12 мая 2010 в 01:28

Хэш-алгоритмы

• Информационная безопасность

Как я полагаю, многим известно о том, что с 2007 года Национальный институт стандартов и технологий США (NIST) проводит конкурс на разработку хэш-алгоритма для замены SHA-1, и семейства алгоритмов SHA-2. Однако данная тема, почему-то обделена вниманием на сайте. Собственно это и привело меня к вам. Предлагаю вашему вниманию цикл статей, посвященных хэш-алгоритмам. В этом цикле мы вместе изучим основы хэш-функций, рассмотрим самые именитые хэш-алгоритмы, окунемся в атмосферу конкурса SHA-3 и рассмотрим алгоритмы, претендующие на победу в нем, обязательно их потестируем. Так же по возможности будут рассмотрены российские стандарты хеширования.

О себе

Студент кафедры информационной безопасности.

О хэшировании

В настоящее время практически ни одно приложение криптографии не обходится без использования хэширования.
Хэш-функции – это функции, предназначенные для «сжатия» произвольного сообщения или набора данных, записанных, как правило, в двоичном алфавите, в некоторую битовую комбинацию фиксированной длины, называемую сверткой. Хэш-функции имеют разнообразные применения при проведении статистических экспериментов, при тестировании логических устройств, при построении алгоритмов быстрого поиска и проверки целостности записей в базах данных. Основным требованием к хэш-функциям является равномерность распределения их значений при случайном выборе значений аргумента.
Криптографической хеш-функцией называется всякая хеш-функция, являющаяся криптостойкой, то есть удовлетворяющая ряду требований специфичных для криптографических приложений. В криптографии хэш-функции применяются для решения следующих задач:
- построения систем контроля целостности данных при их передаче или хранении,
- аутентификация источника данных.

Хэш-функцией называется всякая функция h:X -> Y , легко вычислимая и такая, что для любого сообщения M значение h(M) = H (свертка) имеет фиксированную битовую длину. X - множество всех сообщений, Y - множество двоичных векторов фиксированной длины.

Как правило хэш-функции строят на основе так называемых одношаговых сжимающих функций y = f(x 1 , x 2) двух переменных, где x 1 , x 2 и y - двоичные векторы длины m , n и n соответственно, причем n - длина свертки, а m - длина блока сообщения.
Для получения значения h(M) сообщение сначала разбивается на блоки длины m (при этом, если длина сообщения не кратна m то последний блок неким специальным образом дополняется до полного), а затем к полученным блокам M 1 , M 2 ,.., M N применяют следующую последовательную процедуру вычисления свертки:

H o = v,
H i = f(M i ,H i-1), i = 1,.., N,
h(M) = H N

Здесь v - некоторая константа, часто ее называют инициализирующим вектором. Она выбирается
из различных соображений и может представлять собой секретную константу или набор случайных данных (выборку даты и времени, например).
При таком подходе свойства хэш-функции полностью определяются свойствами одношаговой сжимающей функции.

Выделяют два важных вида криптографических хэш-функций - ключевые и бесключевые. Ключевые хэш-функции называют кодами аутентификации сообщений. Они дают возможность без дополнительных средств гарантировать как правильность источника данных, так и целостность данных в системах с доверяющими друг другу пользователями.
Бесключевые хэш-функции называются кодами обнаружения ошибок. Они дают возможность с помощью дополнительных средств (шифрования, например) гарантировать целостность данных. Эти хэш-функции могут применяться в системах как с доверяющими, так и не доверяющими друг другу пользователями.

О статистических свойствах и требованиях

Как я уже говорил основным требованием к хэш-функциям является равномерность распределения их значений при случайном выборе значений аргумента. Для криптографических хеш-функций также важно, чтобы при малейшем изменении аргумента значение функции сильно изменялось. Это называется лавинным эффектом.

К ключевым функциям хэширования предъявляются следующие требования:
- невозможность фабрикации,
- невозможность модификации.

