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区块链基础:散列法(Hashing)

来源:哈希交流群  热度:   时间:2022-05-14 21:27
灯泡,比特(bits)与字节(bytes) 你可能知道计算机中所有的数据都是由0或1组成的,最小的数据单位就是一个比特(bit,或位),它也是0或者1。想象一下,一台计算机拥有着很多的...
区块链基础:散列法(Hashing)
灯泡,比特(bits)与字节(bytes)
 
 
你可能知道计算机中所有的数据都是由0或1组成的,最小的数据单位就是一个比特(bit,或位),它也是0或者1。想象一下,一台计算机拥有着很多的灯泡,而这个灯泡的状态有两种,亮(1)或者灭(0)。而不同的数据,由灯泡显示的图案也是不同的。大数据如视频,就使用了相当多的灯泡,而一个简短的电子邮件,其所需要的灯泡就较少。一个单一的灯泡代表着一个比特。另外,你可能听说过一个词叫字节,一个字节就相当于8个灯泡的组合。而1MB的数据约为100万个字节,也就相当于800万个灯泡。
 
如今,家用的电脑就拥有了数十亿甚至万亿级数量的灯泡。但我们发现,即使只是由256个灯泡组成的集合,也足以代表宇宙中能够观察到的任何颗粒。想象一下256个灯泡组能够产生的所有图案,那将是一个天文数字:也就是2^256种可能性。
 
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加密散列函数(或加密哈希函数)
 
 
一个散列函数(hash function),即取任何的输入,就可以产出一个特定大小的输出。这个运用散列函数,然后产出某些数据的过程,我们称之为散列法(hashing)或音译为哈希法。而散列函数的输出,我们称之为一个散列(hash)。一个特定散列函数的基本特征,就是它产出输出的大小。比方说本文中的示例,我们使用一个产出输出为256 bits(32字节)的散列函数。当然也有散列函数能够产出较小的输出,或者也可以产出较大的输出,也存在另外一些能够产出256 bits的散列函数,但这个例子中,我们并不关心具体所使用的散列函数。
 
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使用这个例子的散列函数,当一部N兆(MB)的视频被散列运算时,那它的输出结果为:256个灯泡中有一些灯泡是点亮的。当一个简短的电子邮件被散列运算时,这256个灯泡的输出显示,则是另外的一种图案。在某些方面,散列法看起来就像是压缩。简单地解释下这两者之间的区别,散列法总是会产生相同数量的灯泡,而压缩一部N兆(MB)视频的结果,仍然会产生数以百万计灯泡的一个输出。一个压缩过的视频,可被解压缩然后获得原始的视频。而当一个视频被散列到仅仅只有256个灯泡时,从这个散列来重新构建原始视频的可能性就很小了。这可能听起来并不是理想的,但实际上这正是散列函数的一个强大功能。
 
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一个安全的加密散列函数,它的一个关键特征就是,它是单向的。这意味着,从数学和计算机学角度上来看讲,从输出来反推输入,这几乎是不可能的。也就是说,给定一个散列,想要了解或查到提供给这个散列函数的输入数据,它应该是不可行的。技术术语上来讲,我们称它为逆原像阻力(pre-image resistance)。
 
结果是,无论是散列法运算一个较大或者一个较小的输入,散列函数应消耗大约相同的时间量。另一个理想中的结果是,这个散列,也就是由散列函数而产生的灯泡图案,似乎应是随机的,对数据“password1”进行散列法运算,其产生的灯泡图案,与对数据“password2”进行散列法运算而产生的灯泡图案,两者是有很大不同的。否则,如果图案是相似的,那对方就可以推断出输入也是类似的,而如果相关的词(如“pass”,“word”)被发现时,那密码也很容易被找到。安全的散列函数,即使输入仅相差一个bit,也会产生显著不同的输出。
 
安全的理想行为,是给定一个散列,而唯一找到输入数据的方法,就是通过对所有输入的组合进行散列法运算,直到正确的输入是被散列运算了。如果输入是随机的,那找到它的时间既是不确定的。
 
虽然找到一个散列的输入应该是非常困难的,它需要花费很长的时间,但计算一个散列却是很快就能完成的。一个带有大量输入的散列函数,可能在不到一秒的时间内,就能得到输出。考虑到今天智能手机,每秒能够进行数十亿次的计算,1秒对于计算而言,就相当于很长的时间了。
 
加密散列函数也应该是抗碰撞的(collision resistant)。一个碰撞过程,意指当一个散列函数为超过1个输入进行运算,而产出相同输出的结果。如果用散列法运算数据1(可能是一份电子表格),而用散列法运算数据2(可能是一张图片),这两者产生了相同的输出,那么这个碰撞冲突就发生了。
 
