Что такое код mhash_count

Содержание

Можно ли комбинировать хеш-коды для частных членов для генерации нового хеш-кода?

У меня есть объект, для которого я хочу создать уникальный хеш (переопределить GetHashCode()), но я хочу избежать переполнения или чего-то непредсказуемого.

Код должен быть результатом объединения хэш-кодов небольшого набора строк.

Хэш-коды будут частью генерации ключа кеша, поэтому в идеале они должны быть уникальными, однако количество возможных значений, которые хэшируются, невелико, поэтому я думаю, что вероятность в моей пользе здесь.

Будет ли что-то вроде этого достаточным И есть ли лучший способ сделать это?

EDIT: Спасибо за ответы. @Jon Skeet: Нет, порядок не важен

Я думаю, это почти другой вопрос, но поскольку я использую результат для генерации ключа кеша (строки), имеет смысл использовать криптографическую хэш-функцию, такую ​​как MD5, или просто использовать строковое представление этого int?

Основы, отмеченные Марксом и Джоном, не плохи, но они далеки от оптимальных с точки зрения их равномерности распределения результатов. К сожалению, подход «умножить на простые», скопированный таким количеством людей из Кнута, не лучший выбор во многих случаях лучшее распределение может быть достигнуто более дешевым вычислять функции (хотя это очень мало на современном оборудовании). Фактически бросание простых чисел во многие аспекты хэширования нет панацеи.

Обратите внимание, что поведение со строками различных хэш-функций сильно смещено в сторону того, чтобы строки были короткими (грубо говоря, сколько символов хэшируется до того, как бит начнет перетекать) или долго.

Один из самых простых и простых в реализации — также один из лучших, Jenkins One за один раз.

вы можете использовать его так:

вы можете объединить несколько разных типов:

Если у вас есть только доступ к полю как объект без знания внутренних элементов, вы можете просто вызвать GetHashCode() на каждом из них и объединить это значение следующим образом:

К сожалению, вы не можете делать sizeof (T), поэтому вы должны делать каждую структуру индивидуально.

Если вы хотите использовать отражение, вы можете построить на основе каждого типа функцию, которая выполняет структурную идентичность и хеширование во всех полях.

Если вы хотите избежать небезопасного кода, вы можете использовать методы маскирования бит, чтобы вытаскивать отдельные биты из ints (и символы, если они имеют дело со строками), при этом не слишком много лишних хлопот.

Ruby count hash key

I have a hash like this:

How can I count all keys which includes yes ?

1 Answer 1

I suppose you meant:

Not the answer you’re looking for? Browse other questions tagged ruby or ask your own question.

Hot Network Questions

Subscribe to RSS

To subscribe to this RSS feed, copy and paste this URL into your RSS reader.

site design / logo © 2020 Stack Exchange Inc; user contributions licensed under cc by-sa 4.0 with attribution required. rev 2020.11.12.35412

HackWare.ru

Этичный хакинг и тестирование на проникновение, информационная безопасность

Хеши: определение типа, подсчёт контрольных сумм, нестандартные и итерированные хеши

Что такое хеши и как они используются

Хеш-сумма (хеш, хеш-код) — результат обработки неких данных хеш-функцией (хеширования).

Хеширование, реже хэширование (англ. hashing) — преобразование массива входных данных произвольной длины в (выходную) битовую строку фиксированной длины, выполняемое определённым алгоритмом. Функция, реализующая алгоритм и выполняющая преобразование, называется «хеш-функцией» или «функцией свёртки». Исходные данные называются входным массивом, «ключом» или «сообщением». Результат преобразования (выходные данные) называется «хешем», «хеш-кодом», «хеш-суммой», «сводкой сообщения».

Это свойство хеш-функций позволяет применять их в следующих случаях:

  • при построении ассоциативных массивов;
  • при поиске дубликатов в сериях наборов данных;
  • при построении уникальных идентификаторов для наборов данных;
  • при вычислении контрольных сумм от данных (сигнала) для последующего обнаружения в них ошибок (возникших случайно или внесённых намеренно), возникающих при хранении и/или передаче данных;
  • при сохранении паролей в системах защиты в виде хеш-кода (для восстановления пароля по хеш-коду требуется функция, являющаяся обратной по отношению к использованной хеш-функции);
  • при выработке электронной подписи (на практике часто подписывается не само сообщение, а его «хеш-образ»);
  • и др.

Одним из применений хешов является хранение паролей. Идея в следующем: когда вы придумываете пароль (для веб-сайта или операционной системы) сохраняется не сам пароль, а его хеш (результат обработки пароля хеш-функцией). Этим достигается то, что если система хранения паролей будет скомпрометирована (будет взломан веб-сайт и злоумышленник получит доступ к базе данных паролей), то он не сможет узнать пароли пользователей, поскольку они сохранены в виде хешей. Т.е. даже взломав базу данных паролей он не сможет зайти на сайт под учётными данными пользователей. Когда нужно проверить пароль пользователя, то для введённого значения также рассчитывается хеш и система сравнивает два хеша, а не сами пароли.

