hash演算法的有哪幾種,優缺點,使用場景

2021-05-20 00:31:23 字數 3264 閱讀 9892

1樓:匿名使用者

hash演算法在資訊保安方面bai的應用主

du要體現在以下的3個方zhi面: 1)檔案校驗 我們比dao較熟內悉的校驗演算法有奇偶校容驗和crc校驗,這2種校驗並沒有抗資料篡改的能力,它們一定程度上能檢測並糾正資料傳輸中的通道誤碼,但卻不能防止對資料的惡意破壞。

對稱加密和不對稱加密有什麼不同?它們各有什麼優缺點?hash演算法有什麼功能

2樓:我不是他舅

對稱加密演算法抄是應用較早bai的加密演算法,技du術成熟。在對稱加密演算法中,數zhi

據發信方將dao明文(原始資料)和加密金鑰一起經過特殊加密演算法處理後,使其變成複雜的加密密文傳送出去。收信方收到密文後,若想解讀原文,則需要使用加密用過的金鑰及相同演算法的逆演算法對密文進行解密,才能使其恢復成可讀明文。在對稱加密演算法中,使用的金鑰只有一個,發收信雙方都使用這個金鑰對資料進行加密和解密,這就要求解密方事先必須知道加密金鑰。

對稱加密演算法的特點是演算法公開、計算量小、加密速度快、加密效率高。不足之處是,交易雙方都使用同樣鑰匙,安全性得不到保證。此外,每對使用者每次使用對稱加密演算法時,都需要使用其他人不知道的惟一鑰匙,這會使得發收信雙方所擁有的鑰匙數量成幾何級數增長,金鑰管理成為使用者的負擔。

對稱加密演算法在分散式網路系統上使用較為困難,主要是因為金鑰管理困難,使用成本較高。在計算機專網系統中廣泛使用的對稱加密演算法有des、idea和aes。

雜湊演算法的基本特點

3樓:傲世

雜湊表是根據設定的雜湊函式h(key)和處理衝突方法將一組關鍵字對映到一個有限的地址區間上,並以關鍵字在地址區間中的象作為記錄在表中的儲存位置,這種表稱為雜湊表或雜湊,所得儲存位置稱為雜湊地址或雜湊地址。作為線性資料結構與**和佇列等相比,雜湊表無疑是查詢速度比較快的一種。

通過將單向數學函式(有時稱為「雜湊演算法」)應用到任意數量的資料所得到的固定大小的結果。如果輸入資料中有變化,則雜湊也會發生變化。雜湊可用於許多操作,包括身份驗證和數字簽名。

也稱為「訊息摘要」。

簡單解釋:雜湊(hash)演算法,即雜湊函式。它是一種單向密碼體制,即它是一個從明文到密文的不可逆的對映,只有加密過程,沒有解密過程。

同時,雜湊函式可以將任意長度的輸入經過變化以後得到固定長度的輸出。雜湊函式的這種單向特徵和輸出資料長度固定的特徵使得它可以生成訊息或者資料。

雜湊演算法有什麼用途

4樓:匿名使用者

非常有用,做排序,做查詢。建議你看看資料結構方面的書。

5樓:匿名使用者

雜湊演算法可以將比較大的一組記錄,利用對映關係來查序,從而實現常數時間的記錄查詢。

hash函式的演算法用途

6樓:手機使用者

hash主要用於抄資訊保安領域中加密算襲法,它把一些不同長度的資訊轉化成雜亂的128位的編碼裡,叫做hash值. 也可以說,hash就是找到一種資料內容和資料存放地址之間的對映關係。hash演算法在資訊保安方面的應用主要體現在以下的3個方面:

1)檔案校驗

我們比較熟悉的校驗演算法有奇偶校驗和crc校驗,這2種校驗並沒有抗資料篡改的能力,它們一定程度上能檢測並糾正資料傳輸中的通道誤碼,但卻不能防止對資料的惡意破壞。

md5 hash演算法的"數字指紋"特性,使它成為目前應用最廣泛的一種檔案完整性校驗和(checksum)演算法,不少unix系統有提供計算md5 checksum的命令。