Первое требование означает высокую сложность подбора сообщения с правильным значением свертки. Второе - высокую сложность подбора для заданного сообщения с известным значением свертки другого сообщения с правильным значением свертки.

К бесключевым функциям предъявляют требования:
- однонаправленность,
- устойчивость к коллизиям,
- устойчивость к нахождению второго прообраза.

Под однонаправленностью понимают высокую сложность нахождения сообщения по заданному значению свертки. Следует заметить что на данный момент нет используемых хэш-функций с доказанной однонаправленностью.
Под устойчивостью к коллизиям понимают сложность нахождения пары сообщений с одинаковыми значениями свертки. Обычно именно нахождение способа построения коллизий криптоаналитиками служит первым сигналом устаревания алгоритма и необходимости его скорой замены.
Под устойчивостью к нахождению второго прообраза понимают сложность нахождения второго сообщения с тем же значением свертки для заданного сообщения с известным значением свертки.

Это была теоретическая часть, которая пригодится нам в дальнейшем…

О популярных хэш-алгоритмах

Алгоритмы CRC16/32 - контрольная сумма (не криптографическое преобразование).

Алгоритмы MD2/4/5/6 . Являются творением Рона Райвеста, одного из авторов алгоритма RSA.
Алгоритм MD5 имел некогда большую популярность, но первые предпосылки взлома появились еще в конце девяностых, и сейчас его популярность стремительно падает.
Алгоритм MD6 - очень интересный с конструктивной точки зрения алгоритм. Он выдвигался на конкурс SHA-3, но, к сожалению, авторы не успели довести его до кондиции, и в списке кандидатов, прошедших во второй раунд этот алгоритм отсутствует.

Алгоритмы линейки SHA Широко распространенные сейчас алгоритмы. Идет активный переход от SHA-1 к стандартам версии SHA-2. SHA-2 - собирательное название алгоритмов SHA224, SHA256, SHA384 и SHA512. SHA224 и SHA384 являются по сути аналогами SHA256 и SHA512 соответственно, только после расчета свертки часть информации в ней отбрасывается. Использовать их стоит лишь для обеспечения совместимости с оборудованием старых моделей.

Российский стандарт - ГОСТ 34.11-94 .

В следующей статье

Обзор алгоритмов MD (MD4, MD5, MD6).

Литература

А. П. Алферов, Основы криптографии.

Брюс Шнайер, Прикладная криптография.

В рамках данной статьи, я расскажу вам что такое Хэш , зачем он нужен, где и как применяется, а так же наиболее известные примеры.

Многие задачи в области информационных технологий весьма критичны к объемам данных. Например, если нужно сравнить между собой два файла размером по 1 Кб и два файла по 10 Гб, то это совершенно разное время. Поэтому алгоритмы, позволяющие оперировать более короткими и емкими значениями, считаются весьма востребованными.

Одной из таких технологий является Хэширование, которое нашло свое применение при решении массы задач. Но, думаю вам, как обычному пользователю, все еще непонятно, что же это за зверь такой и для чего он нужен. Поэтому далее я постараюсь объяснить все наиболее простыми словами.

Примечание : Материал рассчитан на обычных пользователей и не содержит многих технических аспектов, однако для базового ознакомления его более, чем достаточно.

Что такое Хэш или Хэширование?

Начну с терминов.

Хэш-функция, Функция свертки - это специального вида функция, которая позволяет преобразовывать произвольной длины тексты к коду фиксированной длины (обычно, короткая цифро-буквенная запись).

Хэширование - это сам процесс преобразования исходных текстов.

Хэш, Хеш-код, Значение Хэш, Хэш-сумма - это выходное значение Хэш-функции, то есть полученный блок фиксированный длины.

