Понятие хеширования. Криптографическая хеш-функция

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 .

• Хэшан Мохэянь
• Хэш код

Смотреть что такое "Хэш-функция" в других словарях:

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… … Финансовый словарь

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… …

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. [] 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

Для решения задачи поиска необходимого элемента среди данных большого объема был предложен алгоритм хеширования (hashing – перемешивание), при котором создаются ключи, определяющие данные массива и на их основании данные записываются в таблицу, названную хеш-таблицей . Ключи для записи определяются при помощи функции i = h (key ) , называемой хеш-функцией . Алгоритм хеширования определяет положение искомого элемента в хеш-таблице по значению его ключа, полученного хеш-функцией.

Понятие хеширования– это разбиение общего (базового) набора уникальных ключей элементов данных на непересекающиеся наборы с определенным свойством.

Возьмем, например, словарь или энциклопедию. В этом случае буквы алфавита могут быть приняты за ключи поиска, т.е. основным элементом алгоритма хеширования является ключ (key ). В большинстве приложений ключ обеспечивает косвенную ссылку на данные.

Фактически хеширование – это специальный метод адресации данных для быстрого поиска нужной информации по ключам .

Если базовый набор содержит N элементов, то его можно разбить на 2 N различных подмножеств.

Хеш-таблица и хеш-функции

Функция, отображающая ключи элементов данных во множество целых чисел (индексы в таблице – хеш-таблица ), называется функцией хеширования , или хеш-функцией :

i = h (key );

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

Однако хеш-функция для нескольких значений ключа может давать одинаковое значение позиции i в таблице. Ситуация, при которой два или более ключа получают один и тот же индекс (хеш-адрес), называется коллизией при хешировании.

Хорошей хеш-функцией считается такая функция, которая минимизирует коллизии и распределяет данные равномерно по всей таблице, а совершенной хеш-функцией – функция, которая не порождает коллизий:

Разрешить коллизии при хешировании можно двумя методами:

– методом открытой адресации с линейным опробыванием;

– методом цепочек.

Хеш-таблица

Хеш-таблица представляет собой обычный массив с необычной адресацией, задаваемой хеш-функцией.

Хеш-структуру считают обобщением массива, который обеспечивает быстрый прямой доступ к данным по индексу.

Имеется множество схем хеширования, различающихся как выбором удачной функции h (key ), так и алгоритма разрешения конфликтов. Эффективность решения реальной практической задачи будет существенно зависеть от выбираемой стратегии.

Примеры хеш-функций

Выбираемая хеш-функция должна легко вычисляться и создавать как можно меньше коллизий, т.е. должна равномерно распределять ключи на имеющиеся индексы в таблице. Конечно, нельзя определить, будет ли некоторая конкретная хеш-функция распределять ключи правильно, если эти ключи заранее не известны. Однако, хотя до выбора хеш-функции редко известны сами ключи, некоторые свойства этих ключей, которые влияют на их распределение, обычно известны. Рассмотрим наиболее распространенные методы задания хеш-функции.

Метод деления . Исходными данными являются – некоторый целый ключ key и размер таблицы m . Результатом данной функции является остаток от деления этого ключа на размер таблицы. Общий вид функции:

int h(int key, int m) {

return key % m; // Значения

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

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

Аддитивный метод , в котором ключом является символьная строка. В хеш-функции строка преобразуется в целое суммированием всех символов и возвращается остаток от деления на m (обычно размер таблицы m = 256).

int h(char *key, int m) {

Коллизии возникают в строках, состоящих из одинакового набора символов, например, abc и cab .

Данный метод можно несколько модифицировать, получая результат, суммируя только первый и последний символы строки-ключа.

int h(char *key, int m) {

int len = strlen(key), s = 0;

if(len < 2) // Если длина ключа равна 0 или 1,

s = key; // возвратить key

s = key + key;

В этом случае коллизии будут возникать только в строках, например, abc и amc .

Метод середины квадрата , в котором ключ возводится в квадрат (умножается сам на себя) и в качестве индекса используются несколько средних цифр полученного значения.

Например, ключом является целое 32-битное число, а хеш-функция возвращает средние 10 бит его квадрата:

int h(int key) {

key >>= 11; // Отбрасываем 11 младших бит

return key % 1024; // Возвращаем 10 младших бит

Метод исключающего ИЛИ для ключей-строк (обычно размер таблицы m =256). Этот метод аналогичен аддитивному, но в нем различаются схожие слова. Метод заключается в том, что к элементам строки последовательно применяется операция «исключающее ИЛИ».