По этой причине пентестер может столкнуться с необходимостью работы с хешами. Одной из типичных задач является взлом хеша для получения пароля (ещё говорят «пароля в виде простого текста» — поскольку пароль в виде хеша у нас и так уже есть). Фактически, взлом заключается в подборе такой строки (пароля), которая будет при хешировании давать одинаковое значение со взламываемым хешем.

Для взлома хешей используется, в частности, Hashcat. Независимо от выбранного инструмента, необходимо знать, хеш какого типа перед нами.

Как определить тип хеша

Существует большое количество хешей. Некоторые из них являются универсальными и применяются различными приложениями, например, MD5, SHA1, CRC8 и другие. Некоторые хеши применяются только в определённых приложениях (MySQL, vBulletin) и протоколами.

Кроме популярных хешей, разработчики могут использовать различные сочетания универсальных хешей (например, посчитать хеш с помощью MD5, а затем для полученной строки получить хеш SHA1), либо итерированные (с повторением) хеши (например, для пароля рассчитывается MD5 хеш, затем для полученной строки вновь рассчитывается MD5 хеш, затем для полученной строки вновь считается MD5 – и так тысячу раз).

Применительно к взлому, иногда хешем называют сформированную определённым образом строку или файл, которые не применяются целевым приложением, но которые были рассчитаны исходя из исходных данных так, что позволяют взломать пароль целевого файла или протокола.

Пример такой строки для WinZip: $zip2$*0*3*0*b5d2b7bf57ad5e86a55c400509c672bd*d218*0**ca3d736d03a34165cfa9*$/zip2$

Пример строки для взлома пароля файла PDF 1.7 Level 8 (Acrobat 10 — 11): $pdf$5*6*256*-4*1*16*381692e488413f5502fa7314a78c25db*48*e5bf81a2a23c88f3dccb44bc7da68bb5606b653b733bcf9adaa5eb2c8ccf53abba66539044eb1957eda68469b1d0b9b5*48*b222df06deb308bf919d13447e688775fdcab972faed2c866dc023a126cb4cd4bbffab3683ecde243cf8d88967184680

Обычно пентестеру известен источник хеша и он знает его тип. Но бывают исключения. В этой ситуации необходимо «угадать» какой хеш перед нами.

Это можно сделать сравнивая исходный хеш с образцами. Либо исходя из количества символов и используемого набора символов.

Также можно использовать инструменты, которые значительно ускоряют этот процесс. Программами для определения типа хеша являются hashID и HashTag.

hashID

Эта программа по умолчанию уже установлена в Kali Linux. Она идентифицирует различные типы хешей, используемых для шифрования данных, в первую очередь, паролей.

hashID – это инструмент, написанный на Python 3, который поддерживает идентификацию более 220 уникальных типов хешей используя регулярные выражения.

Использование программы очень простое:

Пара важных замечаний:

  • хеш всегда лучше указывать в одинарных кавычках (а не без кавычек и не в двойных)
  • имеется опция -m, при использовании которой выводится информация о режиме Hashcat

Хеш режимы Hashcat – это условное обозначение типа хеша, которое необходимо указать с опцией -m, —hash-type.

Информацию о других опциях hash >

К примеру, мне необходимо идентифицировать хеш $S$C33783772bRXEx1aCsvY.dqgaaSu76XmVlKrW9Qu8IQlvxHlmzLf:

Как можно увидеть по скриншоту, это Drupal > v7.x в Hashcat для взлома данного хеша необходимо указать режим 7900.

Идентифицируем хеш $1$VnG/6ABB$t6w9bQFxvI9tf0sFJf2TR.:

Получаем сразу несколько вариантов:

MD5cryp – это алгоритм, который вызывает тысячу раз стандартный MD5, для усложнения процесса.

Для справки: MD5 использовался для хеширования паролей. В системе UNIX каждый пользователь имеет свой пароль и его знает только пользователь. Для защиты паролей используется хеширование. Предполагалось, что получить настоящий пароль можно только полным перебором. При появлении UNIX единственным способом хеширования был DES (Data Encryption Standard), но им могли пользоваться только жители США, потому что исходные коды DES нельзя было вывозить из страны. Во FreeBSD решили эту проблему. Пользователи США могли использовать библиотеку DES, а остальные пользователи имеют метод, разрешённый для экспорта. Поэтому в FreeBSD стали использовать MD5 по умолчанию. Некоторые Linux-системы также используют MD5 для хранения паролей.