Как видите, у терминов несколько образное описание, из которого сложно понять для чего это все нужно. Поэтому сразу приведу небольшой пример (об остальных применениях расскажу чуть позже). Допустим, у вас есть 2 файла размером 10 Гб. Как можно быстро узнать какой из них нужный? Можно использовать имя файла, но его легко переименовать. Можно смотреть даты, но после копирования файлов даты могут быть одинаковыми или в иной последовательности. Размер, как сами понимаете, мало чем может помочь (особенно, если размеры совпадают или вы не смотрели точные значения байтов).

Вот тут-то и нужен этот самый Хэш, который представляет собой короткий блок, формирующийся из исходного текста файла. У этих двух файлов по 10 Гб будет два разных, но коротких Хэш-кода (что-то вроде "ACCAC43535" и "BBB3232A42"). Используя их, можно будет быстро узнать нужный файл, даже после копирования и смены имен.

Примечание : В связи с тем, что Хэш в компьютером мире и в интернете весьма известное понятие, то нередко все то, что имеет отношение к Хэшу, сокращают до этого самого слова. Например, фраза "у меня используется Хэш MD5" в переводе означает, что на сайте или где-то еще используется алгоритм хэширования стандарта MD5.

Свойства Хеш-функций

Теперь, расскажу о свойствах Хэш-функций, чтобы вам было легче понять где применяется и для чего нужно Хэширование. Но, сначала еще одно определение.

Коллизия - это ситуация, когда для двух разных текстов получается одна и та же Хэш-сумма. Как сами понимаете, раз блок фиксированной длины, то он имеет ограниченное число возможных значений, а следовательно возможны повторы.

А теперь к самим свойствам Хэш-функций:

1. На вход может подаваться текст любого размера, а на выходе получается блок данных фиксированной длины. Это следует из определения.

2. Хэш-сумма одних и тех же текстов должна быть одинаковой. В противном случае, такие функции просто бесполезны - это аналогично случайному числу.

3. Хорошая функция свертки должна иметь хорошее распределение. Согласитесь, что если размер выходного Хэша, к примеру, 16 байт, то если функция возвращает всего 3 разных значения для любых текстов, то толку от такой функции и этих 16 байт никакого (16 байт это 2^128 вариантов, что примерно равно 3,4 * 10^38 степени).

4. Как хорошо функция реагирует на малейшие изменения в исходном тексте. Простой пример. Поменяли 1 букву в файле размером 10 Гб, значение функции должно стать другим. Если же это не так, то применять такую функцию весьма проблематично.

5. Вероятность возникновения коллизии. Весьма сложный параметр, рассчитываемый при определенных условиях. Но, суть его в том, что какой смысл от Хэш-функции, если полученная Хэш-сумма будет часто совпадать.

6. Скорость вычисления Хэша. Какой толк от функции свертки, если она будет долго вычисляться? Никакой, ведь тогда проще данные файлов сравнивать или использовать иной подход.

7. Сложность восстановления исходных данных из значения Хэша. Эта характеристика больше специфическая, нежели общая, так как не везде требуется подобное. Однако, для наиболее известных алгоритмов эта характеристика оценивается. Например, исходный файл вы вряд ли сможете получить из этой функции. Однако, если имеет место проблема коллизий (к примеру, нужно найти любой текст, который соответствует такому Хэшу), то такая характеристика может быть важной. Например, пароли, но о них чуть позже.

8. Открыт или закрыт исходный код такой функции. Если код не является открытым, то сложность восстановления данных, а именно криптостойкость, остается под вопросом. Отчасти, это проблема как с шифрованием .

Вот теперь можно переходить к вопросу "а для чего это все?".

Зачем нужен Хэш?

Основные цели у Хэш-функций всего три (вернее их предназначения).

1. Проверка целостности данных. В данном случае все просто, такая функция должна вычисляться быстро и позволять так же быстро проверить, что, к примеру, скачанный из интернета файл не был поврежден во время передачи.

