Какие три метода используют хеш функцию. Понятие хеширования

Что такое хеш? Хеш-функцией называется математическое преобразование информации в короткую, определенной длины строку.

Зачем это нужно? Анализ при помощи хеш-функций часто используют для контроля целостности важных файлов операционной системы, важных программ, важных данных. Контроль может производиться как по необходимости, так и на регулярной основе.

Как это делается? Вначале определяют, целостность каких файлов нужно контролировать. Для каждого файла производится вычисления значения его хеша по специальному алгоритму с сохранением результата. Через необходимое время производится аналогичный расчет и сравниваются результаты. Если значения отличаются, значит информация содержащаяся в файле была изменена.

Какими характеристиками должна обладать хеш-функция?

• должна уметь выполнять преобразования данных произвольной длины в фиксированную;
• должна иметь открытый алгоритм, чтобы можно было исследовать её криптостойкость;
• должна быть односторонней, то есть не должно быть математической возможности по результату определить исходные данные;
• должна «сопротивляться» коллизиям, то есть не должна выдавать одинаковых значений при разных входных данных;
• не должна требовать больших вычислительных ресурсов;
• при малейшем изменении входных данных результат должен существенно изменяться.

Какие популярные алгоритмы хеширования? В настоящее время используются следующие хеш-функции:

• CRC – циклический избыточный код или контрольная сумма. Алгоритм весьма прост, имеет большое количество вариаций в зависимости от необходимой выходной длины. Не является криптографическим!
• MD 5 – очень популярный алгоритм. Как и его предыдущая версия MD 4 является криптографической функцией. Размер хеша 128 бит.
• SHA -1 – также очень популярная криптографическаяфункция. Размер хеша 160 бит.
• ГОСТ Р 34.11-94 – российский криптографический стандарт вычисления хеш-функции. Размер хеша 256 бит.

Когда эти алгоритмы может использовать системный администратор? Часто при скачивании какого-либо контента, например программ с сайта производителя, музыки, фильмов или другой информации присутствует значение контрольных сумм, вычисленных по определенному алгоритму. Из соображений безопасности после скачивания необходимо провести самостоятельное вычисление хеш-функции и сравнить значение с тем, что указано на сайте или в приложении к файлу. Делали ли вы когда-нибудь такое?

Чем удобнее рассчитывать хеш? Сейчас существует большое количество подобных утилит как платных, так и свободных для использования. Мне лично понравилась HashTab . Во-первых, утилита при установке встраивается в виде вкладки в свойства файлов, во-вторых, позволяет выбирать большое количество алгоритмов хеширования, а в третьих является бесплатной для частного некоммерческого использования.

Что есть российского? Как было сказано выше в России есть стандарт хеширования ГОСТ Р 34.11-94, который повсеместно используется многими производителями средств защиты информации. Одним из таких средств является программа фиксации и контроля исходного состояния программного комплекса «ФИКС». Эта программа является средством контроля эффективности применения СЗИ.

ФИКС (версия 2.0.1) для Windows 9x/NT/2000/XP

• Вычисление контрольных сумм заданных файлов по одному из 5 реализованных алгоритмов.
• Фиксация и последующий контроль исходного состояния программного комплекса.
• Сравнение версий программного комплекса.
• Фиксация и контроль каталогов.
• Контроль изменений в заданных файлах (каталогах).
• Формирование отчетов в форматах TXT, HTML, SV.
• Изделие имеет сертификат ФСТЭК по НДВ 3 № 913 до 01 июня 2013 г.

А как на счет ЭЦП? Результат вычисленияхеш-функции вместе с секретным ключом пользователя попадает на вход криптографического алгоритма, где и рассчитывается электронно-цифровая подпись. Строго говоря, хеш-функция не является частью алгоритма ЭЦП, но часто это делается специально, для того, чтобы исключить атаку с использованием открытого ключа.

В настоящее время многие приложения электронной коммерции позволяют хранить секретный ключ пользователя в закрытой области токена (ruToken , eToken ) без технической возможности извлечения его оттуда. Сам токен имеет весьма ограниченную область памяти, измеряемую в килобайтах. Для подписания документа нет никакой возможности передать документ в сам токен, а вот передать хеш документа в токен и на выходе получить ЭЦП очень просто.