Илон Маск рекомендует:  hebrevc - Преобразует текст на иврите из логической кодировки в визуальную с преобразованием

Ещё один хеш $6$q8C1F6tv$zTP/eEVixqyQBEfsSbTidUJfnaE2ojNIpTwTHava/UhFORv3V4ehyTOGdQEoFo1dEVG6UcXwhG.UHvyQyERz01:

Программа говорит, что это SHA-512 Crypt – т.е. SHA512 (Unix).

HashTag

HashTag – это инструмент на python, который разбирает и идентифицирует различные хеши паролей на основе их типа. HashTag поддерживает определение более 250 типов хешей и сопоставляет их с более чем 110 режимами hashcat. HashTag способен идентифицировать единичный хеш, разобрать единичный файл и определить хеши внутри него или обойти директорию и все поддиректории в поисках потенциальных файлов хешей и идентифицировать все найденные хеши.

Т.е. это аналогичная предыдущей программа.

По умолчанию в Kali Linux она отсутствует, поэтому требуется её скачать:

Хеш для HashTag также нужно помещать в одинарные кавычки. Хеш нужно писать после опции -sh. Зато сразу, без дополнительных опций выводятся режимы. Информацию о других опциях HashTag вы найдёте здесь: https://kali.tools/?p=2777

Идентифицируем те же самые хеши:

Как видим, результаты аналогичны.

Примеры хешей

Большое количество классических хешей, а также хешей, специально составленных для взлома пароля и хеш-файлов вы найдёте здесь.

На той странице вы можете:

  • попытаться идентифицировать свой хеш по образцам
  • найти ошибку в составленном хеше для взлома пароля, сравнив его с правильным форматом
  • проверить работу программ по идентификации хеша

Программы hashID и HashTag не всегда правильно идентифицируют хеш (по крайней мере, в явных ошибках замечена hashID).

К примеру, меня интересует хеш c73d08de890479518ed60cf670d17faa26a4a71f995c1dcc978165399401a6c4:53743528:

Это явно ошибочный результат, поскольку соль после двоеточия будто бы была отпрошена при идентификации хеша.

Получаем более правильный результат:

В действительности это sha256($pass.$salt).

Как рассчитать хеш (контрольную сумму)

В Linux имеются программы для расчёта и сверки популярных хешей:

  • b2sum – вычисляет и проверяет криптографическую хеш-функцию BLAKE2 (512-бит)
  • cksum – печатает контрольную сумму CRC и количество байт
  • md5sum – печатает или проверяет контрольную сумму MD5 (128-бит)
  • sha1sum – печатает или проверяет контрольную сумму SHA1 (160-бит)
  • sha224sum – печатает или проверяет контрольную сумму SHA224 (224- бит)
  • sha256sum – печатает или проверяет контрольную сумму SHA256 (256- бит)
  • sha384sum – печатает или проверяет контрольную сумму SHA384 (384- бит)
  • sha512sum – печатает или проверяет контрольную сумму SHA512 (512- бит)

Информация о SHA-2 (безопасный алгоритм хеширования, версия 2) – семействе криптографических алгоритмов (SHA-224, SHA-256, SHA-384, SHA-512, SHA-512/256 и SHA-512/224.): https://ru.wikipedia.org/wiki/SHA-2

Все эти программы установлены по умолчанию в большинстве дистрибутивов Linux, они позволяют рассчитать хеши для файлов или для строк.

Применение всех этих программ похожее – нужно указать имя файла, либо передать по стандартному вводу строку.

Если для расчёта хеша строки вы используете echo, то крайне важно указывать опцию -n, которая предотвращает добавление символа новой строки – иначе каждый хеш для строки будет неверным!

Пример подсчёта хеша SHA1 для строки test:

Ещё один способ передачи строки без добавления конечного символа newline

Как можно заметить, после хеша следует пробел и имя файла (в случае стандартного ввода – указывается тире), чтобы показать только хеш, можно использовать к команде добавить | awk ‘ или | cut -d» » -f1:

Этот же результат можно получить следующей конструкцией:

Программы для вычисления различных хешей

Кроме перечисленных встроенных в Linux утилит, имеются другие программы, способные подсчитывать контрольные суммы. Часто они поддерживают сразу несколько алгоритмов хеширования, могут иметь дополнительные опции ввода и вывода (поддерживают различные форматы и кодировки), некоторые из них подготовлены для выполнения аудита файловой системы (выявления несанкционированных изменений в файлах).

Список некоторых популярных программ для вычисления хешей:

Думаю, используя русскоязычную справку с примерами использования, вы без труда сможете разобраться в этих программах самостоятельно.

