从最后再取 100 个字节，然后将这 300 个字节放到一块，通过哈希算法（比如 MD5），得到一个哈希字符串，用它作为图片的唯一标识。通过这个唯一标识来判定图片是否在图库中，这样就可以减少很多工作量。

哈希的基本概念

6、8 哈希表及其查找★3◎4 哈希译自“haｓh"一词,也称为散列或杂凑。?哈希表查找得基本思想就是:根据当前待查找数据得特征,以记录关键字为自变量,设计一个哈希函数,依该函数按关键码计算元素得存储位置,并按此存放;查找时,由同一个函数对给定值ｋｅy计算地址,将ｋｅy与地址单元中元素关键码进行比较,确定查找就是否成功。哈希方法中使用得转换函数称为哈希函数(杂凑函数),按这个思想构造得表称为哈希表(杂凑表)。?对于n个数据元素得集合,总能找到关键码与存放地址一一对应得函数、若最大关键为m,可以分配m个数据元素存放单元,选取函数f(ke ｙ)=ｋey即可,但这样会造成存储空间得很大浪费,甚至不可能分配这么大得存储空间、通常关键码得集合比哈希地址集合大得多,因而经过哈希函数变换后,可能将不同得关键码映射到同一个哈希地址上,这种现象称为冲突(Cｏlｌｉsio ｎ)。映射到同一哈希地址上得关键码称为同义词。可以说,冲突不可能避免,只能尽可能减少。所以,哈希方法需要解决以下两个问题:?(1)构造好得哈希函数?①所选函数尽可能简单,以便提高转换速度。?②所选函数对关键码计算出得地址,应在哈希地址集中大致均匀分布,以减少空间浪费。 (2)制定解决冲突得方案 1.常用得哈希函数 (1)直接定址法 即取关键码得某个线性函数值为哈希地址,这类函数就是一一对应函数,不会产生冲突,但要求地址集合与关键码集合大小相同,因此,对于较大得关键码集合不适用。如关键码集合为｛100,300,500,7０0,8０0,900｝,选取哈希函数为Hａ

sh(key)=ｋey／100,则存放如表6-3所示。 表6—3 直接定址法构造哈希表 (２)除留余数法 即取关键码除以p得余数作为哈希地址。使用除留余数法,选取合适得p很重要,若哈希表表长为m,则要求p≤m,且接近ｍ或等于ｍ。p一般选取质数,也可以就是不包含小于20质因子得合数、?(3)数字分析法 设关键码集合中,每个关键码均由ｍ位组成,每位上可能有r种不同得符号、?数字分析法根据ｒ种不同得符号及在各位上得分布情况,选取某几位,组合成哈希地址。所选得位应就是各种符号在该位上出现得频率大致相同。 (4)平方取中法?对关键码平方后,按哈希表大小,取中间得若干位作为哈希地址。?(5)折叠法(Ｆoｌｄinｇ)?此方法将关键码自左到右分成位数相等得几部分,最后一部分位数可以短些,然后将这几部分叠加求与,并按哈希表表长,取后几位作为哈希地址。这种方法称为折叠法。?有两种叠加方法:?①移位法-—将各部分得最后一位对齐相加。 ②间界叠加法—-从一端向另一端沿各部分分界来回折叠后,最后一位对齐相加。?如对关键码为key=25３46358705,设哈希表长为３位数,则可对关键码每3位一部分来分割。关键码分割为如下4组: 253 ４６3 5８７05 分别用上述方法计算哈希地址如图6—12所示、对于位数很多得关键码,且每一位上符号分布较均匀时,可采用此方法求得哈希地址。

HASH函数

密码学 （第十三讲） HASH函数 张焕国 武汉大学计算机学院

目录 密码学的基本概念 1、密码学 2、古典 、古典密码 3、数据加密标准（ ） DES） 、数据加密标准（DES 4、高级 ） AES） 数据加密标准（AES 高级数据加密标准（ 5、中国商用密码（ ） SMS4） 、中国商用密码（SMS4 6、分组密码的应用技术 7、序列密码 8、习题课：复习对称密码 、公开密钥密码（11） 9、公开密钥密码（

