Что такое хэш в программировании

Как работает Хеширование

Хеш — это уникальная строка символов, полученная после применения специальной хеш-функции к определенным входным данным. Процесс хеширования представляет собой преобразование произвольных данных в набор символов фиксированной длины, что создает уникальную «подпись» для этих данных. Это ключевая концепция в обеспечении безопасности и целостности информации.

Что такое хеш по своей сути? Он является результатом использования хеш-функции на определенных входных данных и представляет собой строку символов фиксированной длины, которая кажется случайной. Хеш-функции спроектированы так, чтобы даже незначительные изменения в исходных данных приводили к радикальным изменениям в генерируемом хеше. Это делает хеш уникальным «отпечатком» для каждого набора данных.

Для чего используется хеш?

Процесс хеширования — это преобразование данных различной длины в фиксированный хеш-код. Этот процесс является односторонним, что означает, что нельзя восстановить исходные данные из хеша. Хеширование имеет фундаментальное значение в области криптографии, обеспечивая целостность, аутентификацию и безопасность данных.

Методы хеширования разнообразны, но главный интерес из них представляет закрытый. Когда используется закрытое хеширование, элементы сохраняются непосредственно в таблице, а не в списках элементов. В итоге в каждой части таблицы может быть только один элемент. Чтобы решить эту проблему, применяют повторное хеширование.

Хеш-функция

Это математический алгоритм, который берет на вход данные или сообщение и трансформирует их в непрерывную строку символов определенной длины, кажущуюся случайной. Этот вывод, называемый хешем, уникален для каждого набора входных данных. Функции хеширования находят широкое применение в компьютерных науках и области информационной безопасности.

• Цифровая подпись.
• Хранение паролей.
• Проверка целостности данных.
• Хранение данных.
• Блокчейн (для ясности, в основе лежит хеш-транзакция — это своего рода уникальный код, который записывает каждое действие в блокчейне).

Что такое хэш-таблица?

Это специальная структура данных, разработанная для эффективного хранения и оперативного поиска информации. Она оперирует с использованием хеш-функции, которая преобразует ключи (или индексы) в адреса конкретных ячеек массива, где размещаются соответствующие значения. Преимуществом хеш-таблиц является их способность осуществлять операции вставки, поиска и удаления данных с временной сложностью, близкой к постоянной.

Основные характеристики:

• Хеш-функция. Это математическое правило, которое берет ключ и преобразует его в индекс массива. Эффективная хеш-функция должна равномерно распределять ключи по всему массиву.
• Массив. Это основная структура данных, внутри которой хранятся значения. Однако каждая ячейка массива может содержать несколько записей, так как разные ключи могут иметь одинаковый хеш.
• Коллизии. Коллизии возникают, когда два различных ключа генерируют одинаковый хеш. Для эффективной работы хеш-таблицы необходим механизм для разрешения коллизий.

Области применения хеш-таблиц:

• Словари и ассоциативные массивы. Широко используются для реализации структур данных, представляющих словари или ассоциативные массивы, где ключи связаны с соответствующими значениями. Это обеспечивает быстрый доступ к данным по ключу.
• Кэширование. Применяются в кэшах для быстрого доступа к данным, которые часто запрашиваются. Кэши помогают ускорить операции, предотвращая повторные вычисления или запросы к базе данных.
• Распределение ресурсов. Могут использоваться для управления ресурсами, такими как потоки данных, сетевые соединения или память, обеспечивая равномерное распределение и быстрый доступ к ним.
• Проверка уникальности.
• Индексация баз данных. Базы данных используют хеш-таблицы для индексирования данных, что ускоряет выполнение запросов и поиск записей.

Предположим, у вас есть база данных с информацией о пользователях, и вы хотите быстро находить пользователя по его электронной почте. Вы создаете хеш-таблицу, где ключами служат адреса электронной почты, а значениями — данные о пользователях. Когда вам нужно найти пользователя, вы используете хеш-функцию для преобразования электронной почты в индекс таблицы и моментально получаете данные пользователя, избегая необходимости перебирать всю базу данных.