Последовательное хеширование с использованием трубы (|)

К примеру, нам нужно рассчитать sha256 хеш для строки ‘HackWare’; а затем для полученной строки (хеша), рассчитать хеш md5. Задача кажется очень тривиальной:

Но это неправильный вариант. Поскольку результатом выполнения в любом случае является непонятная строка из случайных символов, трудно не только обнаружить ошибку, но даже понять, что она есть. А ошибок здесь сразу несколько! И каждая из них ведёт к получению абсолютно неправильных данных.

Даже очень бывалые пользователи командной строки Linux не сразу поймут в чём проблема, а обнаружив первую проблему не сразу поймут, что есть ещё одна.

Очень важно помнить, что в строке вместе с хешем всегда выводится имя файла, поэтому выполняя довольно очевидную команду вроде следующей:

мы получим совсем не тот результат, который ожидаем. Мы предполагаем посчитать sha256 хеш строки ‘HackWare’, а затем для полученной строки (хеша) рассчитать новый хеш md5. На самом деле, md5sum рассчитывает хеш строки, к которой прибавлено « ». Т.е. получается совершенно другой результат.

Выше уже рассмотрено, как из вывода удалять « », кажется, теперь всё должно быть в порядке:

Давайте разобьём это действие на отдельные команды:

Второй этап хеширования:

Это и есть правильный ответ.

Проблема в том, что когда выводится промежуточный хеш, к нему добавляется символ новой строки, и второй хеш считается по этой полной строке, включающей невидимый символ!

Используя printf можно вывести результат без конечного символа новой строки:

Результат вновь правильный:

С printf не все дружат и проблематично использовать рассмотренную конструкцию если нужно хешировать более трёх раз, поэтому лучше использовать tr:

Вновь правильный результат:

Или даже сделаем ещё лучше – с программой awk будем использовать printf вместо print (это самый удобный и короткий вариант):

Как посчитать итерированные хеши

Итерация – это повторное применение какой-либо операции. Применительно к криптографии, итерациями называют многократное хеширование данных, которые получаются в результате хеширования. Например, для исходной строки в виде простого текста рассчитывается SHA1 хеш. Полученное значение вновь хешируется – рассчитывается SHA1 хеш и так далее много раз.

Итерация – очень эффективный метод для борьбы с радужными таблицами и с полным перебором (брут-форсом), поэтому в криптографии итерированные хеши очень популярны.

Пример кода, который подсчитывает MD5 хеш с 1000 итераций:

  • HackWare – строка для хеширования
  • 1000 – количество итераций
  • md5sum – используемая функция хеширования

Хеширование и расшифровка MD5 хеш-кода

Бывает, что забудешь код от входной двери, и стоишь, ждешь того, у кого память лучше твоей. Хотя самая лучшая память у ученых. Они еще помнят те времена, когда им за новые знания пятки каленым железом прижигали. Иначе бы они не придумали такую страшную штуку, как расшифровка MD5 . А до этого они умудрились ее еще и зашифровать!

Что такое MD5?

MD5 является одним из алгоритмов хеширования на 128-битной основе. Под хешированием понимают преобразование входных данных по определенному алгоритму в битовую строку определенной длины. При этом полученный в ходе вычислений результат представлен в шестнадцатеричной системе исчисления. Она называется хешем, хеш-суммой или хеш-кодом.

Процесс хеширования широко применяется в программировании и веб-индустрии. В основном для создания уникальных значений в ассоциативных массивах, идентификаторов.

Область применения хеш-кодов:

  • Создание электронных подписей;
  • Хранение паролей в базах данных систем безопасности;
  • В рамках современной криптографии для создания уникальных ключей онлайн;
  • Проверка подлинности и целостности элементов файловой системы ПК.

MD5 как стандарт хеширования был разработан в 1991 году для создания уникального хеш-кода от заданного значения с последующей проверкой его подлинности.

То есть хеш, полученный от функции, работа которой основана на этом алгоритме, выдает строку в 16 байт (128) бит. И эта строка включает в себя 16 шестнадцатеричных чисел. При этом изменение хотя бы одного ее символа приведет к последующему бесповоротному изменению значений всех остальных битов строки:

Проблемы надежности MD5

Казалось бы, такая характеристика MD5 должна обеспечивать 100% гарантии неуязвимости и сохранения данных. Но даже этого оказалось мало. В ходе проводимых исследований учеными был выявлен целый ряд прорех и уязвимостей в этом уже распространенном на тот момент алгоритме. Основной причиной слабой защищенности MD5 является относительно легкое нахождение коллизий при шифровании.

Проще говоря, чем больше вероятность нахождения коллизий, тем надежность используемого алгоритма ниже. Вероятность нахождения коллизий при шифровании более надежными хеш-функциями практически сводится к 0.