目录 公开密钥密码（22） 10 10、 11、数字签名（1） 12、数字签名（2） 13、 、HASH函数 13 14 14、 15、 15 PKI技术 16 16、 、PKI 17、习题课：复习公钥密码 18、总复习

一、HASH 函数函数的概念的概念 1、Hash Hash的作用的作用 ?Hash Hash码也称报文摘要码也称报文摘要。。 ?它具有极强的错误检测能力错误检测能力。。 ?用Hash Hash码作码作MAC ，可用于认证认证。。 ?用Hash Hash码辅助码辅助数字签名数字签名。。 ?Hash Hash函数可用于函数可用于保密保密。。

一、HASH 函数的概念 2、Hash Hash函数的定义函数的定义 ①Hash Hash函数将任意长的数据函数将任意长的数据M 变换为定长的码h ， 记为记为：：h=HASH(M)h=HASH(M)或或h=H(M)h=H(M)。。 ②实用性：对于给定的数据对于给定的数据M M ，计算，计算h=HASH(M)h=HASH(M)是是 高效的。 ③安全性安全性：： ? 单向性：对给定的对给定的Hash Hash值值h ，找到满足H(x)H(x)＝＝h 的x 在 计算上是不可行的计算上是不可行的。。 否则否则，，设传送数据为设传送数据为C=C=＜＜M ，H(M||K )＞,K 是密钥。攻击者可以截获攻击者可以截获C,C,求出求出Hash 函数的逆函数的逆，，从而得出 M||S ＝H -1(C)，然后从M 和M ||Ｋ即可即可得出得出Ｋ。

哈 希 常 见 算 法 及 原 理 ( 2 0 2 0 )

哈希算法乱谈（摘自知乎） 最近【现场实战追-女孩教-学】初步了解了Hash算法的相关知识，一些人的见解让我能够迅速的了解相对不熟悉的知识，故想摘录下来，【QQ】供以后温故而知新。 HASH【⒈】算法是密码学的基础，比较常用的有MD5和SHA，最重要的两【О】条性质，就是不可逆和无冲突。 所谓不【１】可逆，就是当你知道x的HASH值，无法求出x； 所谓无【б】冲突，就是当你知道x，无法求出一个y，使x与y的HA【９】SH值相同。 这两条性【⒌】质在数学上都是不成立的。因为一个函数必然可逆，且【２】由于HASH函数的值域有限，理论上会有无穷多个不同的原始值【６】，它们的hash值都相同。MD5和SHA做到的，是求逆和求冲突在计算上不可能，也就是正向计算很容易，而反向计算即使穷尽人类所有的计算资-源都做不到。 顺便说一下，王小云教授曾经成功制造出MD5的碰撞，即md5(a) = md5(b)。这样的碰撞只能随机生成，并不能根据一个已知的a求出b（即并没有破坏MD5的无冲突特性）。但这已经让他声名大噪了。 HASH算法的另外一个很广泛的用途，就是很多程序员都会使用的在数据库中保存用户密码的算法，通常不会直接保存用户密码（这样DBA就能看到用户密码啦，好危险啊），而是保存密码的HASH值，验