Лавинный эффект

Это важная характеристика хеш-функций, благодаря которой даже небольшие изменения в начальных данных сильно изменяют итоговое хеш-значение.

Применение лавинного эффекта:

• Защита данных. Лавинный эффект обеспечивает высокий уровень безопасности данных. Малейшие изменения в данных или паролях вызывают кардинальные изменения в соответствующих хеш-значениях. Это усложняет задачу злоумышленникам, пытающимся взломать пароли или изменить данные.
• Цифровые подписи. В цифровых подписях хеш-значения используются для гарантии подлинности и целостности сообщений и документов. Лавинный эффект обеспечивает, что даже незначительные изменения в тексте, подписываемом документе, приводят к значительным изменениям в хеш-значении, что обеспечивает надежность обнаружения подделок.
• Хеш-таблицы и поиск данных. В хеш-таблицах лавинный эффект гарантирует равномерное распределение ключей по ячейкам, что улучшает производительность при поиске данных.

Допустим, у вас есть текстовый документ, и вы желаете создать хеш для этого документа. Вы применяете хеш-функцию, и она формирует уникальное хеш-значение на основе всего содержания документа. Затем вы вносите даже небольшие изменения в документ, например, меняете одну букву в тексте. При последующем вычислении хеш-значения для этого документа вы увидите, что оно значительно отличается от предыдущего. Именно это и есть лавинный эффект — ничтожные изменения в данных приводят к кардинальным изменениям в хеше.

Хеш пароля

Хеширование паролей представляет собой важный аспект информационной безопасности, позволяющий хранить учетные данные пользователей в зашифрованной форме, минимизируя риски их утечки и неправомерного использования. Этот процесс включает в себя трансформацию паролей в хеш-значения при помощи специализированных хеш-функций, что делает их надежными и сложно восстанавливаемыми. Расшифровать хеш достаточно трудно. Давайте подробнее рассмотрим основы и узнаем, что такое хеш пароля по сути.

Основы хеширования паролей:

• Соль (Salt). Чтобы сделать пароли более защищенными, мы используем случайные символы (соль), которые добавляем к паролю перед тем, как его преобразовать в другой код. Это помогает предотвратить атаки, когда злоумышленники используют заранее подготовленные таблицы, и гарантирует, что даже если пароли одинаковы, их коды будут уникальными.
• Итерации. Для усиления защиты от атак на хеш-значения паролей, хеш-функция применяется к паролю несколько раз. Этот процесс называется итерациями и увеличивает время, необходимое для подбора пароля методом перебора. Расшифровать хеш-пароль просто так не удастся.
• Двухфакторная аутентификация. Дополнительные методы аутентификации, такие как отправка одноразовых кодов на мобильный телефон, усиливают безопасность паролей.

Хеш файла

Хеширование файлов — это важный процесс, который обеспечивает безопасность и целостность данных путем создания хеш-суммы для каждого файла с использованием специальной хеш-функции. Эта хеш-сумма представляет собой короткую уникальную строку символов, которая служит как цифровой отпечаток для содержимого файла.

Основы хеширования файлов:

• Целостность данных. Созданная хеш-сумма уникальна для каждого уникального файла. Даже минимальные изменения в файле приводят к значительным изменениям в хеш-сумме. Это позволяет проверить целостность файла, удостоверившись, что он не подвергался изменениям с момента создания хеш-суммы.
• Эффективность и скорость. Алгоритмы хеширования — быстрые и эффективные. Сравнение хеш-сумм позволяет быстро и легко проверить целостность файлов, без необходимости сравнивать сами файлы.