加密散列函数,其安全性的重要性,在我们描述区块链和散列法部分时,会显得更为清楚。
 
区块链和散列法
 
散列法(Hashing)广泛地应用于区块链,这里也有一些例子。
 
区块链上的地址,是由散列法运算公钥而得到的。一个以太坊的账户地址,是以Keccak-256(开发者应该阅读下它与SHA3-256的关键区别)散列法运算一个公钥而得出的。而一个比特币地址,则是通过SHA2–256和RIPEMD160来散列法运算一个公钥而得出的。
 
散列函数的抗碰撞性是重要的,因为如果2个人产生了相同的地址(发生了冲突),那任何一方都可以花费这个地址上的钱。
 
签名也是区块链的基本组成部分。类似于签署一张支票,加密签名决定哪些交易是有效的。签名是由私钥和需要被签名的数据散列而生成的。
 
交易散列在区块链中是非常明显的。比方说描述一笔交易:“Alice在D日T时,向Bob发送了X单位的货币”,那么交易就会被提交为他们的散列,例如5c504ed432cb51138bcf09aa5e8a410dd4a1e204ef84bfed1be16dfba1b22060 是以太坊区块链中的一笔交易。交易散列也是更为直接可用的,例如“在1337个区块中的第1024笔交易”这样的描述,你只需要复制这个散列,并粘贴到一个区块链浏览器中,然后就可以查看这笔交易的细节。
 
形而上学地讲,区块链中的区块是由它们的散列来确定的,其充当了鉴别和完整验证的双重角色。一个识别字符串还会提供它自有的完整性,被称为自认证标识符。
 
对于使用挖矿机制的区块链来说,工作量证明(Proof-of-Work)就是一个数字,我们称它为随机数(nonce),当它和其他散列过的数据进行合并时,会产生一个比规定目标值更小的值。挖矿使得散列法成为一种快速运算、单向不可逆的算法。找到一个有效的随机数需要时间,因为(矿工)没有可用的线索来帮助它们找到一个足够小的散列,而唯一找到一个小于目标值的方法,就是计算很多的散列:在比特币中,目前存在了超过10^25(10 septillion)数量级的散列。当一个(nonce)随机数被找到时,验证它的时间就需要1秒,然后这个新区块会在网络中广播,形成最新的共识和区块链。
 
在区块链上的存储数据是永久性的,但把大量的数据存储在区块链上则是不明智的,而实用的区块链存储方法,是将固定大小(通常是小的)的数据代表存储在区块链上,我们称之为“数据的散列”。区块链的一个应用是作为一个时间戳服务。假设你想要证明一张当前存在的图片,保证在未来时它不是编造出来的。你可以将图片的散列存储在区块链上,一年以后,当法官问起这张图片是否在一年前真实存在时,你可以提供这个图片,然后法官就可以散列运算这张图片,并与你存储在区块链上的散列进行对比。
 
散列法还涉及到更多高级的例子,例如区块链、可扩展性、轻钱包创新的根本 —— 梅克尔树(Merkle tree)。
 
用于安全识别的散列
 
安全加密散列函数是单向、快速计算,并且抗碰撞的。结合这些特点后,它们会处理任何类型的输入,然后产生一个固定大小的输出,称之为散列,散列作为任何数据的标识而言,是非常有用的。长度256 bits的散列,代表了一个天文数字的组合,将它们用于全球物联网的唯一标识符,那也是绰绰有余的,即使是在纳米技术规模下,这些散列也可以被写为64个字符(十六进制),这使得它们足以作为标识符来使用。在区块链中,散列是作为区块、交易和地址的标识符。
 
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散列还享有安全与隐私的优势。如果一首歌是以数字格式被记录的,并且这首歌的散列是被记录在区块链之上的,那任何他人都无法声称是他们是第一个创造了这首歌,并生成了这个散列,他们也不会知道歌曲本身:某人不能写歌,也没法篡改这个散列。同样地,除非歌曲或其他数字化财产或数据被表明了,展示在区块链上的仅仅是散列本身而已。 所有权记录也可以存储在区块链上,举个简单的例子,车辆登记处可以将汽车数据散列(照片,VIN, 车牌)存储在区块链上,只有车辆所有者,保险公司以及政府会知道这个车辆的实际细节。
 
深入理论,广泛应用
 
设计加密散列函数,需要艺术与科学的结合。为了证明它们的安全性,就需要用到先进的数学与计算机科学。区块链是为广大人群提供的,第一个充满散列的用户界面。好的用户体验,其背后隐藏着很多的散列,但正如我们今天看到的各种 id和序列号,有时候散列会是替代长篇大论的最佳标识符。随着加密技术与物联网技术变得更加普及化,希望在未来能够看到更多64字符的散列!