И т. п.). Выбор той или иной хеш-функции определяется спецификой решаемой задачи. Простейшими примерами хеш-функций могут служить контрольная сумма или CRC .

В общем случае однозначного соответствия между исходными данными и хеш-кодом нет. Поэтому существует множество массивов данных, дающих одинаковые хеш-коды - так называемые коллизии . Вероятность возникновения коллизий играет немаловажную роль в оценке «качества» хеш-функций.

Контрольные суммы

Несложные, крайне быстрые и легко реализуемые аппаратно алгоритмы, используемые для защиты от непреднамеренных искажений, в том числе ошибок аппаратуры.

По скорости вычисления в десятки и сотни раз быстрее, чем криптографические хеш-функции, и значительно проще в аппаратной реализации.

Платой за столь высокую скорость является отсутствие криптостойкости - легкая возможность подогнать сообщение под заранее известную сумму. Также обычно разрядность контрольных сумм (типичное число: 32 бита) ниже, чем криптографических хешей (типичные числа: 128, 160 и 256 бит), что означает возможность возникновения непреднамеренных коллизий.

Простейшим случаем такого алгоритма является деление сообщения на 32- или 16- битные слова и их суммирование, что применяется, например, в TCP/IP .

Как правило, к такому алгоритму предъявляются требования отслеживания типичных аппаратных ошибок, таких, как несколько подряд идущих ошибочных бит до заданной длины. Семейство алгоритмов т. н. «циклический избыточных кодов » удовлетворяет этим требованиям. К ним относится, например, CRC32 , применяемый в аппаратуре ZIP.

Криптографические хеш-функции

Среди множества существующих хеш-функций принято выделять криптографически стойкие , применяемые в криптографии . Криптостойкая хеш-функция прежде всего должна обладать стойкостью к коллизиям двух типов:

Применение хеширования

Хеш-функции также используются в некоторых структурах данных - хеш-таблицаx и декартовых деревьях . Требования к хеш-функции в этом случае другие:

• хорошая перемешиваемость данных
• быстрый алгоритм вычисления

Сверка данных

В общем случае это применение можно описать, как проверка некоторой информации на идентичность оригиналу, без использования оригинала. Для сверки используется хеш-значение проверяемой информации. Различают два основных направления этого применения:

Проверка на наличие ошибок

Например, контрольная сумма может быть передана по каналу связи вместе с основным текстом. На приёмном конце, контрольная сумма может быть рассчитана заново и её можно сравнить с переданным значением. Если будет обнаружено расхождение, то это значит, что при передаче возникли искажения и можно запросить повтор.

Бытовым аналогом хеширования в данном случае может служить приём, когда при переездах в памяти держат количество мест багажа. Тогда для проверки не нужно вспоминать про каждый чемодан, а достаточно их посчитать. Совпадение будет означать, что ни один чемодан не потерян. То есть, количество мест багажа является его хеш-кодом.

Проверка парольной фразы

В большинстве случаев парольные фразы не хранятся на целевых объектах, хранятся лишь их хеш-значения. Хранить парольные фразы нецелесообразно, так как в случае несанкционированного доступа к файлу с фразами злоумышленник узнает все парольные фразы и сразу сможет ими воспользоваться, а при хранении хеш-значений он узнает лишь хеш-значения, которые не обратимы в исходные данные, в данном случае в парольную фразу. В ходе процедуры аутентификации вычисляется хеш-значение введённой парольной фразы, и сравнивается с сохранённым.

Примером в данном случае могут служить ОС GNU/Linux и Microsoft Windows XP . В них хранятся лишь хеш-значения парольных фраз из учётных записей пользователей.

Ускорение поиска данных

Например, при записи текстовых полей в базе данных может рассчитываться их хеш код и данные могут помещаться в раздел, соответствующий этому хеш-коду. Тогда при поиске данных надо будет сначала вычислить хеш-код текста и сразу станет известно, в каком разделе их надо искать, то есть, искать надо будет не по всей базе, а только по одному её разделу (это сильно ускоряет поиск).

Бытовым аналогом хеширования в данном случае может служить помещение слов в словаре по алфавиту. Первая буква слова является его хеш-кодом, и при поиске мы просматриваем не весь словарь, а только нужную букву.