Применение хеширования файлов:

• Проверка целостности. Хеширование данных широко используется для проверки целостности данных. Например, на веб-серверах файлы могут иметь свои собственные хеш-суммы, которые клиенты могут сравнивать с полученными хеш-суммами, чтобы гарантировать, что файлы не были повреждены в процессе передачи.
• Антивирусная проверка. Антивирусные программы используют хеш-суммы для быстрого сравнения файлов с известными вирусами. Если хеш-сумма файла совпадает с хеш-суммой вируса, файл считается подозрительным и может быть подробно проверен на наличие угроз.
• Управление файлами. В управлении файлами хеш-суммы могут использоваться для определения, были ли файлы изменены или повреждены. Это особенно полезно при создании резервных копий данных и при обеспечении сохранности важных файлов.

Хеш-суммы и их использование для поиска вирусов

Хеш-сумма — это фиксированная строка символов, созданная при помощи хеш-функции на основе Хеширование файлов представляет собой неотъемлемый этап обеспечения безопасности и целостности данных. Оно основывается на создании фиксированной строки символов, называемой хеш-суммой, при помощи хеш-функции, анализирующей содержимое файла. Эта хеш-сумма служит уникальным идентификатором файла, и даже минимальные изменения в файле приводят к радикальным изменениям в его хеш-сумме. Это свойство делает хеш-суммы незаменимым инструментом для проверки целостности файлов и выявления вредоносных программ.

Создание хеш-суммы файла включает выбор соответствующей хеш-функции, такой, как MD5 или SHA-256. Файл загружается в оперативную память, и хеш-функция применяется к его содержимому, создавая уникальную хеш-сумму.

Антивирусные приложения и разработчики ПО активно применяют хеш-суммы для файлов. Они сохраняют эти суммы в базе данных, связывая их с безопасными файлами. Во время сканирования, антивирусное приложение вычисляет хеш-сумму файла и сравнивает ее с записями в базе данных. Если хеш-сумма соответствует безопасному файлу, то файл считается безопасным. В случае отсутствия совпадений — это может указывать на потенциальную угрозу.

Хеш-суммы также играют важную роль в обнаружении новых вредоносных программ. Если антивирусное приложение обнаруживает файл с неизвестной хеш-суммой, оно может передать эту информацию разработчикам антивирусов для более детального анализа. При выявлении угрозы, разработчики обновляют базу данных антивирусов, добавляя хеш-сумму файла и создавая сигнатуру для его обнаружения.

В преимущества использования хеш-сумм для поиска вредоносных программ включают высокую эффективность, оптимальное использование ресурсов и возможность сопоставления с известными сигнатурами вредоносных программ. Этот метод обеспечивает быстрое и точное обнаружение вирусов и других угроз, что гарантирует высокий уровень безопасности для компьютеров и сетей.

PRO32 Ultimate Security представляет собой надежный и безопасный антивирус нового поколения, который активно использует различные алгоритмы для эффективной борьбы с вирусами. Они обеспечивают быстрое и точное обнаружение вредоносных программ для высокого уровня защиты пользователей.

Хэширование в строковых задачах

Хэш — это какая-то функция, сопоставляющая объектам какого-то множества числовые значения из ограниченного промежутка.

• Быстро считается — за линейное от размера объекта время;
• Имеет не очень большие значения — влезающие в 64 бита;
• «Детерминированно-случайная» — если хэш может принимать \(n\) различных значений, то вероятность того, что хэши от двух случайных объектов совпадут, равна примерно \(\frac\) .

Обычно хэш-функция не является взаимно однозначной: одному хэшу может соответствовать много объектов. Такие функции называют сюръективными.

Для некоторых задач удобнее работать с хэшами, чем с самими объектами. Пусть даны \(n\) строк длины \(m\) , и нас просят \(q\) раз проверять произвольные две на равенство. Вместо наивной проверки за \(O(q \cdot n \cdot m)\) , мы можем посчитать хэши всех строк, сохранить, и во время ответа на запрос сравнивать два числа, а не две строки.

