python что такое хэш функция

Функция hash() в Python

hash() в Python – одна из встроенных функций. Сегодня мы рассмотрим использование функции hash() и то, как мы можем переопределить ее для нашего настраиваемого объекта.

Что такое hash() в Python?

hash() в Python – это целое число фиксированного размера, которое идентифицирует конкретное значение.

Отметим, что может означать:

Что такое хеш-функция?

Мы можем более подробно рассказать о хешировании, но здесь стоит упомянуть важный момент, касающийся создания функции хорошего хеширования:

Также обратите внимание, что если два числовых значения могут сравниваться как равные, они также будут иметь одинаковый хэш, даже если они принадлежат к разным типам данных, например 1 и 1.0.

String hash

Давайте начнем создавать простые примеры и скрипты, в которых функция hash() может быть очень полезной. В этом примере мы просто получим хеш-значение String.

При запуске этого скрипта мы получим следующий результат:

Если вы снова запустите тот же скрипт, хеш изменится, как показано ниже:

Таким образом, срок жизни хэша зависит только от области действия программы, и он может измениться, как только программа завершится.

Хеш с небольшим изменением данных

Здесь мы увидим, как небольшое изменение данных может изменить хеш-значение. Он изменится полностью или немного? Лучше всего узнать через скрипт:

Теперь запустим этот скрипт:

Посмотрите, как полностью изменился хеш, когда в исходных данных изменился только один символ. Это делает значение хеш-функции совершенно непредсказуемым.

Как определить функцию hash() для пользовательских объектов?

Внутренне функция hash() работает, переопределяя функцию __hash __(). Стоит отметить, что не каждый объект может быть хеширован (изменяемые коллекции не хешируются). Мы также можем определить эту функцию для нашего пользовательского класса. Собственно, этим и займемся сейчас. Перед этим отметим несколько важных моментов:

Теперь давайте определим объект и переопределим функцию __hash __():

Теперь запустим этот скрипт:

Эта программа фактически описывала, как мы можем переопределить функции __eq __() и __hash __(). Таким образом, мы можем определить нашу собственную логику для сравнения любых объектов.

Почему изменяемые объекты нельзя хэшировать?

Как мы уже знаем, хешировать можно только неизменяемые объекты. Это ограничение, запрещающее хеширование изменяемого объекта, значительно упрощает хеш-таблицу. Давайте разберемся как.

Если разрешено хеширование изменяемого объекта, нам нужно обновлять хеш-таблицу каждый раз, когда обновляется значение объектов. Это означает, что нам придется переместить объект в совершенно другое место.

В Python у нас есть два объекта, которые используют хеш-таблицы, словари и наборы:

Источник

Хэш-функция MD5: Реализация в Python

Md5-это хэш-функция, доступная в модуле hashlib Python, которая принимает последовательность байтов в качестве входных данных и возвращает 128-битное хэш-значение в качестве выходных.

Хэш-функция MD5: Реализация в Python

Привет, кодеры!! В этой статье мы познакомимся с MD5 в Python. Мы подробно обсудим его значение, реализацию и применение. А теперь, не теряя времени, давайте перейдем к теме.

Что такое MD5?

MD5 расшифровывается как алгоритм дайджеста сообщений. Это хэш-функция, которая производит 128-битное хэш-значение. Это используется в качестве контрольной суммы для проверки целостности данных. Он подходит для некриптографических целей, таких как определение раздела для конкретного ключа в секционированной базе данных.

MD5 хэш в Python:

Эта хэш-функция доступна в модуле hashlib Python. Он принимает последовательность байтов в качестве входных данных и возвращает 128-битное хэш-значение в качестве выходных. Основное использование хэш-функции заключается в проверке целостности данных, но у нее есть проблемы с безопасностью.

Связанные функции с md5:

Пример 1: Печать байтового эквивалента хэша MD5 в Python

Вывод и объяснение:

В этом коде мы берем байтовый ввод, который приемлем хэш-функцией. Затем мы закодировали это значение с помощью хэш-функции md5. Наконец, мы сгенерировали байтовый эквивалент кодированной строки с помощью функции digest ().