Список алгоритмов

• SHA-2 (SHA-224, SHA-256, SHA-384, SHA-512)
• RIPEMD-160
• RIPEMD-320
• Snefru
• Tiger (Whirlpool
• IP Internet Checksum (RFC 1071)

Ссылки

Wikimedia Foundation . 2010 .

Смотреть что такое "Хеш-функция" в других словарях:

хеш-функция - Функция, которая при различных размерах входного значения имеет выход фиксированного размера. хэш функция — Тематики информационные технологии в… … Справочник технического переводчика Википедия

Хеш таблица это структура данных, реализующая интерфейс ассоциативного массива, а именно, она позволяет хранить пары (ключ, значение) и выполнять три операции: операцию добавления новой пары, операцию поиска и операцию удаления пары по… … Википедия

Коллизией хеш функции называется два различных входных блока данных и таких, что Коллизии существуют для большинства хеш функций, но для «хороших» хеш функций частота их возникновения близка к теоретическому минимуму. В некоторых частных случаях … Википедия

Хеширование (иногда хэширование, англ. hashing) преобразование входного массива данных произвольной длины в выходную битовую строку фиксированной длины. Такие преобразования также называются хеш функциями или функциями свёртки, а их результаты… … Википедия

Tiger хеш функция, разработанная Росом Андерсоном и Эли Бихамом в 1995 году. Tiger был предназначен для особенно быстрого выполнения на 64 разрядных компьютерах. Tiger не имеет патентных ограничений, может использоваться свободно как с… … Википедия

Хеш-функция – легко вычислимая функция, преобразующая исходное сообщения произвольной длины (прообраз) в сообщение фиксированное длины (хеш-образ), для которой не существует эффективного алгоритма поиска коллизий.

Коллизией для функции h называется пара значений x, y, x ≠ y , такая, что h(x) = h(y) . Т.о. хеш-функция должна обладать следующими свойствами:

Для данного значения h(x) невозможно найти значение аргумента x . Такие хеш-функции называют стойкими в смысле обращения или стойкими в сильном смысле ;

Для данного аргумента x невозможно найти другой аргумент y такой, что h(x) = h(y) . Такие хеш-функции называют стойкими в смысле вычисления коллизий или стойкими в слабом смысле .

В случае, когда значение хеш-функции зависит не только от прообраза, но и закрытого ключа, то это значение называют кодом проверки подлинности сообщений (Message Authentication Code, MAC), кодом проверки подлинности данных (Data Authentication Code, DAC) или имитовставкой .

На практике хеш-функции используют в следующих целях:

Для ускорения поиска данных в БД;

Ускорения поиска данных. Например, при записи текстовых полей в базе данных может рассчитываться их хеш-код и данные могут помещаться в раздел, соответствующий этому хеш-коду. Тогда при поиске данных надо будет сначала вычислить хеш-код текста и сразу станет известно, в каком разделе их надо искать, т.е. искать надо будет не по всей базе, а только по одному её разделу (это сильно ускоряет поиск).

Бытовым аналогом хеширования в данном случае может служить размещение слов в словаре по алфавиту. Первая буква слова является его хеш-кодом, и при поиске мы просматриваем не весь словарь, а только раздел с нужной буквой.

Процедура вычисления (стандартная схема алгоритма) хеш-функции представлена на следующем рисунке.

Рис.10.1. Процедура вычисления значения хеш-функции

1) К исходному сообщению Т добавляется вспомогательная информация (например, длина прообраза, вспомогательные символы и т.д.) так, чтобы длина прообраза Х стала кратной величине L бл , определенной спецификацией (стандартом) хеш-функции.

2) Для инициализации процедуры хеширования используется синхропосылка y 0 .

3) Прообраз X разбивается на n блоков x i (i = 1 .. n) фиксированной длины L бл , над которыми выполняется однотипная процедура хеширования f(y i-1 , x i) , зависящая от результата хеширования предыдущего блока y i-1 .

4) Хеш-образом h(T) исходного сообщения Т будет результат процедуры хеширования y n , полученный после обработки последнего блока x n .

10.2. MD5

MD5 (англ. Message Digest 5) – 128-битный алгоритм хеширования, разработанный профессором Рональдом Л. Ривестом из Массачусетского технологического института (Massachusetts Institute of Technology, MIT) в 1991 г. Является улучшенной в плане безопасности версией MD4 .