证的时候，用相同的HASH函数计算用户输入的密码得到计算HASH值然后比对数据库中存储的HASH值是否一致，从而完成验证。由于用户的密码的一样的可能性是很高的，防止DBA猜测用户密码，我们还会用一种俗称“撒盐”的过程，就是计算密码的HASH值之前，把密码和另外一个会比较发散的数据拼接，通常我们会用用户创建时间的毫秒部分。这样计算的HASH值不大会都是一样的，会很发散。最后，作为一个老程序员，我会把用户的HASH值保存好，然后把我自己密码的HASH值保存到数据库里面，然后用我自己的密码和其他用户的用户名去登录，然后再改回来解决我看不到用户密码而又要“偷窥”用户的需要。最大的好处是，数据库泄露后，得到用户数据库的黑客看着一大堆HASH值会翻白眼。 哈希算法又称为摘要算法，它可以将任意数据通过一个函数转换成长度固定的数据串（通常用16进制的字符串表示），函数与数据串之间形成一一映射的关系。 举个粒子，我写了一篇小说，摘要是一个string:'关于甲状腺精灵的奇妙冒险'，并附上这篇文章的摘要是'2d73d4f15c0db7f5ecb321b6a65e5d6d'。如果有人篡改了我的文章，并发表为'关于JOJO的奇妙冒险'，我可以立即发现我的文章被篡改过，因为根据'关于JOJO的奇妙冒险'计算出的摘要不同于原始文章的摘要。 可见，摘要算法就是通过摘要函数f()对任意长度的数据data计算出固定长度的摘要digest，目的是为了发现原始数据是否被人篡

HASH表

hashing定义了一种将字符组成的字符串转换为固定长度(一般是更短长度)的数值或索引值 的方法，称为散列法，也叫哈希法。由于通过更短的哈希值比用原始值进行数据库搜索更快，这种方法一般用来在数据库中建立索引并进行搜索，同时还用在各种解密算法中。 设所有可能出现的关键字集合记为u(简称全集)。实际发生(即实际存储)的关键字集合记为k（|k|比|u|小得多）。|k|是集合k中元素的个数。 散列方法是使用函数hash将u映射到表t[0..m-1]的下标上（m=o(|u|)）。这样以u中关键字为自变量，以h为函数的运算结果就是相应结点的存储地址。从而达到在o(1)时间内就可完成查找。 其中： ①hash：u→{0，1，2，…，m-1} ，通常称h为散列函数(hash function)。散列函数h 的作用是压缩待处理的下标范围，使待处理的|u|个值减少到m个值，从而降低空间开销。 ②t为散列表(hash table)。 ③hash(ki)(ki∈u)是关键字为ki结点存储地址(亦称散列值或散列地址)。 ④将结点按其关键字的散列地址存储到散列表中的过程称为散列(hashing). 比如：有一组数据包括用户名字、电话、住址等，为了快速的检索，我们可以利用名字作为关键码，hash规则就是把名字中每一个字的拼音的第一个字母拿出来，把该字母在26个字母中的顺序值取出来加在一块作为改记录的地址。比如张三，就是z+s＝26+19＝45。就是把张三存在地址为45处。 但是这样存在一个问题，比如假如有个用户名字叫做：周四，那么计算它的地址时也是z+s＝45，这样它与张三就有相同的地址，这就是冲突，也叫作碰撞！ 冲突：两个不同的关键字，由于散列函数值相同，因而被映射到同一表位置上。该现象称为冲突(collision)或碰撞。发生冲突的两个关键字称为该散列函数的同义词(synonym)。 冲突基本上不可避免的，除非数据很少，我们只能采取措施尽量避免冲突，或者寻找解决冲突的办法。影响冲突的因素 冲突的频繁程度除了与h相关外，还与表的填满程度相关。 设m和n分别表示表长和表中填人的结点数，则将α=n/m定义为散列表的装填因子(load factor)。α越大，表越满，冲突的机会也越大。通常取α≤1。 散列函数的构造方法： 1、散列函数的选择有两条标准：简单和均匀。 简单指散列函数的计算简单快速； 均匀指对于关键字集合中的任一关键字，散列函数能以等概率将其映射到表空间的任何一个位置上。也就是说，散列函数能将子集k随机均匀地分布在表的地址集{0，1，…，m-1}上，以使冲突最小化。 2、常用散列函数 （1）直接定址法：比如在一个0～100岁的年龄统计表，我们就可以把年龄作为地址。 （2）平方取中法

哈希函数编程实现

#include #include #include #include #include #include using namespace std; class Hash; class Node{//边节点类 public: Node(char *ptr){ int len=strlen(ptr); str=new char[len+1]; for(int i=0;i