То есть большая вероятность расшифровки паролей MD5 является основной причиной отказа от использования этого алгоритма. Многие криптологи ( специалисты по шифрованию данных ) связывают низкую надежность MD5 с малой длиной получаемого хеш-кода.

Область применения алгоритма хеширования:

  • Проверка целостности файлов, полученных через интернет – многие инсталляционные пакеты программ снабжены хеш-кодом. Во время активации приложения его значение сравнивается со значением, расположенным в базе данных разработчика;
  • Поиск в файловой системе продублированных файлов – каждый из файлов снабжен своим хеш-кодом. Специальное приложение сканирует файловую систему компьютера, сравнивая между собой хеши всех элементов. При обнаружении совпадения утилита оповещает об этом пользователя или удаляет дубликат. Одной из подобных программ является Duplifinder :
  • Для хеширования паролей – в семействе операционных систем UNIX каждый пользователь системы имеет свой уникальный пароль, для защиты которого используется хеширование на основе MD5 . Некоторые системы на основе Linux также пользуются этим методом шифрования паролей.

Обзор средств для декодирования хеш-кода MD5

Иногда при работе с компьютером или поврежденными базами данных требуется декодировать зашифрованное с помощью MD5 значение хеша.

Удобнее всего использовать специализированные ресурсы, предоставляющие возможность сделать это online :

  • md5.web-max.ca – данный сервис обладает простым и понятным интерфейсом. Для получения декодированного значения нужно ввести хеш и заполнить поле проверочной капчи:
  • md5decrypter.com – аналогичный сервис;
  • msurf.ru – данный ресурс имеет простой русскоязычный интерфейс. Его функционал позволяет не только расшифровывать значения хеш-кодов, но и создавать их:
Илон Маск рекомендует:  Функции bios int 1ah ввод вывод для времени

Если происмотреться к значениям декодинга, отображенных на показонном выше рисунке, то становится понятно, что процесс расшифровки почти не дает результатов. Эти ресурсы представляют собой одну или несколько объединенных между собой баз данных, в которые занесены расшифровки самых простых слов.

При этом данные декодирования хеша MD5 даже такой распространенной части пароля как « админ » нашлись лишь в одной базе. Поэтому хеши паролей, состоящих из более сложных и длинных комбинаций символов, практически невозможно расшифровать.

Основы безопасности при использовании MD5

Этот стандарт кодирования является одним из самых распространенных методов защиты данных не только в прикладном, но и в веб-программировании. Поэтому не будет лишним обезопасить свой md5 hash от намеренного взлома.

Основным способом, гарантирующим безопасность хеша вашего пароля, является использование « соли ». Он основан на добавлении к паролю нескольких случайных символов и последующем хешировании результата.

Во многих языках программирования для этого используются специальные классы и функции. Не являются исключением из правил и серверные языки программирования.

Создать хеш-код MD5 в php можно с помощью нескольких функций:

  • md5() – в качестве одного из параметров принимает значение « соли »;
  • crypt() – в отличие от предыдущей эта функция полностью автоматизирует весь процесс, в том числе и генерирование значения соли.

При использовании функции md5() в PHP для задания значения соли используют методы генерации случайных чисел. Например, rand() :

Кроме применения « соли » было разработано еще несколько методов защиты хеша MD5 :

  • MD5 (Unix) – заданное первоначальное значение проходит цикл хеширования около 1000 раз;
  • MD5 (HMAC) – данный метод основан на использовании в хешировании специального ключа;
  • MD5 (Base64) – полученный хеш еще раз кодируются с помощью алгоритма Base64 .

В статье приведены лишь начальные сведения об обеспечении безопасности хеша, полученного с помощью этого алгоритма. Самым простым и эффективным из них является использование уникального значения « соли », которая позволяет существенно « насолить » злоумышленнику и « подсластить » жизнь владельцу взламываемого пароля.

Что такое Hash # count?

3 iBug [2020-08-14 20:06:00]

Я играл с IRB (Ruby 2.5.1), когда заметил это:

Однако этот метод не существует в документах Ruby.

Быстрый тест показывает, что hsh.count дает тот же результат, что и hsh.keys.count , а Hash.ancestors содержит Enumerable .

Что такое Hash # count?

ruby count hash

1 ответ

5 Решение matthewd [2020-08-14 20:09:00]

Кажется, вы получили большую часть этого пути. это Enumerable#count .

Калькулятор преобразования мощности — перевод в kH/s, MH/s, GH/s, TH/s, PH/s

У вас есть новый ASIC или вы просто установили новую видеокарту для майнинга? Возможно, вы ищете способ преобразовать вашу хэш-мощность из одной единицы измерения в другую?

С помощью этого простого калькулятора хеширования вы можете конвертировать Hash в KiloHash, MegaHash, GigaHash, TeraHash, PetaHash, ExaHash, ZettaHash и наоборот.