Ниже приведен алгоритм вычисления хеша.

1. Выравнивание потока.

В конец исходного сообщения, длиной L , дописывают единичный бит, затем необходимое число нулевых бит так, чтобы новый размер L" был сравним с 448 по модулю 512 (L’ mod 512 = 448). Добавление нулевых бит выполняется, даже если новая длина, включая единичный бит, уже сравнима с 448.

2. Добавление длины сообщения.

К модифицированному сообщению дописывают 64-битное представление длины данных (количество бит в сообщении). Т.е. длина сообщения T становится кратной 512 (T mod 512 = 0). Если длина исходного сообщения превосходит 2 64 - 1, то дописывают только младшие 64 бита. Кроме этого, для указанного 64-битного представления длины вначале записываются младшие 32 бита, а затем старшие 32 бита.

3. Инициализация буфера.

Для вычислений инициализируются 4 переменных размером по 32 бита и задаются начальные значения (шестнадцатеричное представление):

A = 67 45 23 01;
B = EF CD AB 89;
C = 98 BA DC FE;
D = 10 32 54 76.

В этих переменных будут храниться результаты промежуточных вычислений. Начальное состояние ABCD называется инициализирующим вектором.

4. Вычисление хеша в цикле.

Исходное сообщение разбивается на блоки T , длиной 512 бит. Для каждого блока в цикле выполняется процедура, приведенная на рис.10.2. Результат обработки всех блоков исходного сообщения в виде объединения 32-битных значений переменных ABCD и будет являться хешем.

Рис.10.2. Шаг основного цикла вычисления хеша

В каждом раунде над переменными ABCD и блоком исходного текста Т в цикле (16 итераций) выполняются однотипные преобразования по следующей схеме.

Рис.10.3. Одна итерация цикла раунда

Условные обозначения.

1) RF - раундовая функция, определяемая по следующей таблице.

Таблица 10.1. Раундовые функции RF

2) t j - j-ая 32-битовая часть блока исходного сообщения Т с обратным порядком следования байт;

3) k i - целая часть константы, определяемой по формуле

k i = 2 32 * | sin(i + 16 * (r - 1)) |, (10.1)

где i – номер итерации цикла (i = 1..16);
r – номер раунда (r = 1..4).

Аргумент функции sin измеряется в радианах.

4) ⊞ – сложение по модулю 2 32 .

5) <<< s i – циклический сдвиг влево на s i разрядов.

Используемая 32-битовая часть блока исходного сообщения t j и величина циклического сдвига влево s i зависят от номера итерации и приведены в следующей таблице.

Таблица 10.2. Величины, используемые на шаге цикла раунда

После 4 раундов новое (модифицированное) значение каждой из переменных ABCD складывается (⊞ ) с исходным (значением переменной до 1-го раунда).

5. Перестановка байт в переменных ABCD . После обработки всех блоков исходного сообщения для каждой переменной выполняется обратная перестановка байт.

Поиск коллизий.

В 2004 г. китайские исследователи Ван Сяоюнь (Wang Xiaoyun), Фен Дэнгуо (Feng Dengguo), Лай Сюэцзя (Lai Xuejia) и Юй Хунбо (Yu Hongbo) объявили об обнаруженной ими уязвимости в алгоритме, позволяющей за небольшое время (1 час на кластере IBM p690) находить коллизии.

10.3. Применение шифрования для получения хеш-образа

Для выработки устойчивого к коллизиям хеш-образа могут применяться специальные режимы, предусмотренные в блочных шифрах (например, сцепление блоков шифра у ), или в самой хеш-функции, как составная часть, может использоваться один из режимов блочного шифра (например, составной часть хеш-функции по ГОСТ 34.11-94 1 является режим простой замены алгоритма криптографического преобразования по 2).

Напомним что в случае, когда значение хеш-функции зависит не только от прообраза, но и закрытого ключа, то хеш-образ называют кодом проверки подлинности сообщений (Message Authentication Code, MAC), кодом проверки подлинности данных (Data Authentication Code, DAC) или имитовставкой .

В качестве примера приведем режим (сцепление блоков шифра - Cipher Block Chaining).