В мультипликативном методе дополнительно используется случайное действительное число r из интервала . Если это произведение умножить на размер таблицы m , то целая часть полученного произведения даст значение в диапазоне от 0 до m –1.

int h(int key, int m) {

double r = key * rnd();

r = r – (int)r; // Выделили дробную часть

В общем случае при больших значениях m индексы, формируемые хеш-функцией, имеют большой разброс. Более того, математическая теория утверждает, что распределение получается более равномерным, если m является простым числом.

В рассмотренных примерах хеш-функция i = h (key ) только определяет позицию, начиная с которой нужно искать (или первоначально – поместить в таблицу) запись с ключом key . Поэтому схема хеширования должна включать алгоритм решения конфликтов , определяющий порядок действий, если позиция i = h (key ) оказывается уже занятой записью с другим ключом.

Алгоритмы хэширования строк помогают решить очень много задач. Но у них есть большой недостаток: что чаще всего они не 100%-ны, поскольку есть множество строк, хэши которых совпадают. Другое дело, что в большинстве задач на это можно не обращать внимания, поскольку вероятность совпадения хэшей всё-таки очень мала.

Определение хэша и его вычисление

Один из лучших способов определить хэш-функцию от строки S следующий:

H(S) = S + S * P + S * P^2 + S * P^3 + ... + S[N] * P^N

где P - некоторое число.

Разумно выбирать для P простое число, примерно равное количеству символов во входном алфавите. Например, если строки предполаются состоящими только из маленьких латинских букв, то хорошим выбором будет P = 31. Если буквы могут быть и заглавными, и маленькими, то, например, можно P = 53.

Во всех кусках кода в этой статье будет использоваться P = 31.

Само значение хэша желательно хранить в самом большом числовом типе - int64, он же long long. Очевидно, что при длине строки порядка 20 символов уже будет происходить переполнение значение. Ключевой момент - что мы не обращаем внимание на эти переполнения, как бы беря хэш по модулю 2^64.

Пример вычисления хэша, если допустимы только маленькие латинские буквы:

Const int p = 31; long long hash = 0, p_pow = 1; for (size_t i=0; i

В большинстве задач имеет смысл сначала вычислить все нужные степени P в каком-либо массиве.

Пример задачи. Поиск одинаковых строк

Уже теперь мы в состоянии эффективно решить такую задачу. Дан список строк S, каждая длиной не более M символов. Допустим, требуется найти все повторяющиеся строки и разделить их на группы, чтобы в каждой группе были только одинаковые строки.

Обычной сортировкой строк мы бы получили алгоритм со сложностью O (N M log N), в то время как используя хэши, мы получим O (N M + N log N).

Алгоритм. Посчитаем хэш от каждой строки, и отсортируем строки по этому хэшу.

Vector s (n); // ... считывание строк... // считаем все степени p, допустим, до 10000 - максимальной длины строк const int p = 31; vector p_pow (10000); p_pow = 1; for (size_t i=1; i > hashes (n); for (int i=0; i

Хэш подстроки и его быстрое вычисление

Предположим, нам дана строка S, и даны индексы I и J. Требуется найти хэш от подстроки S.

По определению имеем:

H = S[I] + S * P + S * P^2 + ... + S[J] * P^(J-I)

H * P[I] = S[I] * P[I] + ... + S[J] * P[J], H * P[I] = H - H

Полученное свойство является очень важным.

Действительно, получается, что, зная только хэши от всех префиксов строки S, мы можем за O (1) получить хэш любой подстроки .

Единственная возникающая проблема - это то, что нужно уметь делить на P[I]. На самом деле, это не так просто. Поскольку мы вычисляем хэш по модулю 2^64, то для деления на P[I] мы должны найти к нему обратный элемент в поле (например, с помощью Расширенного алгоритма Евклида), и выполнить умножение на этот обратный элемент.

Впрочем, есть и более простой путь. В большинстве случаев, вместо того чтобы делить хэши на степени P, можно, наоборот, умножать их на эти степени .

Допустим, даны два хэша: один умноженный на P[I], а другой - на P[J]. Если I < J, то умножим перый хэш на P, иначе же умножим второй хэш на P. Теперь мы привели хэши к одной степени, и можем их спокойно сравнивать.