Пример 2: Печать шестнадцатеричного эквивалента хэша MD5 в Python

Вывод и объяснение:

Здесь мы преобразовали строку в ее байтовый эквивалент с помощью функции encode (), сделав ее приемлемой для хэш-функции. Затем мы использовали функцию md5 для его кодирования, и, наконец, используя функцию hexdigest (), отображается ее шестнадцатеричный эквивалент.

Пример 3: Контрольная сумма файла Python MD5

Вывод и объяснение

В этом коде функция hashlib.md5() вызывается для создания объекта MD5. Мы открыли файл в режиме «rb», где rb означает «чтение байтов». Используя метод read (), мы считываем содержимое файла в переменную. Метод update() обновляет содержимое файла. Наконец, используя метод hexdigest (), мы преобразовали хэш в его шестнадцатеричный эквивалент.

Пример 4: Кодирование строки в MD5 с помощью Python

Вывод и объяснение:

В этом примере мы использовали функцию hashlib.md5() для кодирования строкового значения в хэш-значение. Затем мы использовали метод hexdigest (), чтобы получить шестнадцатеричный эквивалент сгенерированного хэш-значения. Аналогично, мы также можем использовать метод digest() для получения байтового эквивалента сгенерированного хэш-значения.

Пример 5: Вычисление MD5-хэша файла в Python

Вывод и объяснение:

В этом коде мы сначала создали образец текстового файла. Затем мы читаем содержимое этого файла в байтах. Мы преобразовали байты в хэш-значение, а затем, наконец, увидели шестнадцатеричный эквивалент для того же самого.

Приложения:

Преимущества:

Недостатки:

Вывод:

В этой статье мы обсуждали хэш-функцию md5 в python. Мы видели различные примеры того же самого. Мы также узнали о его различных применениях.

Источник

hashlib — Безопасные хэши и дайджесты сообщений¶

Исходный код: Lib/hashlib.py

Модуль реализует общий интерфейс для множества различных алгоритмов безопасного хеширования и дайджеста сообщений. Включены FIPS алгоритмы безопасного хеширования SHA1, SHA224, SHA256, SHA384 и SHA512 (определенные в FIPS 180-2), а также алгоритм RSA MD5 (определенный в Интернете RFC 1321). Термины «безопасный хэш» и «дайджест сообщения» взаимозаменяемы. Старые алгоритмы назывались дайджестами сообщений. Современный термин — безопасный хеш.

Некоторые алгоритмы обладают известными недостатками, связанными с коллизиями (collision) хешей, см. раздел «См. также» в конце.

Алгоритмы хеширования¶

Для повышения производительности многопоточности Python GIL отпускается для данных размером более 2047 байт при создании или обновлении объекта.

Подача строковых объектов в update() не поддерживается, поскольку хеши работают с байтами, а не с символами.

Например, чтобы получить дайджест байтовой строки b’Nobody inspects the spammish repetition’ :

Использование new() с алгоритмом, предоставленным OpenSSL:

Hashlib предоставляет следующие постоянные атрибуты:

Множество, содержащее имена хэш-алгоритмов, которые гарантированно поддерживаются этим модулем на всех платформах. Обратите внимание, что «md5» находится в этом списке, несмотря на то, что некоторые поставщики апстрима предлагают странную «FIPS-совместимую» сборку Python, которая исключает его.

Добавлено в версии 3.2.

Добавлено в версии 3.2.

Следующие значения предоставляются как постоянные атрибуты хэш-объектов, возвращаемых конструкторами:

Размер результирующего хэша в байтах.

Размер внутреннего блока хеш-алгоритма в байтах.

У хэш-объекта есть следующие атрибуты:

Каноническое имя этого хеша, всегда в нижнем регистре и всегда подходящее в качестве параметра для new() для создания другого хеша этого типа.

Изменено в версии 3.4: Атрибут name присутствует в CPython с момента его создания, но до тех пор, пока Python 3.4 не был официально указан, поэтому может не существовать на некоторых платформах.

У хэш-объекта есть следующие методы:

Изменено в версии 3.1: Python GIL отпускается, чтобы позволить другим потокам работать, пока происходит обновление хэша для данных, размер которых превышает 2047 байт, при использовании алгоритмов хеширования, предоставляемых OpenSSL.

Вернуть копию («клон») хеш-объекта. Можно использовать для эффективного вычисления дайджестов данных, разделяющих общую начальную подстроку.