2. Рост скорости поиска данных. Фиксированный размер блока позволяет получить немало преимуществ в решении задач поиска. В данном случае, речь идет о том, что, чисто технически, использование Хэш-функций может положительно сказываться на производительности. Для таких функций весьма важное значение представляют вероятность возникновения коллизий и хорошее распределение.

3. Для криптографических нужд. Данный вид функций свертки применяется в тех областях безопасности, где важно чтобы результаты сложно было подменить или где необходимо максимально усложнить задачу получения полезной информации из Хэша.

Где и как применяется Хэш?

Как вы, вероятно, уже догадались Хэш применяется при решении очень многих задач. Вот несколько из них:

1. Пароли обычно хранятся не в открытом виде, а в виде Хэш-сумм, что позволяет обеспечить более высокую степень безопасности. Ведь даже если злоумышленник получит доступ к такой БД, ему еще придется немало времени потратить, чтобы подобрать к этим Хэш-кодам соответствующие тексты. Вот тут и важна характеристика "сложность восстановления исходных данных из значений Хэша".

Примечание : Советую ознакомиться со статьей пара советов для повышения уровня безопасности паролей .

2. В программировании, включая базы данных. Конечно же, чаще всего речь идет о структурах данных, позволяющих осуществлять быстрый поиск. Чисто технический аспект.

3. При передачи данных по сети (включая Интернет). Многие протоколы, такие как TCP/IP, включают в себя специальные проверочные поля, содержащие Хэш-сумму исходного сообщения, чтобы если где-то произошел сбой, то это не повлияло на передачу данных.

4. Для различных алгоритмов, связанных с безопасностью. Например, Хэш применяется в электронных цифровых подписях.

5. Для проверки целостности файлов. Если обращали внимание, то нередко в интернете можно встретить у файлов (к примеру, архивы) дополнительные описания с Хэш-кодом. Эта мера применяется не только для того, чтобы вы случайно не запустили файл, который повредился при скачивании из Интернета, но и бывают просто сбои на хостингах . В таких случаях, можно быстро проверить Хэш и если требуется, то перезалить файл.

6. Иногда, Хэш-функции применяются для создания уникальных идентификаторов (как часть). Например, при сохранении картинок или просто файлов, обычно используют Хэш в именах совместно с датой и временем. Это позволяет не перезаписывать файлы с одинаковыми именами.

На самом деле, чем дальше, тем чаще Хэш-функции применяются в информационных технологиях. В основном из-за того, что объемы данных и мощности самых простых компьютеров сильно возрасли. В первом случае, речь больше о поиске, а во втором речь больше о вопросах безопасности.

Известные Хэш-функции

Самыми известными считаются следующие три Хэш-функции.

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

Хеширование - это специальный метод адресации данных (некоторый алгоритм расстановки) по их уникальным ключам ( key ) для быстрого поиска нужной информации..

Базовые понятия

Хеш-таблица

Хеш-таблица представляет собой обычный массив со специальной адресацией, задаваемой некоторой функцией (Хеш-функция).

Хеш-функция

Функция, которая преобразует ключ элемента данных в некоторый индекс в таблице (хеш-таблица ), называетсяфункцией хеширования илихеш-функцией :

i = h (key );

где key - преобразуемый ключ,i - получаемый индекс таблицы, т.е. ключ отображается во множестве, например, целых чисел (хеш-адреса ), которые впоследствии используются для доступа к данным.

Хеширование таким образом – это способ, который подразумевает использование значения ключа для определения его позиции в специальной таблице..

Однако функция расстановки может для нескольких уникальных значений ключа давать одинаковое значение позицииi в хеш-таблице. Ситуация, при которой два или более ключа получают один и тот же индекс (хеш-адрес) называетсяколлизией (конфликтом) при хешировании.. Поэтому схема хеширования должна включатьалгоритм разрешения конфликтов , определяющий порядок действий, если позицияi =h (key ) оказывается уже занятой записью с другим ключом.

