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哈希碰撞 、哈希碰撞科技有限责任公司

   日期:2023-04-08     浏览:25    评论:0    
核心提示:哈希算法是什么呢?哈希算法就是一种特殊的函数,不论输入多长的一串字符,只要通过这个函数都可以得到一个固定长度的输出值,这就好像身份证号码一样,永远都是十八位而且全国唯一。哈希算法的输出值就叫做哈希值。

哈希算法是什么呢?

哈希算法就是一种特殊的函数,不论输入多长的一串字符,只要通过这个函数都可以得到一个固定长度的输出值,这就好像身份证号码一样,永远都是十八位而且全国唯一。哈希算法的输出值就叫做哈希值。

原理:

哈希算法有三个特点,它们赋予了区块链不可篡改、匿名等特性,并保证了整个区块链体系的完整。

***个特点是具有单向性。比如输入一串数据,通过哈希算法可以获得一个哈希值,但是通过这个哈希值是没有办法反推回来得到输入的那串数据的。这就是单向性,也正是基于这一点,区块链才有效保护了我们信息的安全性。

哈希算法的第二个特点是抗篡改能力,对于任意一个输入,哪怕是很小的改动,其哈希值的变化也会非常大。

它的这个特性,在区块与区块的连接中就起到了关键性的作用。区块链的每个区块都会以上一个区块的哈希值作为标示,除非有人能够破解整条链上的所有哈希值,否则数据一旦记录在链上,就不可能进行篡改。

哈希算法的第三个特点就是抗碰撞能力。所谓碰撞,就是输入两个不同的数据,最后得到了一个相同的输入。

就跟我们逛街时撞衫一样,而坑碰撞就是大部分的输入都能得到一个独一无二的输出。在区块链的世界中,任何一笔交易或者账户的地址都是完全依托于哈希算法生产的。这也就保证了交易或者账户地址在区块链网络中的唯一性。

无论这笔转账转了多少钱,转给了多少个人,在区块链这个大账本中都是唯一的存在。它就像人体体内的白细胞,不仅区块链的每个部分都离不开它,而且它还赋予了区块链种种特点,保护着整个区块链体系的安全。

hash碰撞解决办法

在hash碰撞的情况下,主要的处理方法有:

1.开放地址法

开放地执法有一个公式:Hi=(H(key)+di) MOD m i=1,2,…,k(k=m-1)

基本思想:当发生地址冲突时,按照某种方法继续探测哈希表中的其他存储单元,直到找到空位置为止。

2.rehash(再hash法)

使用第二个或第三个...计算地址,知道无冲突。比如:按首字母进行hash冲突了,则按照首字母第二位,进行hash寻址。

3.链地址法(拉链法)

创建一个链表数组,数组中每一格就是一个链表。若遇到哈希冲突,则将冲突的值加到链表中即可。

java hashmap使用的就是拉链法解决hash碰撞。

哈希表是由链表+数组组成。

通过hash(key)%len存储到相对应的数组中,如140%16=12.意味着数组下标相同,并不表示hashCode相同。

python之哈希算法

哈希(Hash)算法:`hash(object)`

哈希算法将一个不定长的输入,通过散列函数变换成一个定长的输出,即散列值。是一种信息摘要算法。对象的hash值比原对象拥有更低的内存复杂度。

它不同于加密。哈希(hash)是将目标文本转换成具有相同长度的,不可逆的杂凑字符串,而加密则是将文本转换为具有相同长度的,可逆的密文。

哈希(hash)算法是不可逆的,只能由输入产生输出,不能由输出产生输入。而加密则是可逆的。即可以从输入产生输出,也可以反过来从输出推出输入。

对于hash算法,不同的数据应该生成不同的哈希值。如果两个不同的数据经过Hash函数计算得到的Hash值一样。就称为哈希碰撞(collision)。哈希碰撞无法被完全避免。只能降低发生概率。

好的hash函数会导致最少的hash碰撞。

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可哈希性(hashable):

可哈希的数据类型为不可变的数据结构(如字符串srt,元组tuple,对象集objects等)。这种数据被称为可哈希性。

不可哈希性:

不可哈希的数据类型,为可变的数据结构(如字典dict,列表list和集合set等)。

如果对可变的对象进行哈希处理,则每次对象更新时,都需要更新哈希表。这样我们则需要将对象移至不同的数据集,这种操作会使花费过大。

因此设定不能对可变的对象进行hash处理。

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Python3.x添加了hash算法的随机性,以提高安全性,因此对于每个新的python调用,同样的数据源生成的结果都将不同。

哈希方法有(MD5, SHA1, SHA256与SHA512等)。常用的有SH256与SHA512。MD5与SHA1不再常用。

- MDH5 (不常用)

- SHA1 (不常用)

- SHA256 (常用)

- SHA512 (常用)

一种局部敏感的hash算法,它产生的签名在一定程度上可以表征原内容的相似度。

可以被用来比较文本的相似度。

安装simhash:

Pip3 install simhash

感知哈希算法(perceptual Hash Algorithm)。用于检测图像和视频的差异。

安装Imagehash:

pip3 install Imagehash

比较下面两张图片的Imagehash值

可以看到两张图片的hash值非常相似。相似的图片可以生成相似的哈希值是Imagehash的特点。

哈希函数的三个性质

哈希函数(Hash)自身具有三个特性:①可输入的字符串为任意大小;②产生固定大小(即存储规模)的输出,且这个大小可设定(随机数);③能进行有效计算。在比特币挖矿原理中,随机数是一个指定的解,基于某种率先加密的哈希函数具有单向性和隐秘性,既不能反向解出输入值也无法仅凭尝试找到输入值。此外,不同的输入产生不同的哈希函数,每次返回设定大小的位数形成信息摘要,极大地节省了网络存储规模。

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

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标签: 算法 区块 函数
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