Применения в реальной жизни

• Чек-суммы. Простой и быстрый способ проверить целостность большого передаваемого файла — посчитать хэш-функцию на стороне отправителя и на стороне получателя и сравнить.
• Хэш-таблица. Класс unordered_set из STL можно реализовать так: заведём \(n\) изначально пустых односвязных списков. Возьмем какую-нибудь хэш-функцию \(f\) с областью значений \([0, n)\) . При обработке .insert(x) мы будем добавлять элемент \(x\) в \(f(x)\) -тый список. При ответе на .find(x) мы будем проверять, лежит ли \(x\) -тый элемент в \(f(x)\) -том списке. Благодаря «равномерности» хэш-функции, после \(k\) добавлений ожидаемое количество сравнений будет равно \(\frac\) = \(O(1)\) при правильном выборе \(n\) .
• Мемоизация. В динамическом программировании нам иногда надо работать с состояниями, которые непонятно как кодировать, чтобы «разгладить» в массив. Пример: шахматные позиции. В таком случае нужно писать динамику рекурсивно и хранить подсчитанные значения в хэш-таблице, а для идентификации состояния использовать его хэш.
• Проверка на изоморфизм. Если нам нужно проверить, что какие-нибудь сложные структуры (например, деревья) совпадают, то мы можем придумать для них хэш-функцию и сравнивать их хэши аналогично примеру со строками.
• Криптография. Правильнее и безопаснее хранить хэши паролей в базе данных вместо самих паролей — хэш-функцию нельзя однозначно восстановить.
• Поиск в многомерных пространствах. Детерминированный поиск ближайшей точки среди \(m\) точек в \(n\) -мерном пространстве быстро не решается. Однако можно придумать хэш-функцию, присваивающую лежащим рядом элементам одинаковые хэши, и делать поиск только среди элементов с тем же хэшом, что у запроса.

Хэшируемые объекты могут быть самыми разными: строки, изображения, графы, шахматные позиции, просто битовые файлы.

Сегодня же мы остановимся на строках.

Полиномиальное хэширование

Лайфхак: пока вы не выучили все детерминированные строковые алгоритмы, научитесь пользоваться хэшами.

Будем считать, что строка — это последовательность чисел от \(1\) до \(m\) (размер алфавита). В C++ char это на самом деле тоже число, поэтому можно вычитать из символов минимальный код и кастовать в число: int x = (int) (c — ‘a’ + 1) .

Определим прямой полиномиальный хэш строки как значение следующего многочлена:

\[ h_f = (s_0 + s_1 k + s_2 k^2 + \ldots + s_n k^n) \mod p \]

Здесь \(k\) — произвольное число больше размера алфавита, а \(p\) — достаточно большой модуль, вообще говоря, не обязательно простой.

Его можно посчитать за линейное время, поддерживая переменную, равную нужной в данный момент степени \(k\) :

 const int k = 31, mod = 1e9+7; string s = "abacabadaba"; long long h = 0, m = 1; for (char c : s)  int x = (int) (c - 'a' + 1); h = (h + m * x) % mod; m = (m * k) % mod; >

Можем ещё определить обратный полиномиальный хэш:

\[ h_b = (s_0 k^n + s_1 k^ + \ldots + s_n) \mod p \]

Его преимущество в том, что можно написать на одну строчку кода меньше:

 long long h = 0; for (char c : s)  int x = (int) (c - 'a' + 1); h = (h * k + x) % mod; >

Автору проще думать об обычных многочленах, поэтому он будет везде использовать прямой полиномиальный хэш и обозначать его просто буквой \(h\) .

Зачем это нужно?

Используя тот факт, что хэш это значение многочлена, можно быстро пересчитывать хэш от результата выполнения многих строковых операций.