Добавляйте данный калькулятор в закладки, чтобы оперативно конвертировать мощности

Hash калькулятор

Как использовать калькулятор преобразования мощности?

Чтобы использовать этот калькулятор, просто введите мощность хэширования вашего оборудования для майнинга, и он автоматически конвертируется во все остальные единицы.

Например, текущий хэшрейт сети Bitcoin 33 Ph/с. Чтобы преобразовать это значение в TeraHash, или GigaHash, вы можете использовать этот калькулятор. Так зачем же конвертировать хэшрейт?

Например, допустим, у вас есть ASIC, способный выдавать 14 TH / с. Вы можете использовать калькулятор, чтобы преобразовать и сравнить вашу мощность хэширования с общим хэшрейтом сети. Чем выше хэшрейт, тем быстрее вы сможете решить блок.

Вы можете преобразовать хэшрейт майнинг пула и сравнить его с результатами, показанными в проводнике блоков. Мы приводим этот простой пример, чтобы дать общее представление о возможности использования калькулятора.

Примечание. Алгоритм хэширования, используемый каждой монетой, разный, поэтому хэшрейт имеет значение. Например, Ethereum использует алгоритм Ethash (модифицированная версия Dagger-Hashimoto), а его сложность измеряется в Хэшах. А вот Zcash использует алгоритм Equihash, и его сложность измеряется в Sol/s (решений в секунду). Так что при конвертации введите правильную метрику и не путайте ее с другим алгоритмом, так как вы получаете совершенно разные скорости.

Хэшрейт конвертер

Единица Хэшрейта Хэшрейт Хэши в секунду
1 kH/s 1000 Тысяча
1 MH/s 1000000 Один миллион
1 GH/s 1000000000 Один миллиард
1 TH/s 1,000,000,000,000 Один триллион
1 PH/s 1.000.000.000.000.000 Один квадриллион
1 EH/s 1.000.000.000.000.000.000 Один квинтиллион
1 ZH/s 1.000.000.000.000.000.000.000 Один секстиллион

Разница между H/s, kH/s, MH/s, GH/s, TH/s, PH/s, EH/s и ZH/s

Все эти единицы (kH / s, Mh / s, GHs и т. д.) являются общими терминами, используемыми в майнинг операциях. Это скорость, с которой данное оборудование для майнинга решает блок. Все это называется скоростью хеширования и вычисляется как хэшрейт, генерируемый в секунду (Н/s). Показатели хешрейта измеряются в стандартных метрических префиксах так же, как выражаются масса, объем, длина и время.

kH/s (кило хешей в секунду) = 1000 H/s
MH/s (Мега хешей в секунду) = 1 000 000 H/s
GH/s (гига хэшей в секунду) = 1 000 000 000 H/s
TH/s (тера хешей в секунду) = 1 000 000 000 000 H/s

Примечание. За исключением символа k в kH/s, все остальные единицы обозначаются заглавными буквами. Прописная буква K представляет собой Кельвин, который является базовой единицей температуры в Международной системе единиц.

Что такое код mhash_count

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:

  • Стойкость к коллизиям первого рода: для заданного сообщения должно быть практически невозможно подобрать другое сообщение , имеющее такой же хеш. Это свойство также называется необратимостью хеш-функции.
  • Стойкость к коллизиям второго рода: должно быть практически невозможно подобрать пару сообщений , имеющих одинаковый хеш.

Согласно парадоксу о днях рождения, нахождение коллизии для хеш-функции с длиной значений n бит требует в среднем перебора около 2 n / 2 операций. Поэтому n-битная хеш-функция считается криптостойкой, если вычислительная сложность нахождения коллизий для нее близка к 2 n / 2 .

Простейшим (хотя и не всегда приемлемым) способом усложнения поиска коллизий является увеличение разрядности хеша, например, путем параллельного использования двух или более различных хеш-функций.

Для криптографических хеш-функций также важно, чтобы при малейшем изменении аргумента значение функции сильно изменялось. В частности, значение хеша не должно давать утечки информации даже об отдельных битах аргумента. Это требование является залогом криптостойкости алгоритмов шифрования, хеширующих пользовательский пароль для получения ключа.

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.

Хэш-код объекта, hashCode

В классе Object, который является родительским классом для объектов java, определен метод hashCode(), позволяющий получить уникальный целый номер для данного объекта. Когда объект сохраняют в коллекции типа HashSet, то данный номер позволяет быстро определить его местонахождение в коллекции и извлечь. Функция hashCode() объекта Object возвращает целое число int, размер которого равен 4-м байтам и значение которого располагается в диапазоне от -2 147 483 648 до 2 147 483 647.

Рассмотрим простой пример HashCodeTest.java, который в консоли будет печатать значение hashCode.