散列函数

散列函数 又称hash函数，Hash函数(也称杂凑函数或杂凑算法)就是把任意长的输入消息串变化成固定长的输出串的一种函数。这个输出串称为该消息的杂凑值。一般用于产生消息摘要，密钥加密等. 一个安全的杂凑函数应该至少满足以下几个条件: ①输入长度是任意的; ②输出长度是固定的,根据目前的计算技术应至少取128bits长,以便抵抗生日攻击; ③对每一个给定的输入,计算输出即杂凑值是很容易的 ④给定杂凑函数的描述,找到两个不同的输入消息杂凑到同一个值是计算上不可行的,或给定杂凑函数的描述和一个随机选择的消息,找到另一个与该消息不同的消息使得它们杂凑到同一个值是计算上不可行的。 Hash函数主要用于完整性校验和提高数字签名的有效性,目前已有很多方案。这些算法都是伪随机函数,任何杂凑值都是等可能的。输出并不以可辨别的方式依赖于输入;在任何输入串中单个比特的变化,将会导致输出比特串中大约一半的比特发生变化。 常见散列函数(Hash函数) ·MD5（Message Digest Algorithm 5）：是RSA数据安全公司开发的一种单向散列算法，MD5被广泛使用，可以用来把不同长度的数据块进行暗码运算成一个12 8位的数值； ·SHA（Secure Hash Algorithm）这是一种较新的散列算法，可以对任意长度的数据运算生成一个160位的数值； ·MAC（Message Authentication Code）：消息认证代码，是一种使用密钥的单向函数，可以用它们在系统上或用户之间认证文件或消息。HMAC（用于消息认证的密钥散列法）就是这种函数的一个例子。 ·CRC（Cyclic Redundancy Check）：循环冗余校验码，CRC校验由于实现简单，检错能力强，被广泛使用在各种数据校验应用中。占用系统资源少，用软硬件均能实现，是进行数据传输差错检测地一种很好的手段（CRC 并不是严格意义上的散列算法，但它的作用与散列算法大致相同，所以归于此类）。 讨论几种散列函数。在以下的讨论中，我们假设处理的是值为整型的关键码，否则我们总可以建立一种关键码与正整数之间的一一对应关系，从而把该关键码的检索转化为对与其对应的正整数的检索；同时，进一步假定散列函数的值落在0到M－1之间。散列函数的选取原则是：运算尽可能简单；函数的值域必须在散列表的范围内；尽可能使得结点均匀分布，也就是尽量让不同的关键码具有不同的散列函数值。需要考虑各种因素：关键码长度、散列表大小、关键码分布情况、记录的检索频率等等。下面我们介绍几种常用的散列函数。 1、除余法

加密解密常用函数

本帖最后由小平于2013-6-22 10:05 编辑 #region DES加密解密 ///

/// DES加密 ///

/// 待加密字串 /// 32位Key值 /// 加密后的字符串 public string DESEncrypt(string strSource) { return DESEncrypt(strSource, DESKey); } public string DESEncrypt(string strSource, byte[] key) { SymmetricAlgorithm sa = Rijndael.Create(); sa.Key = key; sa.Mode = CipherMode.ECB; sa.Padding = PaddingMode.Zeros; MemoryStream ms = new MemoryStream(); CryptoStream cs = new CryptoStream(ms, sa.CreateEncryptor(), CryptoStreamMode.Write); byte[] byt = Encoding.Unicode.GetBytes(strSource);

cs.Write(byt, 0, byt.Length); cs.FlushFinalBlock(); cs.Close(); return Convert.ToBase64String(ms.ToArray()); } ///

/// DES解密 ///

/// 待解密的字串 /// 32位Key值 /// 解密后的字符串 public string DESDecrypt(string strSource) { return DESDecrypt(strSource, DESKey); } public string DESDecrypt(string strSource, byte[] key) { SymmetricAlgorithm sa = Rijndael.Create(); sa.Key = key; sa.Mode = CipherMode.ECB; sa.Padding = PaddingMode.Zeros; ICryptoTransform ct = sa.CreateDecryptor();