Например, если нужно посчитать хэш от конкатенации строк \(a\) и \(b\) (т. е. \(b\) приписали в конец строки \(a\) ), то можно просто хэш \(b\) домножить на \(k^<|a|>\) и сложить с хэшом \(a\) :

Удалить префикс строки можно так:

А суффикс — ещё проще:

В задачах нам часто понадобится домножать \(k\) в какой-то степени, поэтому имеет смысл предпосчитать все нужные степени и сохранить в массиве:

 const int maxn = 1e5+5; int p[maxn]; p[0] = 1; for (int i = 1; i  maxn; i++) p[i] = (p[i-1] * k) % mod;

Как это использовать в реальных задачах? Пусть нам надо отвечать на запросы проверки на равенство произвольных подстрок одной большой строки. Подсчитаем значение хэш-функции для каждого префикса:

 int h[maxn]; h[0] = 0; // h[k] -- хэш префикса длины k // будем считать, что s это уже последовательность int-ов for (int i = 0; i  n; i++)  h[i+1] = (h[i] + p[i] * s[i]) % mod;

Теперь с помощью этих префиксных хэшей мы можем определить функцию, которая будет считать хэш на произвольном подотрезке:

Деление по модулю возможно делать только при некоторых k и mod (а именно — при взаимно простых). В любом случае, писать его долго, и мы это делать не хотим.

Для нашей задачи не важно получать именно полиномиальный хэш — главное, чтобы наша функция возвращала одинаковый многочлен от одинаковых подстрок. Вместо приведения к нулевой степени приведём многочлен к какой-нибудь достаточно большой — например, к \(n\) -ной. Так проще — нужно будет домножать, а не делить.

 int hash_substring (int l, int r)  return (h[r+1] - h[l]) * p[n-l] % mod; >

Теперь мы можем просто вызывать эту функцию от двух отрезков и сравнивать числовое значение, отвечая на запрос за \(O(1)\) .

Упражнение. Напишите то же самое, но используя обратный полиномиальный хэш — этот способ тоже имеет право на существование, и местами он даже проще. Обратный хэш подстроки принято считать и использовать в стандартном виде из определения, поскольку там нет необходимости в делении.

Лайфхак. Если взять обратный полиномиальный хэш короткой строки на небольшом алфавите с \(k=10\) , то числовое значение хэша строки будет наглядно соотноситься с самой строкой:

Этим удобно пользоваться при дебаге.

Примеры задач

Количество разных подстрок. Посчитаем хэши от всех подстрок за \(O(n^2)\) и добавим их все в std::set . Чтобы получить ответ, просто вызовем set.size() .

Поиск подстроки в строке. Можно посчитать хэши от шаблона (строки, которую ищем) и пройтись «окном» размера шаблона по тексту, поддерживая хэш текущей подстроки. Если хэш какой-то из этих подстрок совпал с хэшом шаблона, то мы нашли нужную подстроку. Это называется алгоритмом Рабина-Карпа.

Сравнение строк (больше-меньше, а не только равенство). У любых двух строк есть какой-то общий префикс (возможно, пустой). Сделаем бинпоиск по его длине, а дальше сравним два символа, идущие за ним.

Палиндромность подстроки. Можно посчитать два массива — обратные хэши и прямые. Проверка на палиндром будет заключаться в сравнении значений hash_substring() на первом массиве и на втором.

Количество палиндромов. Можно перебрать центр палиндрома, а для каждого центра — бинпоиском его размер. Проверять подстроку на палиндромность мы уже умеем. Как и всегда в задачах на палиндромы, случаи четных и нечетных палиндромов нужно обрабатывать отдельно.

Хранение строк в декартовом дереве

Если для вас всё вышеперечисленное тривиально: можно делать много клёвых вещей, если «оборачивать» строки в декартово дерево. В вершине дерева можно хранить символ, а также хэш подстроки, соответствующей её поддереву. Чтобы поддерживать хэш, нужно просто добавить в upd() пересчёт хэша от конкатенации трёх строк — левого сына, своего собственного символа и правого сына.

Имея такое дерево, мы можем обрабатывать запросы, связанные с изменением строки: удаление и вставка символа, перемещение и переворот подстрок, а если дерево персистентное — то и копирование подстрок. При запросе хэша подстроки нам, как обычно, нужно просто вырезать нужную подстроку и взять хэш, который будет лежать в вершине-корне.