SHAKE дайджесты переменной длины¶

Алгоритмы shake_128() и shake_256() обеспечивают дайджесты переменной длины с length_in_bits//2 до 128 или 256 бит безопасности. Таким образом, их методы дайджеста требуют длины. Максимальная длина не ограничена SHAKE алгоритмом.

shake. digest ( length ) ¶

shake. hexdigest ( length ) ¶

Ключевой вывод¶

hashlib. pbkdf2_hmac ( hash_name, password, salt, iterations, dklen=None ) ¶

Функция предоставляет функцию получения ключа на основе пароля PKCS #5 2. Она использует HMAC в качестве псевдослучайной функции.

Номер iterations следует выбирать в зависимости от алгоритма хеширования и вычислительной мощности. По состоянию на 2013 год предлагается не менее 100 000 итераций SHA-256.

Добавлено в версии 3.4.

Функция генерации ключей на основе пароля scrypt, как определено в RFC 7914.

n — коэффициент стоимости ЦПУ/памяти, r — размер блока, p коэффициент распараллеливания, а maxmem — ограничивает память (OpenSSL 1.1.0 по умолчанию равен 32 MiB). dklen — длина производного ключа.

Добавлено в версии 3.6.

BLAKE2¶

BLAKE2 — криптографическая хеш-функция, определенная в RFC 7693, которая бывает двух видов:

BLAKE2 поддерживает ключевой режим (более быстрая и простая замена HMAC), соленое хэширование, персонализация и древовидное хеширование.

Создание хеш-объектов¶

Новые хеш-объекты создаются путём вызова функций-конструкторов:

Функции возвращают соответствующие хэш-объекты для вычисления BLAKE2b или BLAKE2. При желании они принимают общие параметры:

В следующей таблице показаны ограничения для общих параметров (в байтах):

Спецификация BLAKE2 определяет постоянную длину для параметров соли и персонализации, однако для удобства эта реализация принимает байтовые строки любого размера до указанной длины. Если длина параметра меньше указанной, она дополняется нулями, например, b’salt’ и b’salt\x00′ — это одно и то же значение. (Не относится к key.)

Размеры доступны как модуль Константы, описанный ниже.

Функции-конструкторы также принимают следующие параметры древовидного хеширования:

См. раздел 2.10 в BLAKE2 спецификации для всестороннего обзора хеширования дерева.

Константы¶

Длина соли (максимальная длина, принимаемая конструкторами).

blake2b. PERSON_SIZE ¶ blake2s. PERSON_SIZE ¶

Длина строки персонализации (максимальная длина, принимаемая конструкторами).

blake2b. MAX_KEY_SIZE ¶ blake2s. MAX_KEY_SIZE ¶

Максимальный размер ключа.

blake2b. MAX_DIGEST_SIZE ¶ blake2s. MAX_DIGEST_SIZE ¶

Максимальный размер дайджеста, который может вывести хэш-функция.

Примеры¶

Простое хеширование¶

Чтобы вычислить хэш некоторых данных, вы должны сначала создать хеш-объект, вызвав соответствующую функцию-конструктор ( blake2b() или blake2s() ), затем обновить его данными, вызвав update() для объекта, и, наконец, получить дайджест из объекта вызвав digest() (или hexdigest() для строки в шестнадцатеричной кодировке).

В качестве ярлыка вы можете передать первый фрагмент данных для обновления непосредственно в конструктор в качестве позиционного аргумента:

Вы можете вызвать hash.update() столько раз, сколько вам нужно для итеративного обновления хэша:

Использование дайджеста разного размера¶

У BLAKE2 настраиваемый размер дайджестов до 64 байтов для BLAKE2b и до 32 байтов для BLAKE2. Например, чтобы заменить SHA-1 на BLAKE2b без изменения размера вывода, мы можем указать BLAKE2b создавать 20-байтовые дайджесты:

У объектов хеширования с разными размерами дайджеста совершенно разные выходные данные (более короткие хеши не являются префиксом более длинных хешей); BLAKE2b и BLAKE2s производят разные выходные данные, даже если длина выходного файла одинакова:

Ключевое хеширование¶

Ключевое хеширование можно использовать для аутентификации как более быструю и простую замену Код аутентификации сообщения на основе хэша (HMAC). BLAKE2 можно безопасно использовать в режиме префикса MAC благодаря свойству неразличимости, унаследованному от BLAKE.