Имеется множество схем хеширования, различающихся и используемой хешфункцией h (key ) и алгоритмами разрешения конфликтов.

Наиболее распространенный метод задания хеш-функции: Метод деления.

Исходными данными являются: - некоторый целый ключ key и размер таблицыm . Результатом данной функции является остаток от деления этого ключа на размер таблицы. Общий вид такой функции на языке программирования С/С++:

int h (int key , int m ) {

Для m = 10 хеш-функция возвращает младшую цифру ключа.

Для m= 100 хеш-функция возвращает две младших цифры ключа.

В рассмотренных примерах хеш-функция i =h (key ) только определяет позицию, начиная с которой нужно искать (или первоначально - поместить в таблицу) запись с ключомkey . Далее необходимо воспользоваться какой – либо схемой (алгоритмом) хеширования.

Схемы хеширования

В большинстве задач два и более ключей хешируются одинаково, но они не могут занимать в хеш-таблице одну и ту же ячейку. Существуют два возможных варианта: либо найти для нового ключа другую позицию, либо создать для каждого индекса хеш-таблицы отдельный список, в который помещаются все ключи, отображающиеся в этот индекс.

Эти варианты и представляют собой две классические схемы хеширования:

хеширование методом открытой адресацией с линейным опробыванием - linear probe open addressing .

хеширование методом цепочек (со списками), или так называемое, многомерное хеширование - chaining with separate lists ;

Метод открытой адресацией с линейным опробыванием . Изначально все ячейки хеш-таблицы, которая является обычным одномерным массивом, помечены как не занятые. Поэтому при добавлении нового ключа проверяется, занята ли данная ячейка. Если ячейка занята, то алгоритм осуществляет осмотр по кругу до тех пор, пока не найдется свободное место («открытый адрес»).

Т.е. элементы с однородными ключами размещают вблизи полученного индекса.

В дальнейшем, осуществляя поиск, сначала находят по ключу позицию i в таблице, и, если ключ не совпадает, то последующий поиск осуществляется в соответствии с алгоритмом разрешения конфликтов, начиная с позицииi . .

Метод цепочек является доминирующей стратегией. В этом случаеi , полученной из выбранной хеш-функциейh (key )=i , трактуется как индекс в хеш-таблице списков, т.е. сначала ключkey очередной записи отображается на позициюi = h (key ) таблицы. Если позиция свободна, то в нее размещается элемент с ключомkey , если же она занята, то отрабатывается алгоритм разрешения конфликтов, в результате которого такие ключи помещаются в список, начинающийся вi -той ячейке хеш-таблицы. Например

В итоге имеем таблицу массива связных списков или деревьев.

Процесс заполнения (считывания) хеш-таблицы прост, но доступ к элементам требует выполнения следующих операций:

Вычисление индекса i ;

Поиск в соответствующей цепочке.

Для улучшения поиска при добавлении нового элемента можно использовать алгоритма вставки не в конец списка, а - с упорядочиванием, т.е. добавлять элемент в нужное место.

Пример реализации метода прямой адресации с линейным опробыванием . Исходными данными являются 7 записей (для простоты информационная часть состоит только из целочисленных данных), объявленного структурного типа:

int key; // Ключ

int info; // Информация

{59,1}, {70,3}, {96,5}, {81,7}, {13,8}, {41,2}, {79,9}; размер хеш-таблицы m=10.

Хеш-функцияi =h (data ) =data .key %10; т.е. остаток от деления на 10 -i .

На основании исходных данных последовательно заполняем хеш-таблицу.

Хеширование первых пяти ключей дает различные индексы (хеш-адреса):

Первая коллизия возникает между ключами 81 и 41 - место с индексом 1 занято. Поэтому просматриваем хеш-таблицу с целью поиска ближайшего свободного места, в данном случае - это i = 2.