常见的Hash算法

常见的Hash算法 1.简介 哈希函数按照定义可以实现一个伪随机数生成器(PRNG)，从这个角度可以得到一个公认的结论：哈希函数之间性能的比较可以通过比较其在伪随机生成方面的比较来衡量。 一些常用的分析技术，例如泊松分布可用于分析不同的哈希函数对不同的数据的碰撞率(collision rate)。一般来说，对任意一类的数据存在一个理论上完美的哈希函数。这个完美的哈希函数定义是没有发生任何碰撞，这意味着没有出现重复的散列值。在现实中它很难找到一个完美的哈希散列函数，而且这种完美函数的趋近变种在实际应用中的作用是相当有限的。在实践中人们普遍认识到，一个完美哈希函数的哈希函数，就是在一个特定的数据集上产生的的碰撞最少哈希的函数。 现在的问题是有各种类型的数据，有一些是高度随机的，有一些有包含高纬度的图形结构，这些都使得找到一个通用的哈希函数变得十分困难，即使是某一特定类型的数据，找到一个比较好的哈希函数也不是意见容易的事。我们所能做的就是通过试错方法来找到满足我们要求的哈希函数。可以从下面两个角度来选择哈希函数： 1.数据分布 一个衡量的措施是考虑一个哈希函数是否能将一组数据的哈希值进行很好的分布。要进行这种分析，需要知道碰撞的哈希值的个数，如果用链表来处理碰撞，则可以分析链表的平均长度，也可以分析散列值的分组数目。 2.哈希函数的效率 另个一个衡量的标准是哈希函数得到哈希值的效率。通常，包含哈希函数的算法的算法复杂度都假设为O(1)，这就是为什么在哈希表中搜索数据的时间复杂度会被认为是"平均为O(1)的复杂度"，而在另外一些常用的数据结构，比如图(通常被实现为红黑树)，则被认为是O(logn)的复杂度。 一个好的哈希函数必修在理论上非常的快、稳定并且是可确定的。通常哈希函数不可能达到O(1)的复杂度，但是哈希函数在字符串哈希的线性的搜索中确实是非常快的，并且通常哈希函数的对象是较小的主键标识符，这样整个过程应该是非常快的，并且在某种程度上是稳定的。 在这篇文章中介绍的哈希函数被称为简单的哈希函数。它们通常用于散列（哈希字符串）数据。它们被用来产生一种在诸如哈希表的关联容器使用的key。这些哈希函数不是密码安全的，很容易通过颠倒和组合不同数据的方式产生完全相同的哈希值。 2.哈希方法学 哈希函数通常是由他们产生哈希值的方法来定义的，有两种主要的方法： 1.基于加法和乘法的散列 这种方式是通过遍历数据中的元素然后每次对某个初始值进行加操作，其中加的值和这个数据的一个元素相关。通常这对某个元素值的计算要乘以一个素数。

安全哈希函数简介

安全哈希函数 一、哈希函数定义 Hash，一般翻译做“散列”，也有直接音译为”哈希”的，就是把任意长度的输入（又叫做预映射，pre-image），通过散列算法，变换成固定长度的输出，该输出就是散列值。这种转换是一种压缩映射，也就是，散列值的空间通常远小于输入的空间，不同的输入可能会散列成相同的输出，而不可能从散列值来唯一的确定输入值。简单的说就是一种将任意长度的消息压缩到某一固定长度的消息摘要的函数。 二、性质 基本特性：如果两个散列值是不相同的（根据同一函数），那么这两个散列值的原始输入也是不相同的。但反过来不同的原始输入不一定能得到相同的散列值，即发生了碰撞。哈希函数的定义域无限，而值域有限，因此理论上来讲每个哈希函数都可以找到碰撞。 一个“优良”的hash函数f 应当满足以下三个条件： 任意y，找x，使得f(x)=y，非常困难。此为哈希函数的单向性，或抗原像性（preimage resistant）。 给定x1，找x2，使得f(x1)=f(x2)，非常困难。弱抗碰撞性，或抗第二原像性（second preimage resistant）。 找x1，x2，使得f(x1)=f(x2)，非常困难。强抗碰撞性（Collision Resistant）。 三、分类 哈希函数有字符串哈希函数，一般用于数据存储；安全哈希函数 安全哈希函数的分类： 根据安全水平： 弱抗碰撞哈希函数和强抗碰撞哈希函数，后者是包含前者的。 在保护口令的应用中，只需弱抗碰撞性就够了，但在数字签名中，必须有强抗碰撞性。