В этом примере показано, как получить (в шестнадцатеричном коде) 128-битный код аутентификации для сообщения b’message data’ с ключом b’pseudorandom key’ :

В качестве практического примера веб-приложение может симметрично подписывать файлы cookie, отправленные пользователям, а затем проверять их, чтобы убедиться, что они не были подделаны:

Несмотря на то, чт. е. собственный режим хеширования с ключом, BLAKE2, конечно, можно использовать в построении HMAC с модулем hmac :

Рандомизированное хеширование¶

Установив параметр salt, пользователи могут ввести рандомизацию в хэш- функцию. Рандомизированное хеширование полезно для защиты от коллизионных атак на хеш-функцию, используемую в цифровых подписях.

Рандомизированное хеширование предназначено для ситуаций, когда одна сторона, составитель сообщения, генерирует все или часть сообщения, которое должно быть подписано второй стороной, подписывающей сообщение. Если составитель сообщения может обнаружить конфликты криптографических хэш-функций (т. е. два сообщения, производящие одно и то же значение хеш-функции), он может подготовить значимые версии сообщения, которые будут давать одинаковое хеш-значение и цифровую подпись, но с разными результатами (например, переводя на счет 1 000 000 долларов США, а не 10 долларов США). Криптографические хеш-функции были разработаны с учётом устойчивости к коллизиям в качестве основной цели, но текущая концентрация на атаках криптографических хеш-функций может привести к тому, что данная криптографическая хеш-функция будет обеспечивать меньшую стойкость к коллизиям, чем ожидалось. Рандомизированное хеширование предлагает подписавшему дополнительную защиту за счёт снижения вероятности того, что составитель может сгенерировать два или более сообщений, которые в конечном итоге дадут одно и то же значение хеш-функции в процессе генерации цифровой подписи, — даже если это практично найти коллизии для хеш-функции. Однако использование рандомизированного хеширования может снизить уровень безопасности, обеспечиваемый цифровой подписью, когда все части сообщения подготовлены подписавшим.

В BLAKE2 соль обрабатывается как однократный ввод в хеш-функцию во время инициализации, а не как ввод для каждой функции сжатия.

Соленое хеширование (или просто хеширование) с BLAKE2 или любой другой криптографической хеш-функцией общего назначения, такой как SHA-256, не подходит для хеширования паролей. См. BLAKE2 FAQ для получения дополнительной информации.

Персонализация¶

Иногда полезно заставить хеш-функцию создавать разные дайджесты для одного и того же ввода для разных целей. Цитата авторов хеш-функции Skein:

Мы рекомендуем всем разработчикам приложений серьезно подумать об этом; мы видели много протоколов, в которых хэш, вычисляемый в одной части протокола, может использоваться в совершенно другой части, потому что два вычисления хэша были выполнены для похожих или связанных данных, и злоумышленник может заставить приложение сделать входные данные хэша одно и тоже. Персонализация каждой хэш-функции, используемой в протоколе, в целом останавливает этот тип атаки.

BLAKE2 можно персонализировать, передав байты аргументу person:

Персонализация вместе с ключевым режимом также может использоваться для получения разных ключей из одного.

Древовидный режим¶

Вот пример хеширования минимального дерева с двумя листовыми узлами:

В данном примере используются 64-байтовые внутренние дайджесты и возвращается 32-байтовый окончательный дайджест:

Благодарности¶

BLAKE2 был разработан Жан-Филиппом Аумассоном, Сэмюэлом Невесом, Зооко Уилкокс-О’Хирном и Кристианом Уиннерлейном на основе SHA-3 финалиста BLAKE, созданного Жан-Филиппом Аумассоном, Лукой Хенценом, Вилли Мейером и Рафаэльем К.-В. Фаном.

Он использует основной алгоритм из шифра ChaCha, разработанного Дэниелем Дж. Бернштейнм.

Реализация stdlib основана на модуле pyblake2. Он был написан Дмитрием Честных на основе реализации C, написанной Сэмюэлом Невесом. Документация была скопирована с pyblake2 и написана Дмитрием Честных.