Если нам не нужно обрабатывать запросы вставки и удаления символов, а, например, только изменения, то можно использовать и дерево отрезков вместо декартова.

Вероятность ошибки и почему это всё вообще работает

У алгоритмов, использующих хэширование, есть один неприятный недостаток: недетерминированность. Если мы сгенерируем бесконечное количество примеров, то когда-нибудь нам не повезет, и программа отработает неправильно. На CodeForces даже иногда случаются взломы решений, использующих хэширование — можно в оффлайне сгенерировать тест против конкретного решения.

Событие, когда два хэша совпали, а не должны, называется коллизией. Пусть мы решаем задачу определения количества различных подстрок — мы добавляем в set \(O(n^2)\) различных случайных значений в промежутке \([0, m)\) . Понятно, что если произойдет коллизия, то мы какую-то строку не учтем и получим WA. Насколько большим следует делать \(m\) , чтобы не бояться такого?

Выбор констант

Практическое правило: если вам нужно хранить \(n\) различных хэшей, то безопасный модуль — это число порядка \(10 \cdot n^2\) . Обоснование — см. парадокс дней рождений.

Не всегда такой можно выбрать один — если он будет слишком большой, будут происходить переполнения. Вместо этого можно брать два или даже три модуля и считать много хэшей параллельно.

Можно также брать модуль \(2^\) . У него есть несколько преимуществ:

• Он большой — второй модуль точно не понадобится.
• С ним ни о каких переполнениях заботиться не нужно — если все хранить в unsigned long long , процессор сам автоматически сделает эти взятия остатков при переполнении.
• С ним хэширование будет быстрее — раз переполнение происходит на уровне процессора, можно не выполнять долгую операцию % .

Всё с этим модулем было прекрасно, пока не придумали тест против него. Однако, его добавляют далеко не на все контесты — имейте это в виду.

В выборе же \(k\) ограничения не такие серьезные:

• Она должна быть чуть больше размера словаря — иначе можно изменить две соседние буквы и получить коллизию.
• Она должна быть взаимно проста с модулем — иначе в какой-то момент всё может занулиться.

Главное — чтобы значения \(k\) и модуля не знал человек, который генерирует тесты.

Парадокс дней рождений

В группе, состоящей из 23 или более человек, вероятность совпадения дней рождения хотя бы у двух людей превышает 50%.

Более общее утверждение: в мультимножество нужно добавить \(\Theta(\sqrt)\) случайных чисел от 1 до n, чтобы какие-то два совпали.

Первое доказательство (для любителей матана). Пусть \(f(n, d)\) это вероятность того, что в группе из \(n\) человек ни у кого не совпали дни рождения. Будем считать, что дни рождения распределены независимо и равномерно в промежутке от \(1\) до \(d\) .

\[ f(n, d) = (1-\frac) \times (1-\frac) \times . \times (1-\frac) \]

Попытаемся оценить \(f\) :

Из последнего выражения более-менее понятно, что вероятность \(\frac\) достигается при \(n \approx \sqrt\) и в этой точке изменяется очень быстро.

Второе доказательство (для любителей теорвера). Введем \(\frac\) индикаторов — по одному для каждой пары людей \((i, j)\) — каждый будет равен единице, если дни рождения совпали. Ожидание и вероятность каждого индикатора равна \(\frac\) .

Обозначим за \(X\) число совпавших дней рождений. Его ожидание равно сумме ожиданий этих индикаторов, то есть \(\frac \cdot \frac\) .

Отсюда понятно, что если \(d = \Theta(n^2)\) , то ожидание равно константе, а если \(d\) асимптотически больше или меньше, то \(X\) стремится нулю или бесконечности соответственно.

Примечание: формально, из этого явно не следует, что вероятности тоже стремятся к 0 и 1.