根据是否使用密钥： 带密钥的哈希函数：消息的散列值由只有通信双方知道的秘密密钥K来控制，此时散列值称作MAC(Message Authentication Code) 不带密钥的哈希函数：消息的散列值的产生无需使用密钥，此时散列值称作MDC(Message Detection Code 四、哈希函数的用途 数字签名 哈希函数可以提高签名的速度，减少运算，又可以不泄露签名所对应的消息，还可以将消息的签名与加密变换分开处理。 校验 可以校验数据是否被篡改。传输消息之前对消息进行哈希变换，接收者也进行相同的哈希变换，若两个哈希值相同，可以认为消息在传输过程中没有被篡改。 快速访问 散列表的寻址时间复杂度为O(1)，在数据存储中运用较多，这里不作详述。 安全访问认证 MD5广泛用于操作系统的登陆认证上，如在Unix系统中用户的密码是以MD5（或其它类似的算法）经Hash运算后存储在文件系统中。当用户登录的时候，系统把用户输入的密码进行MD5 Hash运算，然后再去和保存在文件系统中的MD5值进行比较，进而确定输入的密码是否正确。通过这样的步骤，系统在并不知道用户密码的明码的情况下就可以确定用户登录系统的合法性。这可以避免用户的密码被具有系统管理员权限的用户知道。 伪随机数生成

常用的哈希函数

常用的哈希函数 通用的哈希函数库有下面这些混合了加法和一位操作的字符串哈希算法。下面的这些算法在用法和功能方面各有不同，但是都可以作为学习哈希算法的实现的例子。(其他版本代码实现见下载） 1.RS 从Robert Sedgwicks的Algorithms in C一书中得到了。我(原文作者)已经添加了一些简单的优化的算法，以加快其散列过程。 [java]view plaincopy 1.public long RSHash(String str) 2. { 3.int b = 378551; 4.int a = 63689; 5.long hash = 0; 6.for(int i = 0; i < str.length(); i++) 7. { 8. hash = hash * a + str.charAt(i); 9. a = a * b; 10. } 11.return hash; 12. } 2.JS Justin Sobel写的一个位操作的哈希函数。 [c-sharp]view plaincopy 1.public long JSHash(String str) 2. { 3.long hash = 1315423911; 4.for(int i = 0; i < str.length(); i++) 5. { 6. hash ^= ((hash << 5) + str.charAt(i) + (hash >> 2)); 7. } 8.return hash; 9. } 3.PJW 该散列算法是基于贝尔实验室的彼得J温伯格的的研究。在Compilers一书中（原则，技术和工具），建议采用这个算法的散列函数的哈希方法。

