散列算法使用异或运算的原因

时间：2022-02-17 15:41:54

Hash，一般翻译做散列，或音译为哈希，是把任意长度的输入（又叫做预映射pre-image）通过散列算法变换成固定长度的输出，该输出就是散列值。这种转换是一种压缩映射，也就是，散列值的空间通常远小于输入的空间，不同的输入可能会散列成相同的输出，所以不可能从散列值来确定唯一的输入值。简单地说就是一种将任意长度的消息压缩到某一固定长度的消息摘要的函数。

在许多用例中，生成的哈希值可用于填充哈希表或布隆过滤器。在这些场景中，哈希算法经常只是更大系统（例如数据库）的一部分，并且会为许多相当小的对象调用。散列小对象时，散列属性与散列“大”输入相比可能会有很大差异。例如，一些算法可能有很长的开始或结束阶段，在小输入中占主导地位。下面的测试试图捕捉这些特征。

此上下文对象允许我们处理多个方案、设置默认值或配置成本因素。如果您的应用程序身份验证很简单，那么这可能是不必要的，但是如果您需要使用多个散列算法、不推荐它们、重新哈希哈希或类似的高级任务的能力，那么您可能需要查看全文。CryptContext整合补习.

从图可以看出，使用异或运算，出现0和1的概率是相等的，所以这就是为什么要使用异或运算的原因，散列算法的本质目的就是为了让数据均匀分布，使用异或运算得出的哈希值因为比较均匀散列分布，所以出现哈希冲突的概率就小很多

可以将数据与散列值进行比较以确定其完整性。通常，数据在特定时间被散列，并且散列值以某种方式受到保护。稍后，数据可以再次散列并与受保护的值进行比较。如果散列值匹配，则数据未被更改。如果值不匹配，则数据已损坏。为了使该系统正常工作，受保护的哈希必须加密或对所有不可信方保密。

之前文件下载过程就是一个很好的例子，事实上，现在大部分的网络部署和版本控制工具都在使用散列算法来保证文件可靠性。而另一方面，我们在进行文件系统同步、备份等工具时，使用散列算法来标志文件唯一性能帮助我们减少系统开销，这一点在很多云存储服务器中都有应用。当然，作为一种指纹，散列算法最重要的用途在于给证书、文档、密码等高安全系数的内容添加加密保护。这一方面的用途主要是得益于散列算法的不可逆性，这种不可逆性体现在，你不仅不可能根据一段通过散列算法得到的指纹来获得原有的文件，也不可能简单地创造一个文件并让它的指纹与一段目标指纹相一致。散列算法的这种不可逆性维持着很多安全框架的运营，

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