Следующий ключ 79 также порождает коллизию: позиция 9 уже занята. Эффективность алгоритма резко падает, т.к. для поиска свободного места понадобилось 6 проб (сравнений), свободным оказался индекс i = 4.

Общее число проб такого метода от1 до n-1 пробы на элемент, гдеn- размер хеш-таблицы..

Реализация метода цепочек для предыдущего примера. Объявляем структурный тип для элемента списка (однонаправленного):

int key; // Ключ

int info; // Информация

zap*Next; // Указатель на следующий элемент в списке

На основании исходных данных последовательно заполняем хеш-таблицу, добавляя новый элемент в конец списка, если место уже занято.

Хеширование первых пяти ключей, как и в предыдущем случае, дает различные индексы (хеш-адреса): 9, 0, 6, 1, и 3.

При возникновении коллизии, новый элемент добавляется в конец списка. Поэтому элемент с ключом 41, помещается после элемента с ключом 81, а элемент с ключом 79 - после элемента с ключом 59.

Индивидуальные задания

1. Бинарные деревья. Используя программу датчик случайных чисел получить 10 значений от 1 до 99 и построить бинарное дерево.

Сделать обход:

1.а Обход слева направо: Left-Root-Right: сначала посещаем левое поддерево, затем - корень и, наконец, правое поддерево.

(Или наоборот, справа налево: Right -Root- Left)

1.б Обход сверху вниз: Root-Left-Right: посещаем корень до поддеревьев.

1.в Обход снизу вверх: Left-Right-Root: посещаем корень после поддеревьев

Как я полагаю, многим известно о том, что с 2007 года Национальный институт стандартов и технологий США (NIST) проводит конкурс на разработку хэш-алгоритма для замены SHA-1, и семейства алгоритмов SHA-2. Однако данная тема, почему-то обделена вниманием на сайте. Собственно это и привело меня к вам. Предлагаю вашему вниманию цикл статей, посвященных хэш-алгоритмам. В этом цикле мы вместе изучим основы хэш-функций, рассмотрим самые именитые хэш-алгоритмы, окунемся в атмосферу конкурса SHA-3 и рассмотрим алгоритмы, претендующие на победу в нем, обязательно их потестируем. Так же по возможности будут рассмотрены российские стандарты хеширования.

О себе

Студент кафедры информационной безопасности.

О хэшировании

В настоящее время практически ни одно приложение криптографии не обходится без использования хэширования.
Хэш-функции – это функции, предназначенные для «сжатия» произвольного сообщения или набора данных, записанных, как правило, в двоичном алфавите, в некоторую битовую комбинацию фиксированной длины, называемую сверткой. Хэш-функции имеют разнообразные применения при проведении статистических экспериментов, при тестировании логических устройств, при построении алгоритмов быстрого поиска и проверки целостности записей в базах данных. Основным требованием к хэш-функциям является равномерность распределения их значений при случайном выборе значений аргумента.
Криптографической хеш-функцией называется всякая хеш-функция, являющаяся криптостойкой, то есть удовлетворяющая ряду требований специфичных для криптографических приложений. В криптографии хэш-функции применяются для решения следующих задач:
- построения систем контроля целостности данных при их передаче или хранении,
- аутентификация источника данных.

Хэш-функцией называется всякая функция h:X -> Y , легко вычислимая и такая, что для любого сообщения M значение h(M) = H (свертка) имеет фиксированную битовую длину. X - множество всех сообщений, Y - множество двоичных векторов фиксированной длины.