字符串哈希函数

字符串哈希函数 哈希函数h是一个能够将n个键值xj的集合映射到一个整数集合的函数h(xi)，其值域范围是0≤h(xj)≤m-l，允许重复。哈希是一个具有查找表功能并且提供平均情况下快速访问的标准方法。例如，当数据包含n个整数键值。某常用哈希函数采用h(x)=x mod m，其中m是一个较小的值，且满足m>n/a。a是装载因子，表示记录数和可用地址数的比例关系。m一般选择一个素数，因此如果要求提供一个对1000个整数键值进行哈希的函数，一个程序员可能会建议写出如下函数形式：，h(x)=x mod 1399。并且提供一个装载因子为。a=0.7的表，该表声明能够存放1399个地址。 a越小，两个不同键值在相同哈希值相互冲突的可能性就越小，然而冲突总是不可避免。第1次考虑这个问题时，事实可能让人吃惊，最好的例子莫过于著名的生日悖论(birthday paradox)。假定一年有365天，那么要组合多少个人，才能使得出现生日相同的人这一概率超过0.5呢？换句话说，给定一个365个哈希槽(hashslot)。随机选择多少个键值才能够使得出现冲突的概率超过0.5?当首次面对这样一个问题时，一般的反应肯定是认为需要很多人才行。事实上，答案是只需区区23人。找到一个能够满足现实大小要求且无冲突的哈希函数的几率小到几乎可以忽略25。例如，一个1000个键值和1399个随机选择的槽，完全没有冲突的概率为2.35×10-217（概率的计算诱导公式将在下一节中给出，以公式4.1代入m=1399和n=1000得到），如何才能最好地处理这些不可避免冲突？这一话题将在本节中以大段篇幅展开，这里我们正是要找到其中万里挑一的能够避免所有冲突的哈希函数。 如果在一般的哈希函数中再增加一条额外的性质，即对于任意的xi和xj，当且仅当i=j时才有h(xi)=h(xj)，这就是完美哈希函数(perfect hash function)。这里，当对一个键值集合L进行哈希时，不可能出现任何冲突。 如果哈希函数不仅是完美的，并映射到的值域范围为m=n，n个键值中的任意一个都一一映射到唯一整数（该整数是介于1~n的某个整数），这时表的装载因子是a = 1.0，因此该函数称为“最小完美哈希函数”(minimal perfect hash function)，或者简记为“MPHF”。一个MPHF保证了任何一个键值只需进行一次探测(one-probe)访问，并且表中不包含无用槽。 最后，如果哈希函数还具有这样的性质，即若xi

哈 希 常 见 算 法 及 原 理

Python算法系列-哈希算法 哈希算法一、常见数据查找算法简介二、什么是哈希三、实例：两个数字的和1.问题描述2.双指针办法解决3.哈希算法求解四、总结哈希算法又称散列函数算法，是一种查找算法。就是把一些复杂的数据通过某种映射关系。映射成更容易查找的方式，但这种映射关系可能会发生多个关键字映射到同一地址的现象，我们称之为冲突。在这种情况下，我们需要对关键字进行二次或更多次处理。出这种情况外，哈希算法可以实现在常数时间内存储和查找这些关键字。 一、常见数据查找算法简介 常见的数据查找算法： 顺序查找：是最简单的查找方法。需要对数据集中的逐个匹配。所以效率相对较低，不太适合大量数据的查找问题。 二分法查找：效率很高，但是要求数据必须有序。面对数据排序通常需要更多的时间。 深度优先和广度优先算法：对于大量的数据查找问题，效率并不高。这个我们后面专门讲解。 阿希查找算法：查找速度快，查询插入，删除操作简单等原因获得广泛的应用。 二、什么是哈希 哈希查找的原理：根据数量预先设一个长度为M的数组。使用一个哈希函数F并以数据的关键字作为自变量得到唯一的返回值，返回值的范围

是0~M-1。这样就可以利用哈希函数F将数据元素映射到一个数组的某一位下标，并把数据存放在对应位置，查找时利用哈希函数F计算，该数据应存放在哪里，在相应的存储位置取出查找的数据。 这里就有一个问题： 关键字的取值在一个很大的范围，数据在通过哈希函数进行映射时。很难找到一个哈希函数，使得这些关键字都能映射到唯一的值。就会出现多个关键字映射到同一个值的现象，这种现象我们称之为冲突。 哈西算法冲突的解决方案有很多：链地址法，二次再散列法。线性探测再散列建立一个公共溢出区 注意：链地址法本质是数组+链表的数据结构 链地址法存储数据过程： 首先建立一个数组哈希存储所有链表的头指针。由数组的关键字key 通过对应的哈希函数计算出哈希地址。找到相应的桶号之后，建立新的节点存储该数据。并把节点放到桶内的链表的最后面或者最前面。 链地址法查找数据：由数据关键字通过哈希。函数计算关键字对应的哈希地址之后顺序比较同类不节点。是否与所查到的关键字一样，直到找到数据为止，如果全部节点都不和关键字一样，则书名哈系表里没有该数据。解决了哈希函数的冲突。 用链地址法构造的散列表插入和删除节点操作易于实现，所以构造链表的时间开销很低。但是指针需要开辟额外的地址空间，当数据量很大时会扩大哈希表规模，内存空间要求较大。 三、实例：两个数字的和