Код C был частично переписан для Python Кристианом Хеймсом.

Следующее посвящение общественному достоянию относится как к реализации хэш- функции C, так и к коду расширения и к этой документации:

Насколько это возможно в соответствии с законом, автор(ы) передал(и) все авторские, а также смежные и смежные права на это программное обеспечение в общественное достояние всего мира. Данное программное обеспечение распространяется без каких-либо гарантий.

Вы должны были получить копию CC0 Public Domain Dedication вместе с этим программным обеспечением. Если нет, см. официальный сайт.

Следующие люди помогли с разработкой или внесли свои изменения в проект и общественное достояние в соответствии с Creative Commons Public Domain Dedication 1.0 Universal:

Источник

Хэширование¶

Теперь нам надо знать больше, чем просто расположение элемента, когда мы ищем его в коллекции. Если каждый элемент находится там, где ему следует быть, то поиск может использовать только сравнения для обнаружения присутствия искомого. Однако, дальше мы увидим, что это, как правило, не единственный выход.

Рисунок 4: Хэш-таблица с 11-ю пустыми слотами

Связь между элементом и слотом, в который он кладётся, называется хэш-функцией. Она принимает любой элемент из коллекции и возвращает целое число из диапазона имён слотов (от 0 до \(m-1\) ). Предположим, что у нас есть набор целых чисел 54, 26, 93, 17, 77 и 31. Наша первая хэш-функция, иногда называемая “методом остатков”, просто берёт элемент и делит его на размер таблицы, возвращая остаток в качестве хэш-значения ( \(h(item)=item \% 11\) ). В таблице 4 представлены все хэш-значения чисел из нашего примера. Обратите внимание: метод остатков (модульная арифметика) обычно присутствует в той или иной форме во всех хэш-функциях, поскольку результат должен лежать в диапазоне имён слотов.

Рисунок 5: Хэш-таблица с шестью элементами

Возможно, вы уже заметили, что такая техника работает только если каждый элемент отображается на уникальную позицию в хэш-таблице. Например, если следующим в нашей коллекции будет элемент 44, то он будет иметь хэш-значение 0 ( \(44 \% 11 == 0\) ). А так как 77 тоже имеет хэш-значение 0, то у нас проблемы. В соответствии с хэш-функцией два или более элементов должны иметь один слот. Это называется коллизией (иногда “столкновением”). Очевидно, что коллизии создают проблемы для техники хэширования. Позднее мы обсудим их в деталях.

Хэш-функции¶

Для заданной коллекции элементов хэш-функция, связывающая каждый из них с уникальным слотом, называется идеальной хэш-функцией. Если мы знаем, что ни один элемент коллекции никогда не изменится, то возможно создать идеальную хэш-функцию (см. упражнения, чтобы узнать об этом больше). К сожалению, для произвольного набора элементов не существует систематического способа сконструировать идеальную хэш-функцию. К счастью, для эффективной работы она нам и не нужна.

Один из способов всегда иметь идеальную хэш-функцию состоит в увеличении размера хэш-таблицы таким образом, чтобы в ней могло быть размещено каждое из возможных значений элементов. Таким образом гарантируется уникальность слотов. Хотя такой подход практичен для малого числа элементов, при возрастании их количества он перестаёт быть осуществимым. Например, для девятизначных индексов социального страхования потребуется порядка миллиарда слотов. Даже если мы захотим всего лишь хранить данные для класса из 25 студентов, то потратим на это чудовищное количество памяти.

Наша цель: создать хэш-функцию, которая минимизировала бы количество коллизий, легко считалась и равномерно распределяла элементы в хэш-таблице. Существует несколько распространённых способов расширить простой метод остатков. Рассмотрим некоторые из них.

Мы также можем создать хэш-функцию для символьных элементов (например, строк). Слово “cat” можно рассматривать, как последовательность кодов его букв.

Рисунок 6: Хэширование строки с использованием кодов символов

Листинг 1

Интересное наблюдение: когда мы используем эту хэш-функцию, анаграммы всегда будут иметь одинаковое хэш-значение. Чтобы исправить это, следует использовать позицию символа в качестве веса. Рисунок 7 показывает один из вариантов использования позиционного значения в качестве весового фактора. Модификацию функции hash мы оставляем в качестве упражнения.