Значение hashCode программы можно увидеть в консоли.

По умолчанию, функция hashCode() для объекта возвращает номер ячейки памяти, где объект сохраняется. Поэтому, если изменение в код приложения не вносятся, то функция должна выдавать одно и то же значение. При незначительном изменении кода значение hashCode также изменится.

Функция сравнения объектов equals()

В родительском классе Object наряду с функцией hashCode() имеется еще и логическая функция equals(Object)/ Функция equals(Object) используется для проверки равенства двух объектов. Реализация данной функции по умолчанию просто проверяет по ссылкам два объекта на предмет их эквивалентности.

Рассмотрим пример сравнения двух однотипных объектов Test следующего вида :

Создадим 2 объекта типа Test с одинаковыми значениями и сравним объекты с использованием функции equals().

Результат выполнения программы будет выведен в консоль :

Не трудно было догадаться, что результат сравнения двух объектов вернет «false». На самом деле, это не совсем верно, поскольку объекты идентичны и в real time application метод должен вернуть true. Чтобы достигнуть этого корректного поведения, необходимо переопределить метод equals() объекта Test.

Вот теперь функция сравнения equals() возвращает значение «true». Достаточно ли этого? Попробуем добавить объекты в коллекцию HashSet и посмотрим, сколько объектов будет в коллекции? Для этого в в метод main примера EqualsExample добавим следующие строки :

Однако в коллекции у нас два объекта.

Поскольку Set содержит только уникальные объекты, то внутри HashSet должен быть только один экземпляр. Чтобы этого достичь, объекты должны возвращать одинаковый hashCode. То есть нам необходимо переопределить также функцию hashCode() вместе с equals().

Вот теперь все будет корректно выполняться — для двух объектов с одинаковыми параметрами функция equals() вернет значение «true», и в коллекцию попадет только один объект. В консоль будет выведен следующий текст работы программы :

Таким образом, переопределяя методы hashCode() и equals() мы можем корректно управлять нашими объектами, не допуская их дублирования.

Использование библиотеки commons-lang.jar для переопределения hashCode() и equals()

Процесс формирования методов hashCode() и equals() в IDE Eclipse автоматизирован. Для создания данных методов необходимо правой клавишей мыши вызвать контекстное меню класса (кликнуть на классе) и выбрать пункт меню Source (Class >> Source), в результате которого будет открыто следующее окно со списком меню для класса.

Выбираем пункт меню «Generate hachCode() and equals()» и в класс будут добавлены соответствующие методы.

Библиотека Apache Commons включает два вспомогательных класса HashCodeBuilder и EqualsBuilder для вызова методов hashCode() и equals(). Чтобы включить их в класс необходимо внести следующие изменения.

Примечание : желательно в методах hashCode() и equals() не использовать ссылки на поля, заменяйте их геттерами. Это связано с тем, что в некоторых технологиях java поля загружаются при помощи отложенной загрузки (lazy load) и не доступны, пока не вызваны их геттеры.

Скачать пример

Исходный код рассмотренного примера в виде проекта Eclipse можно скачать здесь (263 Kб).

Ruby count hash key

I have a hash like this:

How can I count all keys which includes yes ?

1 Answer 1

I suppose you meant:

Not the answer you’re looking for? Browse other questions tagged ruby or ask your own question.

Hot Network Questions

Subscribe to RSS

To subscribe to this RSS feed, copy and paste this URL into your RSS reader.

site design / logo © 2020 Stack Exchange Inc; user contributions licensed under cc by-sa 4.0 with attribution required. rev 2020.11.12.35412

Что такое код хэш-значение по умолчанию, который использует Mathematica?

Это также дает « возможные типы хэш — код»:

  • 32-битный циклический контроль избыточности «Adler32» Адлер
  • циклический контроль избыточности 32-бит «CRC32»
  • MD2 128-битный код MD2
  • MD5 128-битный код MD5
  • ША 160-битный SHA-1 код
  • SHA256 256-битный код SHA
  • SHA384 384-битный код SHA
  • «SHA512» 512-битный код ША

Тем не менее , ни один из них не соответствуют по умолчанию , возвращаемый Hash[expr] .

Так что мои вопросы:

  • Какой метод по умолчанию Hash использовать?
  • Существует ли какая-либо другие хэш-кода, построенная в?

Алгоритм хэш по умолчанию, более или менее, базовый 32-разрядный хэш-функция применяется к основной экспрессии представления, но точный код представляет собой запатентованный компонент ядра Mathematica. Это при условии (и есть) изменения между версиями Mathematica, и отсутствует ряд желательных криптографических свойств, поэтому лично я рекомендую вам использовать MD5 или один из вариантов SHA для любого серьезного применения, где вопросов безопасности. Встроенный в хэш предназначен для обычного использования структуры данных (например, в хэш-таблице).