Hash函数在信息安全中的重要运用

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作者：PanHongliang 仅供个人学习 Hash函数在信息安全中的重要运用 学号：09008010124姓名：罗杨 摘要：随着计算机和Internet在各行各业的广泛应用，信息高速化的交互

传递过程中，信息安全问题备受关注。而基于hash函数的各种算法的产生和运用，为信息上一把牢固的安全之锁，md5、sha-1文件校验，加密存储，数字签名，PKI建设等对各种信息有充分的安全保障，能有效地防止攻击，保证真实信息不被修改或者泄露。 关键词：哈希 hash md5 数字签名 PKI 散列校验公钥私钥 一、定义 Hash，一般翻译做"散列"，也有直接音译为"哈希"的，就是把任意长度的输入（又叫做预映射， pre-image），通过散列算法，变换成固定长度的输出，该输出就是散列值。这种转换是一种压缩映射，也就是，散列值的空间通常远小于输入的空间，不同的输入可能会散列成相同的输出，而不可能从散列值来唯一的确定输入值。简单的说就是一种将任意长度的消息压缩到某一固定长度的消息摘要的函数。HASH主要用于信息安全领域中加密算法，他把一些不同长度的信息转化成杂乱的128位的编码里，叫做Hash值。 二、算法举例 1、MD4 MD4(RFC 1320)是 MIT 的 Ronald L. Rivest 在 1990 年设计的，MD 是Message Digest 的缩写。它适用在32位字长的处理器上用高速软件实现--它是基于 32 位操作数的位操作来实现的。 MD4散列的例子： MD4 ("") = 31d6cfe0d16ae931b73c59d7e0c089c0 MD4 ("a") = bde52cb31de33e46245e05fbdbd6fb24 MD4 ("abc") = a448017aaf21d8525fc10ae87aa6729d MD4 ("message digest") = d9130a8164549fe818874806e1c7014b 2、MD5

Hash算法实验原理及哈希函数简介

任务一 MD5算法111111********* 一．哈希函数简介 信息安全的核心技术是应用密码技术。密码技术的应用远不止局限于提供机密性服务,密码技术也提供数据完整性服务。密码学上的散列函数(Hash Functions)就是能提供数据完整性保障的一个重要工具。Hash函数常用来构造数据的短“指纹”：消息的发送者使用所有的消息产生一个附件也就是短“指纹”，并将该短“指纹”与消息一起传输给接收者。即使数据存储在不安全的地方，接收者重新计算数据的指纹，并验证指纹是否改变，就能够检测数据的完整性。这是因为一旦数据在中途被破坏，或改变，短指纹就不再正确。 散列函数是一个函数，它以一个变长的报文作为输入，并产生一个定长的散列码，有时也称为报文摘要，作为函数的输出。散列函数最主要的作用于是用于鉴别，鉴别在网络安全中起到举足轻重的地位。鉴别的目的有以下两个：第一，验证信息的发送者是真正的，而不是冒充的，同时发信息者也不能抵赖，此为信源识别；第二，验证信息完整性，在传递或存储过程中未被篡改，重放或延迟等。 二．哈希函数特点 密码学哈希函数（cryptography hash function，简称为哈希函数）在现代密码学中起着重要的作用，主要用于对数据完整性和消息认证。哈希函数的基本思想是对数据进行运算得到一个摘要，运算过程满足： z压缩性：任意长度的数据，算出的摘要长度都固定。 z容易计算：从原数据容易算出摘要。 z抗修改性：对原数据进行任何改动，哪怕只修改1个字节，所得到的摘要都有很大区别。 z弱抗碰撞：已知原数据和其摘要，想找到一个具有相同摘要的数据（即伪造数据），在计算上是困难的。