-
Notifications
You must be signed in to change notification settings - Fork 0
/
Copy path5.5.html
70 lines (56 loc) · 9.74 KB
/
5.5.html
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
36
37
38
39
40
41
42
43
44
45
46
47
48
49
50
51
52
53
54
55
56
57
58
59
60
61
62
63
64
65
66
67
68
69
70
<!DOCTYPE html>
<html lang="ru">
<head>
<meta charset="UTF-8">
<title>Хеш-функции: требования, конструкции и атаки</title>
<link rel="stylesheet" href="./css/index.css">
</head>
<body>
<div class="container">
<h1>Хеш-функции: требования, основные конструкции, парадокс дней рождения и атаки на хеш-функции</h1>
<div class="navigation-buttons">
<a href="5.4.html" class="button">⬅ Назад</a>
<a href="5.6.html" class="button">Вперёд ➡</a>
</div>
<h2>Понятие хеш-функции</h2>
<p><strong>Хеш-функция</strong> — это алгоритм, который преобразует входные данные произвольной длины в строку фиксированной длины, называемую хешем или хеш-значением. Хеш-функции широко используются в криптографии для проверки целостности данных, цифровых подписей, аутентификации и других приложений, где требуется надёжное представление данных.</p>
<h2>Требования к качественной хеш-функции</h2>
<p>Для того чтобы хеш-функция была надёжной и безопасной, она должна соответствовать следующим требованиям:</p>
<ul>
<li><strong>Определённость:</strong> Для любого входного значения хеш-функция должна всегда выдавать один и тот же хеш.</li>
<li><strong>Быстродействие:</strong> Вычисление хеш-значения должно происходить быстро даже для больших объёмов данных.</li>
<li><strong>Сложность нахождения коллизий:</strong> Найти два различных входных значения, которые дают одинаковый хеш, должно быть сложно (свойство стойкости к коллизиям).</li>
<li><strong>Сложность нахождения второго прообраза:</strong> Зная хеш-значение и одно входное значение, должно быть сложно найти другое входное значение, которое даёт тот же хеш (свойство стойкости к нахождению второго прообраза).</li>
<li><strong>Авваланч-эффект:</strong> Незначительное изменение входных данных должно существенно изменить хеш-значение, что помогает предотвращать обнаружение зависимости между исходными и хешированными данными.</li>
</ul>
<h2>Основные конструкции хеш-функций</h2>
<p>Существуют несколько популярных подходов к построению хеш-функций. Основные конструкции включают:</p>
<h3>1. Конструкция Меркла-Дамгарда</h3>
<p><strong>Конструкция Меркла-Дамгарда</strong> — это метод, на основе которого построено большинство криптографических хеш-функций, таких как MD5, SHA-1 и SHA-256. Этот метод обрабатывает входные данные по блокам и применяет к каждому блоку хеширование с использованием начального значения (инициализационного вектора).</p>
<p>Конструкция гарантирует, что хеш-значение будет зависеть от всех блоков данных, и обеспечивает стойкость к коллизиям при условии, что используемая функция также стойка к коллизиям.</p>
<h3>2. Конструкция Sponge (губчатая функция)</h3>
<p><strong>Конструкция Sponge</strong> используется в современных хеш-функциях, таких как SHA-3. Этот метод применяет многократные циклы поглощения и выжимания данных. На этапе поглощения входные данные объединяются с внутренним состоянием функции, а на этапе выжимания выводится окончательное хеш-значение.</p>
<p>Sponge-конструкция обеспечивает гибкость и высокую стойкость к различным атакам.</p>
<h3>3. Хеширование на основе дерева Меркла</h3>
<p><strong>Дерево Меркла</strong> — это структура данных, построенная из хешей блоков данных. Дерево Меркла позволяет эффективно проверять целостность больших объёмов данных и используется в таких приложениях, как блокчейн. Каждый узел в дереве содержит хеш своих дочерних узлов, что позволяет обнаружить любые изменения в данных на уровне отдельных блоков.</p>
<h2>Парадокс дней рождения и атаки на хеш-функции</h2>
<h3>Парадокс дней рождения</h3>
<p><strong>Парадокс дней рождения</strong> — это статистическое явление, которое указывает на более высокую вероятность коллизии при сравнении большого количества значений. В контексте хеш-функций это означает, что для нахождения коллизии достаточно найти около <code>√N</code> значений, где <code>N</code> — общее количество возможных хешей.</p>
<p>Для 256-битного хеша вероятность коллизии становится значительной уже при выборе около <code>2^128</code> значений, что значительно меньше, чем <code>2^256</code>. Это свойство парадокса дней рождения используется в атаках на хеш-функции.</p>
<h3>Атаки на хеш-функции</h3>
<p>Хеш-функции подвержены различным типам атак, особенно если они не соответствуют современным требованиям безопасности:</p>
<h4>1. Атака на поиск второго прообраза</h4>
<p>Цель этой атаки — найти другое входное значение, которое даёт тот же хеш-значение, что и известный вход. Если хеш-функция неустойчива к нахождению второго прообраза, злоумышленник может модифицировать данные, сохраняя хеш, что ставит под угрозу целостность данных.</p>
<h4>2. Атака на коллизии</h4>
<p>Атака на коллизии направлена на нахождение двух различных значений, дающих одинаковый хеш. Это может использоваться для подмены данных, например, в цифровой подписи, где злоумышленник может создать другую подпись с тем же хеш-значением.</p>
<h4>3. Атака методом дней рождения</h4>
<p>Используя парадокс дней рождения, злоумышленник может эффективно находить коллизии при сравнении большого количества значений. Этот метод позволяет сэкономить время на поиск коллизий, делая атаку более вероятной для слабых хеш-функций.</p>
<h2>Заключение</h2>
<p>Хеш-функции играют важную роль в криптографии, обеспечивая целостность и аутентификацию данных. Для надёжной защиты данных хеш-функция должна обладать стойкостью к коллизиям и нахождению второго прообраза. Современные конструкции хеш-функций, такие как Меркла-Дамгард и Sponge, обеспечивают высокую степень безопасности. Парадокс дней рождения и атаки на хеш-функции подчёркивают важность использования надёжных алгоритмов, устойчивых к коллизиям и другим уязвимостям.</p>
</div>
<div class="navigation-buttons">
<a href="5.4.html" class="button">⬅ Назад</a>
<a href="5.6.html" class="button">Вперёд ➡</a>
</div>
</body>
</html>