Бонус: «мета-задача»

Дана произвольная строка, по которой известным только авторам задачи способом генерируется ответ yes/no. В задаче 100 тестов. У вас есть 20 попыток отослать решение. В качестве фидбэка вам доступны вердикты на каждом тесте. Вердиктов всего два: OK (ответ совпал) и WA. Попытки поделить на ноль, выделить терабайт памяти и подобное тоже считаются как WA.

Обеспечение целостности данных с помощью хэш-кодов

Хэш-код является численным значением фиксированной длины, которое однозначно идентифицирует данные. Хэш-коды представляют большие объемы данных в виде намного меньших по объему числовых значений, поэтому они используются с цифровыми подписями. Хэш-код можно подписать более эффективно, чем значение большего размера. Хэш-коды также могут использоваться для проверки целостности данных, пересылаемых по незащищенным каналам. Хэш-код полученных данных можно сравнить с хэш-кодом этих же данных, вычисленным перед их передачей, и на основании этого определить, подвергались ли данные изменениям.

В этом разделе описываются способы создания и проверки хэш-кодов с помощью классов пространства имен System.Security.Cryptography.

Создание хэша

Хэш-классы могут хэш-классы хэширования массива байтов или объекта потока. В следующем примере используется хэш-алгоритм SHA-256 для создания хэш-значения для строки. В примере используется Encoding.UTF8 для преобразования строки в массив байтов, хэшированных с помощью SHA256 класса . После этого хэш-код выводится на консоль.

using System; using System.IO; using System.Security.Cryptography; using System.Text; string messageString = "This is the original message!"; //Convert the string into an array of bytes. byte[] messageBytes = Encoding.UTF8.GetBytes(messageString); //Create the hash value from the array of bytes. byte[] hashValue = SHA256.HashData(messageBytes); //Display the hash value to the console. Console.WriteLine(Convert.ToHexString(hashValue)); 

Imports System.Security.Cryptography Imports System.Text Module Program Sub Main() Dim messageString As String = "This is the original message!" 'Convert the string into an array of bytes. Dim messageBytes As Byte() = Encoding.UTF8.GetBytes(messageString) 'Create the hash value from the array of bytes. Dim hashValue As Byte() = SHA256.HashData(messageBytes) 'Display the hash value to the console. Console.WriteLine(Convert.ToHexString(hashValue)) End Sub End Module 

Этот код выводит на консоль следующую строку:

67A1790DCA55B8803AD024EE28F616A284DF5DD7B8BA5F68B4B252A5E925AF79 

Проверка хэша

Проверку целостности данных можно производить на основании сравнения их с хэш-кодом. Обычно данные хэшируются в некоторый момент времени, а затем их хэш-код защищается каким-либо образом. Позже можно снова хэшировать эти данные и результат сравнивать с защищенным хэш-кодом. Если хэш-коды совпадают, значит, данные не изменялись. Несовпадение хэш-кодов свидетельствует о том, что данные были повреждены. Чтобы такой механизм был работоспособен, защищенный хэш должен быть зашифрован или являться недоступным для всех лиц, не имеющих достаточного доверия.

В примере ниже ранее полученный хэш-код строки сравнивается с ее новым хэш-кодом.

using System; using System.Linq; using System.Security.Cryptography; using System.Text; //This hash value is produced from "This is the original message!" //using SHA256. byte[] sentHashValue = Convert.FromHexString("67A1790DCA55B8803AD024EE28F616A284DF5DD7B8BA5F68B4B252A5E925AF79"); //This is the string that corresponds to the previous hash value. string messageString = "This is the original message!"; //Convert the string into an array of bytes. byte[] messageBytes = Encoding.UTF8.GetBytes(messageString); //Create the hash value from the array of bytes. byte[] compareHashValue = SHA256.HashData(messageBytes); //Compare the values of the two byte arrays. bool same = sentHashValue.SequenceEqual(compareHashValue); //Display whether or not the hash values are the same. if (same) < Console.WriteLine("The hash codes match."); >else