Рис.10.4. Схема алгоритма DES в режиме сцепления блоков шифра

Последний зашифрованный блок C n и есть хеш-образ сообщения T = {T 1 , T 2 , …, T n } .

1 ГОСТ 34.11-94 «Информационная технология. Криптографическая защита информации. Функция хэширования».

2 ГОСТ 28147-89 «Системы обработки информации. Защита криптографическая. Алгоритм криптографического преобразования».

Вопросы для самопроверки

1. Дайте определение понятиям: « », « », « ».

Нередко при скачивании торрентов или непосредственно самих файлов в описании стоит что-то наподобие «ad33e486d0578a892b8vbd8b19e28754» (например, в ex.ua), нередко с припиской «md5». Это хеш-код - результат, который выдает хэш-функция после обработки входящих данных. В переводе с английского хэш обозначает путаницу, марихуану, травку или блюдо из мелко нарезанного мяса и овощей. очень и очень сложно, можно сказать, что практически невозможно. Тогда возникает вопрос: «Зачем вообще нужны все эти они выдают непонятную абракадабру, которая еще и не поддается расшифровке?». Об этом и пойдет речь в данной статье.

Что такое хэш-функция и как она действует?

Данная функция предназначена для преобразования входящих данных сколь угодно большого размера в результат фиксированной длины. Сам процесс такого преобразования называется хешированием, а результат - хэшем или хэш-кодом. Порой еще используют слова «отпечаток» или «дайджест сообщения», но на практике они встречаются намного реже. Существует масса различных алгоритмов того, как можно превратить любой массив данных в некую последовательность символов определенной длины. Наибольшее распространение получил алгоритм под названием md5, который был разработан еще в 1991 году. Несмотря на то, что на сегодняшний день md5 является несколько устаревшим и к использованию не рекомендуется, он до сих пор все еще в ходу и часто вместо слова «хеш-код», на сайтах просто пишут md5 и указывают сам код.

Зачем нужна хеш-функция?

Зная результат, практически невозможно определить исходные данные, но одни и те же входящие данные дают одинаковый итог. Поэтому хэш-функция (ее еще называют функция свертки) часто используется для хранения очень важной информации, такой как пароль, логин, номер удостоверения и другая персональная информация. Вместо сравнивания сведений, вводимых пользователем, с теми, которые хранятся в базе данных, происходит сопоставление их хешей. Это дает гарантию, что при случайной утечке информации никто не сможет воспользоваться важными данными для своих целей. Путем сравнения хеш-кода также удобно проверять правильность загрузки файлов с интернета, особенно если во время скачивания происходили перебои связи.

Хэш-функции: какими они бываю т

В зависимости от своего предназначения хэш-функция может быть одного из трех типов:

1. Функция для проверки целостности информации

Когда происходит по сети, происходит расчет хэша пакета, и этот результат также передается вместе с файлом. При приеме снова вычисляется хэш-код и сравнивается с полученным по сети значением. Если код не совпадает, то это говорит об ошибках, и испорченный пакет снова будет передан. У такой функции быстрая скорость расчета, но малое количество хэш значений и плохая стабильность. Пример такого типа: CRC32, у которой всего лишь 232 отличающихся между собой значения.

2. Криптографическая функция

Используется для защиты от (НД). Они позволяют проверить, не произошло ли искажение данных в результате НД во время передачи файлов по сети. Истинный хэш в этом случае общедоступен, а хэш полученного файла можно вычислить с помощью множества разных программ. У таких функций долгий и стабильный срок работы, а поиск коллизий (возможных совпадений результата от разных исходных данных) очень осложнен. Именно такие функции используют для хранения в БД паролей (SH1, SH2, MD5) и прочей ценной информации.

3. Функция, предназначенная для создания эффективной структуры данных

Ее целью является компактная и довольно упорядоченная организация сведений в специальной структуре, которая носит название хэш-таблицы. Такая таблица позволяет добавлять новую информацию, удалять сведения и выполнять поиск нужных данных с очень высокой скоростью.

Алгоритмы хэширования строк помогают решить очень много задач. Но у них есть большой недостаток: что чаще всего они не 100%-ны, поскольку есть множество строк, хэши которых совпадают. Другое дело, что в большинстве задач на это можно не обращать внимания, поскольку вероятность совпадения хэшей всё-таки очень мала.