Названные алгоритмы хеширования вы перечислите из документации единственные доступные в настоящее время. Вы ищете другой один, в частности?

Я делал некоторую обратную ENGENEERING на 32 и 64 разрядной ОС Windows версии Mathematica 10.4 и вот что я нашел:

32 BIT

Он использует хэш — функцию Фаулер-Нолл-Vo (ФНП-1, с умножением перед) с 16777619 в FNV штриха и 84696351 в качестве основы смещения. Эта функция применяется на Murmur3-32хэшированное значение адреса данных в Expression (ММА использует указатель, чтобы сохранить один экземпляр данных каждых). Адрес в конце концов решил значение — для простых машинных чисел значения немедленно, а для другого это немного сложнее. Функция реализации Murmur3-32 содержит фактически дополнительный параметр (по умолчанию на 4, особый случай, делая себя так, как в Википедии), который выбирает, сколько бит, чтобы выбрать из выражения структуры на входе. Так как нормальное выражение внутренне представлена ​​в виде массива указателей, можно взять первый, второй и т.д .. путем многократного добавления 4 (байт = 32 бит) в базовый указатель выражения. Так, переходя от 8 до функции даст второй указатель, 12 третье место и так далее. Так как внутренние (большие структуры целые, машинные числа, машинные числа, большие реалы и так далее) имеют различные переменные-член (например, машина целое имеет только указатель на Int, комплекс 2 указателей на номера и т.д ..), для каждого выражения структуры есть «обертка», которые объединяют свои внутренние элементы в одном одиночный 32-битный хэш (в основном с ФНП-1 раундов). Простое выражение для хэш представляет собой целое число.

murmur3_32() Функция имеет 1131470165 в качестве затравки, п = 0 и другого Params как в Википедии.

с «^» означает XOR. Я действительно не пробовал — указатели, кодируются с использованием WINAPI EncodePointer() , так что они не могут быть использованы во время выполнения. (Может быть , стоит работать в Linux под Wine с модифицированной версией EncodePonter ?)

64 БИТ

Он использует FNV-1 64 — битный хэш — функции с 0xAF63BD4C8601B7DF в качестве смещения основы и 0x100000001B3 как FNV расцвете, наряду с SIP64-24 хэш ( здесь «ы ссылка кода) с первым 64 бита 0x0AE3F68FE7126BBF76F98EF7F39DE1521 как k0 и последний 64 бит а k1. Функция применяется к указателю базы выражения и решена внутри. Как и в murmur3 32-битном, есть дополнительный параметр (дефолт 8) , чтобы выбрать , сколько указателей , чтобы выбрать из входного выражения структуры. Для каждого типа выражения есть обертка для конденсации STRUCT членов в единый хэш с помощью ФНП-1 64 — битных раундов.

Для машины целого, мы имеем:

Опять же, я на самом деле не попробовать. Может кто-нибудь попробовать?

Не для слабонервных

Если вы посмотрите на свои заметки о внутренней реализации , они говорят , что «Каждое выражение содержит специальную форму хэш — код , который используется как при сопоставлении и оценке картины.»

Код хэш они в виду это один порожденный этими функциями — в какой-то момент в нормальной функции выражение обертку есть задание, которое ставит вычисленный хэш внутри выражения структура сама по себе.

Конечно, было бы здорово, чтобы понять, как они могут использовать эти хэши для сопоставления с шаблоном цели. Так что мне пришлось попробовать пробегающие обертки BigInteger, чтобы увидеть, что происходит — это самое простое выражение соединения. Он начинает проверять то, что возвращает 1 — не знаю, что. Так он выполняет

с hashMachineInteger () является то, что мы говорили раньше — в том числе значения.

Затем он считывает длину в байтах BigInt от структуры ( bignum_length ) и работает

Обратите внимание , что murmur3_32() вызывается , если 4 * bignum_length больше 8 (может быть связанно с максимальным значением машинных чисел $MaxMachineNumber 2^32^32 и обратными к тому , что BigInt должен быть).

Таким образом, окончательный код

Я сделал некоторые hypoteses на свойствах этой конструкции. Присутствие многой операции XOR и тот факт , что 16777619 + 67918732 = 84696351‬ может сделать один думают , что какое — то циклическая структура эксплуатируется для проверки моделей — т.е. вычитает смещение и деление штриха, или что — то в этом роде. Программное обеспечение Cassandra использует алгоритм хеширования роптать для маркеров поколения — увидеть эти образа для того, что я имею в виду с «циклической структурой». Может быть , различные простые числа используются для каждого выражения — надо еще проверить.

Илон Маск рекомендует:  Asp объект request
Понравилась статья? Поделиться с друзьями:
Кодинг, CSS и SQL