Например, код, который вычисляет хэши всех префиксов, а затем за O (1) сравнивает две подстроки:

String s; int i1, i2, len; // входные данные // считаем все степени p const int p = 31; vector i2 && h1 == h2 * p_pow) cout << "equal"; else cout << "different";

Применение хэширования

Вот некоторые типичные применения хэширования:

• Определение количества различных подстрок за O (N^2 log N) (см. ниже)
• Определение количества палиндромов внутри строки

Определение количества различных подстрок

Пусть дана строка S длиной N, состоящая только из маленьких латинских букв. Требуется найти количество различных подстрок в этой строке.

Для решения переберём по очереди длину подстроки: L = 1 .. N.

Для каждого L мы построим массив хэшей подстрок длины L, причём приведём хэши к одной степени, и отсортируем этот массив. Количество различных элементов в этом массиве прибавляем к ответу.

Реализация:

String s; // входная строка int n = (int) s.length(); // считаем все степени p const int p = 31; vector p_pow (s.length()); p_pow = 1; for (size_t i=1; iH (s.length()); for (size_t i=0; i hs (n-l+1); for (int i=0; i хеширования при решении задач на языке C++.

Процесс поиска данных в больших объемах информации сопряжен с временными затратами, которые обусловлены необходимостью просмотра и сравнения с ключом поиска значительного числа элементов. Сокращение поиска возможно осуществить путем локализации области просмотра. Например, отсортировать данные по ключу поиска, разбить на непересекающиеся блоки по некоторому групповому признаку или поставить в соответствие реальным данным некий код, который упростит процедуру поиска.

В настоящее время используется широко распространенный метод обеспечения быстрого доступа к информации, хранящейся во внешней памяти – хеширование .

Хеширование (или хэширование , англ. hashing ) – это преобразование входного массива данных определенного типа и произвольной длины в выходную битовую строку фиксированной длины. Такие преобразования также называются хеш-функциями или функциями свертки , а их результаты называют хешем, хеш-кодом, хеш-таблицей или дайджестом сообщения (англ. message digest ).

Хеш-таблица – это структура данных , реализующая интерфейс ассоциативного массива, то есть она позволяет хранить пары вида " ключ - значение " и выполнять три операции : операцию добавления новой пары, операцию поиска и операцию удаления пары по ключу. Хеш-таблица является массивом, формируемым в определенном порядке хеш-функцией .

• функция должна быть простой с вычислительной точки зрения;
• функция должна распределять ключи в хеш-таблице наиболее равномерно;
• функция не должна отображать какую-либо связь между значениями ключей в связь между значениями адресов;
• функция должна минимизировать число коллизий – то есть ситуаций, когда разным ключам соответствует одно значение хеш-функции (ключи в этом случае называются синонимами ).

При этом первое свойство хорошей хеш-функции зависит от характеристик компьютера, а второе – от значений данных.

Если бы все данные были случайными, то хеш-функции были бы очень простые (например, несколько битов ключа). Однако на практике случайные данные встречаются достаточно редко, и приходится создавать функцию, которая зависела бы от всего ключа. Если хеш-функция распределяет совокупность возможных ключей равномерно по множеству индексов, то хеширование эффективно разбивает множество ключей. Наихудший случай – когда все ключи хешируются в один индекс .

При возникновении коллизий необходимо найти новое место для хранения ключей, претендующих на одну и ту же ячейку хеш-таблицы. Причем, если коллизии допускаются, то их количество необходимо минимизировать. В некоторых специальных случаях удается избежать коллизий вообще. Например, если все ключи элементов известны заранее (или очень редко меняются), то для них можно найти некоторую инъективную хеш-функцию, которая распределит их по ячейкам хеш-таблицы без коллизий . Хеш-таблицы, использующие подобные хеш-функции , не нуждаются в механизме разрешения коллизий , и называются хеш-таблицами с прямой адресацией .

Хеш-таблицы должны соответствовать следующим свойствам .

• Выполнение операции в хеш-таблице начинается с вычисления хеш-функции от ключа. Получающееся хеш-значение является индексом в исходном массиве.
• Количество хранимых элементов массива, деленное на число возможных значений хеш-функции , называется коэффициентом заполнения хеш-таблицы (load factor ) и является важным параметром, от которого зависит среднее время выполнения операций.
• Операции поиска, вставки и удаления должны выполняться в среднем за время O(1) . Однако при такой оценке не учитываются возможные аппаратные затраты на перестройку индекса хеш-таблицы, связанную с увеличением значения размера массива и добавлением в хеш-таблицу новой пары.
• Механизм разрешения коллизий является важной составляющей любой хеш-таблицы.