2)數字簽名

hash 演算法也是現代密碼體系中的一個重要組成部分。由於非對稱演算法的運算速度較慢,所以在數字簽名協議中,單向雜湊函式扮演了一個重要的角色。對 hash 值,又稱"數字摘要"進行數字簽名,在統計上可以認為與對檔案本身進行數字簽名是等效的。

而且這樣的協議還有其他的優點。

3)鑑權協議

如下的鑑權協議又被稱作"挑戰--認證模式:在傳輸通道是可被偵聽,但不可被篡改的情況下,這是一種簡單而安全的方法。

hash演算法原理

7樓:匿名使用者

雜湊表,它是基於高速存取的角度設計的,也是一種典型的「空間換時間」的做法。顧名思義,該資料結構能夠理解為一個線性表,可是當中的元素不是緊密排列的,而是可能存在空隙。

雜湊表(hash table,也叫雜湊表),是依據關鍵碼值(key value)而直接進行訪問的資料結構。也就是說,它通過把關鍵碼值對映到表中一個位置來訪問記錄,以加快查詢的速度。這個對映函式叫做雜湊函式,存放記錄的陣列叫做雜湊表。

比方我們儲存70個元素,但我們可能為這70個元素申請了100個元素的空間。70/100=0.7,這個數字稱為負載因子。

我們之所以這樣做,也是為了「高速存取」的目的。我們基於一種結果儘可能隨機平均分佈的固定函式h為每一個元素安排儲存位置,這樣就能夠避免遍歷性質的線性搜尋,以達到高速存取。可是因為此隨機性,也必定導致一個問題就是衝突。

所謂衝突,即兩個元素通過雜湊函式h得到的地址同樣,那麼這兩個元素稱為「同義詞」。這類似於70個人去一個有100個椅子的飯店吃飯。雜湊函式的計算結果是一個儲存單位地址,每一個儲存單位稱為「桶」。

設一個雜湊表有m個桶,則雜湊函式的值域應為[0,m-1]。

8樓:匿名使用者

這個問題有點難度,不是很好說清楚。 我來做一個比喻吧。

我們有很多的小豬,每個的體重都不一樣,假設體重分佈比較平均(我們考慮到公斤級別),我們按照體重來分,劃分成100個小豬圈。

然後把每個小豬,按照體重趕進各自的豬圈裡,記錄檔案。 好了,如果我們要找某個小豬怎麼辦呢?我們需要每個豬圈,每個小豬的比對嗎?

當然不需要了。 我們先看看要找的這個小豬的體重,然後就找到了對應的豬圈了。

在這個豬圈裡的小豬的數量就相對很少了。

我們在這個豬圈裡就可以相對快的找到我們要找到的那個小豬了。 對應於hash演算法。

就是按照hashcode分配不同的豬圈,將hashcode相同的豬放到一個豬圈裡。

查詢的時候,先找到hashcode對應的豬圈,然後在逐個比較裡面的小豬。 所以問題的關鍵就是建造多少個豬圈比較合適。 如果每個小豬的體重全部不同(考慮到毫克級別),每個都建一個豬圈,那麼我們可以最快速度的找到這頭豬。

缺點就是,建造那麼多豬圈的費用有點太高了。 如果我們按照10公斤級別進行劃分,那麼建造的豬圈只有幾個吧,那麼每個圈裡的小豬就很多了。我們雖然可以很快的找到豬圈,但從這個豬圈裡逐個確定那頭小豬也是很累的。

所以,好的hashcode,可以根據實際情況,根據具體的需求,在時間成本(更多的豬圈,更快的速度)和空間本(更少的豬圈,更低的空間需求)之間平衡。

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