Определение хэша и его вычисление

Один из лучших способов определить хэш-функцию от строки S следующий:

H(S) = S + S * P + S * P^2 + S * P^3 + ... + S[N] * P^N

где P - некоторое число.

Разумно выбирать для P простое число, примерно равное количеству символов во входном алфавите. Например, если строки предполаются состоящими только из маленьких латинских букв, то хорошим выбором будет P = 31. Если буквы могут быть и заглавными, и маленькими, то, например, можно P = 53.

Во всех кусках кода в этой статье будет использоваться P = 31.

Само значение хэша желательно хранить в самом большом числовом типе - int64, он же long long. Очевидно, что при длине строки порядка 20 символов уже будет происходить переполнение значение. Ключевой момент - что мы не обращаем внимание на эти переполнения, как бы беря хэш по модулю 2^64.

Пример вычисления хэша, если допустимы только маленькие латинские буквы:

Const int p = 31; long long hash = 0, p_pow = 1; for (size_t i=0; i

В большинстве задач имеет смысл сначала вычислить все нужные степени P в каком-либо массиве.

Пример задачи. Поиск одинаковых строк

Уже теперь мы в состоянии эффективно решить такую задачу. Дан список строк S, каждая длиной не более M символов. Допустим, требуется найти все повторяющиеся строки и разделить их на группы, чтобы в каждой группе были только одинаковые строки.

Обычной сортировкой строк мы бы получили алгоритм со сложностью O (N M log N), в то время как используя хэши, мы получим O (N M + N log N).

Алгоритм. Посчитаем хэш от каждой строки, и отсортируем строки по этому хэшу.

Vector s (n); // ... считывание строк... // считаем все степени p, допустим, до 10000 - максимальной длины строк const int p = 31; vector p_pow (10000); p_pow = 1; for (size_t i=1; i > hashes (n); for (int i=0; i

Хэш подстроки и его быстрое вычисление

Предположим, нам дана строка S, и даны индексы I и J. Требуется найти хэш от подстроки S.

По определению имеем:

H = S[I] + S * P + S * P^2 + ... + S[J] * P^(J-I)

H * P[I] = S[I] * P[I] + ... + S[J] * P[J], H * P[I] = H - H

Полученное свойство является очень важным.

Действительно, получается, что, зная только хэши от всех префиксов строки S, мы можем за O (1) получить хэш любой подстроки .

Единственная возникающая проблема - это то, что нужно уметь делить на P[I]. На самом деле, это не так просто. Поскольку мы вычисляем хэш по модулю 2^64, то для деления на P[I] мы должны найти к нему обратный элемент в поле (например, с помощью Расширенного алгоритма Евклида), и выполнить умножение на этот обратный элемент.

Впрочем, есть и более простой путь. В большинстве случаев, вместо того чтобы делить хэши на степени P, можно, наоборот, умножать их на эти степени .

Допустим, даны два хэша: один умноженный на P[I], а другой - на P[J]. Если I < J, то умножим перый хэш на P, иначе же умножим второй хэш на P. Теперь мы привели хэши к одной степени, и можем их спокойно сравнивать.

Например, код, который вычисляет хэши всех префиксов, а затем за O (1) сравнивает две подстроки:

String s; int i1, i2, len; // входные данные // считаем все степени p const int p = 31; vector i2 && h1 == h2 * p_pow) cout << "equal"; else cout << "different";

Применение хэширования

Вот некоторые типичные применения хэширования:

• Определение количества различных подстрок за O (N^2 log N) (см. ниже)
• Определение количества палиндромов внутри строки

Определение количества различных подстрок

Пусть дана строка S длиной N, состоящая только из маленьких латинских букв. Требуется найти количество различных подстрок в этой строке.

Для решения переберём по очереди длину подстроки: L = 1 .. N.

Для каждого L мы построим массив хэшей подстрок длины L, причём приведём хэши к одной степени, и отсортируем этот массив. Количество различных элементов в этом массиве прибавляем к ответу.

Реализация:

String s; // входная строка int n = (int) s.length(); // считаем все степени p const int p = 31; vector p_pow (s.length()); p_pow = 1; for (size_t i=1; iH (s.length()); for (size_t i=0; i hs (n-l+1); for (int i=0; i