Хеширование полезно, когда широкий диапазон возможных значений должен быть сохранен в малом объеме памяти, и нужен способ быстрого, практически произвольного доступа. Хэш-таблицы часто применяются в базах данных, и, особенно, в языковых процессорах типа компиляторов и ассемблеров , где они повышают скорость обработки таблицы идентификаторов. В качестве использования хеширования в повседневной жизни можно привести примеры распределение книг в библиотеке по тематическим каталогам, упорядочивание в словарях по первым буквам слов, шифрование специальностей в вузах и т.д.

Методы разрешения коллизий

Коллизии осложняют использование хеш-таблиц, так как нарушают однозначность соответствия между хеш-кодами и данными. Тем не менее, существуют способы преодоления возникающих сложностей:

• метод цепочек (внешнее или открытое хеширование );
• метод открытой адресации (закрытое хеширование ).

Метод цепочек . Технология сцепления элементов состоит в том, что элементы множества , которым соответствует одно и то же хеш- значение , связываются в цепочку- список . В позиции номер i хранится указатель на голову списка тех элементов, у которых хеш- значение ключа равно i ; если таких элементов в множестве нет, в позиции i записан NULL . На рис. 38.1 демонстрируется реализация метода цепочек при разрешении коллизий . На ключ 002 претендуют два значения, которые организуются в линейный список .

Рис. 38.1.

Каждая ячейка массива является указателем на связный список (цепочку) пар ключ - значение , соответствующих одному и тому же хеш-значению ключа. Коллизии просто приводят к тому, что появляются цепочки длиной более одного элемента.

Операции поиска или удаления данных требуют просмотра всех элементов соответствующей ему цепочки, чтобы найти в ней элемент с заданным ключом. Для добавления данных нужно добавить элемент в конец или начало соответствующего списка, и, в случае если коэффициент заполнения станет слишком велик, увеличить размер массива и перестроить таблицу.

При предположении, что каждый элемент может попасть в любую позицию таблицы с равной вероятностью и независимо от того, куда попал любой другой элемент,

Хеш-функция – легко вычислимая функция, преобразующая исходное сообщения произвольной длины (прообраз) в сообщение фиксированное длины (хеш-образ), для которой не существует эффективного алгоритма поиска коллизий.

Коллизией для функции h называется пара значений x, y, x ≠ y , такая, что h(x) = h(y) . Т.о. хеш-функция должна обладать следующими свойствами:

Для данного значения h(x) невозможно найти значение аргумента x . Такие хеш-функции называют стойкими в смысле обращения или стойкими в сильном смысле ;

Для данного аргумента x невозможно найти другой аргумент y такой, что h(x) = h(y) . Такие хеш-функции называют стойкими в смысле вычисления коллизий или стойкими в слабом смысле .

В случае, когда значение хеш-функции зависит не только от прообраза, но и закрытого ключа, то это значение называют кодом проверки подлинности сообщений (Message Authentication Code, MAC), кодом проверки подлинности данных (Data Authentication Code, DAC) или имитовставкой .

На практике хеш-функции используют в следующих целях:

Для ускорения поиска данных в БД;

Ускорения 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, т.е. 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 размещение слов в словаре по алфавиту. Первая буква слова является его хеш-кодом, и при поиске мы просматриваем не весь словарь, а только раздел с нужной буквой.

Процедура вычисления (стандартная схема алгоритма) хеш-функции представлена на следующем рисунке.

Рис.10.1. Процедура вычисления значения хеш-функции

1) К исходному сообщению Т добавляется вспомогательная информация (например, длина прообраза, вспомогательные символы и т.д.) так, чтобы длина прообраза Х стала кратной величине L бл , определенной спецификацией (стандартом) хеш-функции.

2) Для инициализации процедуры хеширования используется синхропосылка y 0 .

3) Прообраз X разбивается на n блоков x i (i = 1 .. n) фиксированной длины L бл , над которыми выполняется однотипная процедура хеширования f(y i-1 , x i) , зависящая от результата хеширования предыдущего блока y i-1 .

4) Хеш-образом h(T) исходного сообщения Т будет результат процедуры хеширования y n , полученный после обработки последнего блока x n .

10.2. MD5

MD5 (англ. Message Digest 5) – 128-битный алгоритм хеширования, разработанный профессором Рональдом Л. Ривестом из Массачусетского технологического института (Massachusetts Institute of Technology, MIT) в 1991 г. Является улучшенной в плане безопасности версией MD4 .

Ниже приведен алгоритм вычисления хеша.

1. Выравнивание потока.