Imports System.Linq Imports System.Security.Cryptography Imports System.Text Module Module1 Sub Main() 'This hash value is produced from "This is the original message!" 'using SHA256. Dim sentHashValue As Byte() = Convert.FromHexString("67A1790DCA55B8803AD024EE28F616A284DF5DD7B8BA5F68B4B252A5E925AF79") 'This is the string that corresponds to the previous hash value. Dim messageString As String = "This is the original message!" 'Convert the string into an array of bytes. Dim messageBytes As Byte() = Encoding.UTF8.GetBytes(messageString) 'Create the hash value from the array of bytes. Dim compareHashValue As Byte() = SHA256.HashData(messageBytes) 'Compare the values of the two byte arrays. Dim same As Boolean = sentHashValue.SequenceEqual(compareHashValue) 'Display whether or not the hash values are the same. If same Then Console.WriteLine("The hash codes match.") Else Console.WriteLine("The hash codes do not match.") End If End Sub End Module 

См. также раздел

• Модель криптографии
• службы шифрования
• Кроссплатформенное шифрование
• Защита данных ASP.NET Core

Совместная работа с нами на GitHub

Источник этого содержимого можно найти на GitHub, где также можно создавать и просматривать проблемы и запросы на вытягивание. Дополнительные сведения см. в нашем руководстве для участников.

Хэш-функция

Хэш-функция — функция, осуществляющая хэширование массива данных посредством отображения значений из (очень) большого множества-значений в (существенно) меньшее множество-значений.

По-английски: Hash-function

См. также: Криптографические алгоритмы

Финансовый словарь Финам .

• Хэширование
• Царгасов Марат (Феликсович)

Смотреть что такое «Хэш-функция» в других словарях:

• Хэш-функция — 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
• криптографическая хэш-функция — Функция, преобразующая текст произвольной длины в текст фиксированной (в большинстве случаев меньшей) длины. Основное применение хэш функции нашли в схеме цифровой подписи. Так как хэш функция вычисляется быстрее цифровой подписи, то вместо… … Справочник технического переводчика
• Односторонняя хэш-функция — хэш функция, являющаяся вычислительно необратимой функцией. По английски: One way hash function См. также: Криптографические алгоритмы Финансовый словарь Финам … Финансовый словарь
• TIGER — хэш-функция — TIGER хэш функция, разработанная Росом Андерсоном и Эли Бихамом в 1996 году. Хэш функция TIGER является новой быстрой хэш функцией, которая призвана быть очень быстрой на современных компьютерах, в частности, на 64 разрядных компьютерах. TIGER… … Википедия
• односторонняя хэш-функция — Для односторонней функции вычислительно невозможно найти два разных аргумента, для которых ее значения совпадают. [[http://www.rfcmd.ru/glossword/1.8/index.php?a=index d=23]] Тематики защита информации EN one way hash function … Справочник технического переводчика
• Tiger (хэш-функция) — 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
• функция хэширования — хэшфункция 1. Функция, которая управляет процессом занесения данных в хэш таблицу, определяя (адреса свободных ячеек. 2. Функция, представляющая собой отображение фрагмента открытого сообщения в шифрованную строку фиксированной длины. В… … Справочник технического переводчика
• Хэш-таблица — В программировании 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 … Википедия
• Хэш код — 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
• Коллизия хэш-функции — Коллизией хеш функции H называется два различных входных блока данных x и y таких, что H(x) = H(y). Коллизии существуют для большинства хеш функций, но для «хороших» хеш функций частота их возникновения близка к теоретическому минимуму. В… … Википедия

• Обратная связь: Техподдержка, Реклама на сайте

• �� Путешествия

Экспорт словарей на сайты, сделанные на PHP,

WordPress, MODx.

• Пометить текст и поделитьсяИскать в этом же словареИскать синонимы
• Искать во всех словарях
• Искать в переводах
• Искать в ИнтернетеИскать в этой же категории

Поделиться ссылкой на выделенное

Прямая ссылка:

… Нажмите правой клавишей мыши и выберите «Копировать ссылку»