Рисунок 7: Хэширование строки с использованием кодов символов и весов

Вы можете придумать другие числовые способы вычисления хэш-значений для элементов коллекции. Важно только помнить, что эффекитвная хэш-функция не должна являться доминирующей частью процессов хранения и поиска. Если она слишком сложна, то требует много работы на вычисление имени слота. В этом случае проще было бы использовать последовательный или бинарный поиск, описанные выше. Таким образом, сама идея хэширования терпит поражение.

Разрешение коллизий¶

Вернёмся к проблеме коллизий. Когда два элемента хэшируются в один слот, нам требуется систематический метод для размещения в хэш-таблице второго элемента. Этот процесс называется разрешением коллизии. Как мы утверждали ранее, если хэш-функция идеальна, то коллизии никогда не произойдёт. Однако, поскольку часто такое положение дел невозможно, разрешение коллизий становится важной частью хэширования.

Рисунок 8: Разрешение коллизий путём линейного пробирования

Недостатком линейного пробирования является его склонность к кластеризации: элементы в таблице группируются. Это означает, что если возникает много коллизий с одним хэш-значением, то окружающие его слоты при линейном пробировании будут заполнены. Это начнёт оказывать влияние на вставку других элементов, как мы наблюдали выше при попытке вставить в таблицу число 20. В итоге, кластер значений, хэшируемых в 0, должен быть пропущен, чтобы найти вакантное место. Этот кластер показан на рисунке 9.

Рисунок 9: Кластер элементов для слота 0

Одним из способов иметь дело с кластеризацией является расширение линейного пробирования таким образом, чтобы вместо последовательного поиска следующего свободного места мы пропускали слоты, получая таким образом более равномерное распределение элементов, вызвавших коллизии. Потенциально это уменьшит возникающую кластеризацию. Рисунок 10 показывает элементы после разрешения коллизий с использованием пробирования “плюс 3”. Это означает, что при возникновении коллизии, мы рассматриваем каждый третий слот до тех пор, пока не найдём пустой.

Рисунок 10: Разрешение коллизий с использованием методики “плюс 3”

Рисунок 11: Разрешение коллизий с помощью квадратичного пробирования

Альтернативным методом решения проблемы коллизий является разрешение каждому слоту содержать ссылку на коллекцию (или цепочку) значений. Цепочки позволяют множеству элементов занимать одну и ту же позицию в хэш-таблице. Чем больше элементов хэшируются в одно место, тем сложнее найти элемент в коллекции. Рисунок 12 показывает, как элементы добавляются в хэш-таблицу с использованием цепочек для разрешения коллизий.

Рисунок 12: Разрешение коллизий с помощью цепочек

Когда мы хотим найти элемент, мы используем хэш-функцию для генерации номера слота, в котором он должен размещаться. Поскольку каждый слот содержит коллекцию, мы используем различные техники поиска, чтобы определить, представлен ли он в ней. Преимуществом данного подхода является вероятность получить гораздо меньше элементов в каждом слоте, так что поиск будет более эффективным. Более подробный анализ мы проведём в конце этой главы.

Реализация абстрактного типа данных Map ¶

Листинг 2

Листинг 3

Аналогично функция get (см. листинг 4) начинает с вычисления начального хэш-значения. Если искомая величина не содержится в этом слоте, то используется rehash для определения следующей позиции. Обратите внимание: строка 15 гарантирует, что поиск закончится, проверяя, не вернулись ли мы в начальный слот. Если такое происходит, значит все возможные слоты исчерпаны, и элемент в коллекции не представлен.

Листинг 4

Следующая сессия демонстрирует класс HashTable в действии. Сначала мы создаём хэш-таблицу и сохраняем в неё несколько элементов с целочисленными ключами и строковыми значениями данных.

Далее мы получаем доступ и изменяем некоторые из элементов в хэш-таблице. Обратите внимание, что значение с ключом 20 заменяется.

Целиком пример хэш-таблицы можно увидеть в ActiveCode 1.

Пример хэш-таблицы целиком (hashtablecomplete)

Анализ хэширования¶

readers online now | | Back to top

© Copyright 2014 Brad Miller, David Ranum. Created using Sphinx 1.2.3.

Источник