Как правило хэш-функции строят на основе так называемых одношаговых сжимающих функций y = f(x 1 , x 2) двух переменных, где x 1 , x 2 и y - двоичные векторы длины m , n и n соответственно, причем n - длина свертки, а m - длина блока сообщения.
Для получения значения h(M) сообщение сначала разбивается на блоки длины m (при этом, если длина сообщения не кратна m то последний блок неким специальным образом дополняется до полного), а затем к полученным блокам M 1 , M 2 ,.., M N применяют следующую последовательную процедуру вычисления свертки:

H o = v,
H i = f(M i ,H i-1), i = 1,.., N,
h(M) = H N

Здесь v - некоторая константа, часто ее называют инициализирующим вектором. Она выбирается
из различных соображений и может представлять собой секретную константу или набор случайных данных (выборку даты и времени, например).
При таком подходе свойства хэш-функции полностью определяются свойствами одношаговой сжимающей функции.

Выделяют два важных вида криптографических хэш-функций - ключевые и бесключевые. Ключевые хэш-функции называют кодами аутентификации сообщений. Они дают возможность без дополнительных средств гарантировать как правильность источника данных, так и целостность данных в системах с доверяющими друг другу пользователями.
Бесключевые хэш-функции называются кодами обнаружения ошибок. Они дают возможность с помощью дополнительных средств (шифрования, например) гарантировать целостность данных. Эти хэш-функции могут применяться в системах как с доверяющими, так и не доверяющими друг другу пользователями.

О статистических свойствах и требованиях

Как я уже говорил основным требованием к хэш-функциям является равномерность распределения их значений при случайном выборе значений аргумента. Для криптографических хеш-функций также важно, чтобы при малейшем изменении аргумента значение функции сильно изменялось. Это называется лавинным эффектом.

К ключевым функциям хэширования предъявляются следующие требования:
- невозможность фабрикации,
- невозможность модификации.

Первое требование означает высокую сложность подбора сообщения с правильным значением свертки. Второе - высокую сложность подбора для заданного сообщения с известным значением свертки другого сообщения с правильным значением свертки.

К бесключевым функциям предъявляют требования:
- однонаправленность,
- устойчивость к коллизиям,
- устойчивость к нахождению второго прообраза.

Под однонаправленностью понимают высокую сложность нахождения сообщения по заданному значению свертки. Следует заметить что на данный момент нет используемых хэш-функций с доказанной однонаправленностью.
Под устойчивостью к коллизиям понимают сложность нахождения пары сообщений с одинаковыми значениями свертки. Обычно именно нахождение способа построения коллизий криптоаналитиками служит первым сигналом устаревания алгоритма и необходимости его скорой замены.
Под устойчивостью к нахождению второго прообраза понимают сложность нахождения второго сообщения с тем же значением свертки для заданного сообщения с известным значением свертки.

Это была теоретическая часть, которая пригодится нам в дальнейшем…

О популярных хэш-алгоритмах

Алгоритмы CRC16/32 - контрольная сумма (не криптографическое преобразование).

Алгоритмы MD2/4/5/6 . Являются творением Рона Райвеста, одного из авторов алгоритма RSA.
Алгоритм MD5 имел некогда большую популярность, но первые предпосылки взлома появились еще в конце девяностых, и сейчас его популярность стремительно падает.
Алгоритм MD6 - очень интересный с конструктивной точки зрения алгоритм. Он выдвигался на конкурс SHA-3, но, к сожалению, авторы не успели довести его до кондиции, и в списке кандидатов, прошедших во второй раунд этот алгоритм отсутствует.

Алгоритмы линейки SHA Широко распространенные сейчас алгоритмы. Идет активный переход от SHA-1 к стандартам версии SHA-2. SHA-2 - собирательное название алгоритмов SHA224, SHA256, SHA384 и SHA512. SHA224 и SHA384 являются по сути аналогами SHA256 и SHA512 соответственно, только после расчета свертки часть информации в ней отбрасывается. Использовать их стоит лишь для обеспечения совместимости с оборудованием старых моделей.

Российский стандарт - ГОСТ 34.11-94 .

В следующей статье

Обзор алгоритмов MD (MD4, MD5, MD6).

Литература

А. П. Алферов, Основы криптографии.

Брюс Шнайер, Прикладная криптография.