В конец исходного сообщения, длиной L , дописывают единичный бит, затем необходимое число нулевых бит так, чтобы новый размер L" был сравним с 448 по модулю 512 (L’ mod 512 = 448). Добавление нулевых бит выполняется, даже если новая длина, включая единичный бит, уже сравнима с 448.

2. Добавление длины сообщения.

К модифицированному сообщению дописывают 64-битное представление длины данных (количество бит в сообщении). Т.е. длина сообщения T становится кратной 512 (T mod 512 = 0). Если длина исходного сообщения превосходит 2 64 - 1, то дописывают только младшие 64 бита. Кроме этого, для указанного 64-битного представления длины вначале записываются младшие 32 бита, а затем старшие 32 бита.

3. Инициализация буфера.

Для вычислений инициализируются 4 переменных размером по 32 бита и задаются начальные значения (шестнадцатеричное представление):

A = 67 45 23 01;
B = EF CD AB 89;
C = 98 BA DC FE;
D = 10 32 54 76.

В этих переменных будут храниться результаты промежуточных вычислений. Начальное состояние ABCD называется инициализирующим вектором.

4. Вычисление хеша в цикле.

Исходное сообщение разбивается на блоки T , длиной 512 бит. Для каждого блока в цикле выполняется процедура, приведенная на рис.10.2. Результат обработки всех блоков исходного сообщения в виде объединения 32-битных значений переменных ABCD и будет являться хешем.

Рис.10.2. Шаг основного цикла вычисления хеша

В каждом раунде над переменными ABCD и блоком исходного текста Т в цикле (16 итераций) выполняются однотипные преобразования по следующей схеме.

Рис.10.3. Одна итерация цикла раунда

Условные обозначения.

1) RF - раундовая функция, определяемая по следующей таблице.

Таблица 10.1. Раундовые функции RF

2) t j - j-ая 32-битовая часть блока исходного сообщения Т с обратным порядком следования байт;

3) k i - целая часть константы, определяемой по формуле

k i = 2 32 * | sin(i + 16 * (r - 1)) |, (10.1)

где i – номер итерации цикла (i = 1..16);
r – номер раунда (r = 1..4).

Аргумент функции sin измеряется в радианах.

4) ⊞ – сложение по модулю 2 32 .

5) <<< s i – циклический сдвиг влево на s i разрядов.

Используемая 32-битовая часть блока исходного сообщения t j и величина циклического сдвига влево s i зависят от номера итерации и приведены в следующей таблице.

Таблица 10.2. Величины, используемые на шаге цикла раунда

После 4 раундов новое (модифицированное) значение каждой из переменных ABCD складывается (⊞ ) с исходным (значением переменной до 1-го раунда).

5. Перестановка байт в переменных ABCD . После обработки всех блоков исходного сообщения для каждой переменной выполняется обратная перестановка байт.

Поиск коллизий.

В 2004 г. китайские исследователи Ван Сяоюнь (Wang Xiaoyun), Фен Дэнгуо (Feng Dengguo), Лай Сюэцзя (Lai Xuejia) и Юй Хунбо (Yu Hongbo) объявили об обнаруженной ими уязвимости в алгоритме, позволяющей за небольшое время (1 час на кластере IBM p690) находить коллизии.

10.3. Применение шифрования для получения хеш-образа

Для выработки устойчивого к коллизиям хеш-образа могут применяться специальные режимы, предусмотренные в блочных шифрах (например, сцепление блоков шифра у ), или в самой хеш-функции, как составная часть, может использоваться один из режимов блочного шифра (например, составной часть хеш-функции по ГОСТ 34.11-94 1 является режим простой замены алгоритма криптографического преобразования по 2).

Напомним что в случае, когда значение хеш-функции зависит не только от прообраза, но и закрытого ключа, то хеш-образ называют кодом проверки подлинности сообщений (Message Authentication Code, MAC), кодом проверки подлинности данных (Data Authentication Code, DAC) или имитовставкой .

В качестве примера приведем режим (сцепление блоков шифра - Cipher Block Chaining).

Рис.10.4. Схема алгоритма DES в режиме сцепления блоков шифра

Последний зашифрованный блок C n и есть хеш-образ сообщения T = {T 1 , T 2 , …, T n } .

1 ГОСТ 34.11-94 «Информационная технология. Криптографическая защита информации. Функция хэширования».

2 ГОСТ 28147-89 «Системы обработки информации. Защита криптографическая. Алгоритм криптографического преобразования».

Вопросы для самопроверки

1. Дайте определение понятиям: « », « », « ».