我试图了解二进制散列是什么。我的理解是，你将你的信息分成四个部分，D1-D4，然后你分别拥有这些部分并获得 H1-H4。然后散列 H1+H2 和 H3+H4 以创建 H5 和 H6。然后对 H5 和 H6 进行哈希处理以生成最终哈希值 H。这是否正确？如果没有请告诉我哪里出错了，谢谢！
问问题
16305 次
3 回答
3
看看这个描述 CRC32 的页面 -古老的维基百科
这可能是最简单的散列算法（当然不是最好的！），但它应该让您大致了解散列是如何工作的。
所有其他散列算法基本上做同样的事情，但算法要么更难逆转（sha256 等），要么给出更均匀的结果分布和更小的冲突可能性（perlhash 等）。
哪个最好取决于您想要哈希的目的：
- 证明文件未被篡改 --> sha256/512。
- 存储要保密的密码或其他值 --> sha256/512
- 从字符串中获取数组或数据库记录的数字键 --> perlhash 或类似的。
- 快速混淆或屏蔽帐号 --> crc32
这是一篇很好的文章，描述了 perl 编程语言bob burtle 的哈希使用的哈希函数
于 2013-12-13T03:45:46.357 回答
2
二进制散列算法有很多“md5”、“sha256”、“sha512”、“haval160”等。
这是MD5算法的描述。这个伪代码及其完整的 c 实现可以在http://en.wikipedia.org/wiki/MD5找到。乍一看，似乎在此过程中使用 A、B、C 和 D 来创建 F 和 g。在此过程之前，输入被分解为 512 位块的块。然后，进一步分成十六个 32 位字。
MD5 哈希就是按照这个算法计算出来的。所有值都是小端的。
//Note: All variables are unsigned 32 bit and wrap modulo 2^32 when calculating
var int[64] s, K
//s specifies the per-round shift amounts
s[ 0..15] := { 7, 12, 17, 22, 7, 12, 17, 22, 7, 12, 17, 22, 7, 12, 17, 22}
s[16..31] := { 5, 9, 14, 20, 5, 9, 14, 20, 5, 9, 14, 20, 5, 9, 14, 20}
s[32..47] := { 4, 11, 16, 23, 4, 11, 16, 23, 4, 11, 16, 23, 4, 11, 16, 23}
s[48..63] := { 6, 10, 15, 21, 6, 10, 15, 21, 6, 10, 15, 21, 6, 10, 15, 21}
//Use binary integer part of the sines of integers (Radians) as constants:
for i from 0 to 63
K[i] := floor(abs(sin(i + 1)) × (2 pow 32))
end for
//(Or just use the following table):
K[ 0.. 3] := { 0xd76aa478, 0xe8c7b756, 0x242070db, 0xc1bdceee }
K[ 4.. 7] := { 0xf57c0faf, 0x4787c62a, 0xa8304613, 0xfd469501 }
K[ 8..11] := { 0x698098d8, 0x8b44f7af, 0xffff5bb1, 0x895cd7be }
K[12..15] := { 0x6b901122, 0xfd987193, 0xa679438e, 0x49b40821 }
K[16..19] := { 0xf61e2562, 0xc040b340, 0x265e5a51, 0xe9b6c7aa }
K[20..23] := { 0xd62f105d, 0x02441453, 0xd8a1e681, 0xe7d3fbc8 }
K[24..27] := { 0x21e1cde6, 0xc33707d6, 0xf4d50d87, 0x455a14ed }
K[28..31] := { 0xa9e3e905, 0xfcefa3f8, 0x676f02d9, 0x8d2a4c8a }
K[32..35] := { 0xfffa3942, 0x8771f681, 0x6d9d6122, 0xfde5380c }
K[36..39] := { 0xa4beea44, 0x4bdecfa9, 0xf6bb4b60, 0xbebfbc70 }
K[40..43] := { 0x289b7ec6, 0xeaa127fa, 0xd4ef3085, 0x04881d05 }
K[44..47] := { 0xd9d4d039, 0xe6db99e5, 0x1fa27cf8, 0xc4ac5665 }
K[48..51] := { 0xf4292244, 0x432aff97, 0xab9423a7, 0xfc93a039 }
K[52..55] := { 0x655b59c3, 0x8f0ccc92, 0xffeff47d, 0x85845dd1 }
K[56..59] := { 0x6fa87e4f, 0xfe2ce6e0, 0xa3014314, 0x4e0811a1 }
K[60..63] := { 0xf7537e82, 0xbd3af235, 0x2ad7d2bb, 0xeb86d391 }
//Initialize variables:
var int a0 := 0x67452301 //A
var int b0 := 0xefcdab89 //B
var int c0 := 0x98badcfe //C
var int d0 := 0x10325476 //D
//Pre-processing: adding a single 1 bit
append "1" bit to message
/* Notice: the input bytes are considered as bits strings,
where the first bit is the most significant bit of the byte.[41]
//Pre-processing: padding with zeros
append "0" bit until message length in bit ≡ 448 (mod 512)
append length mod (2 pow 64) to message
//Process the message in successive 512-bit chunks:
for each 512-bit chunk of message
break chunk into sixteen 32-bit words M[j], 0 ≤ j ≤ 15
//Initialize hash value for this chunk:
var int A := a0
var int B := b0
var int C := c0
var int D := d0
//Main loop:
for i from 0 to 63
if 0 ≤ i ≤ 15 then
F := (B and C) or ((not B) and D)
g := i
else if 16 ≤ i ≤ 31
F := (D and B) or ((not D) and C)
g := (5×i + 1) mod 16
else if 32 ≤ i ≤ 47
F := B xor C xor D
g := (3×i + 5) mod 16
else if 48 ≤ i ≤ 63
F := C xor (B or (not D))
g := (7×i) mod 16
dTemp := D
D := C
C := B
B := B + leftrotate((A + F + K[i] + M[g]), s[i])
A := dTemp
end for
//Add this chunk's hash to result so far:
a0 := a0 + A
b0 := b0 + B
c0 := c0 + C
d0 := d0 + D
end for
var char digest[16] := a0 append b0 append c0 append d0 //(Output is in little-endian)
//leftrotate function definition
leftrotate (x, c)
return (x << c) binary or (x >> (32-c));
于 2013-12-13T01:46:19.907 回答
1
你是对的。维基百科的图片几乎描述了它：https ://en.wikipedia.org/wiki/Merkle_tree
这取决于您如何拆分原始消息的实现。显然，如果你的消息比较小，把它分成几百万个块是没有用的，同样，如果你的消息很大，把它分成一个字节的块是很尴尬的。
不要忘记您确实需要将您的拆分传达给所有使用它的人。否则哈希不匹配
于 2013-12-09T22:19:29.397 回答