как сделать хеш код

Как надо хешировать пароли и как не надо

В очередной раз, когда мы заканчивали проводить аудит информационной безопасности веб-проекта, моя личная бочка с гневом переполнилась негодованием так, что оно перелилось через край в этот пост.

Постараюсь очень лаконично и быстро обрисовать ситуацию с хэшами.

Сразу определю какую задачу применения хешей буду рассматривать — аутентификация пользователей. Не токены восстановления паролей, не аутентификация запросов, не что-то еще. Это также не статья про защиту канала передачи данных, так что комментарии по challenge-response и SSL неуместны!

Матчасть (короткая)

Hash = хеш функция — (свертка) функция однозначного отображения строки (любой длины) на конечное множество (строку заданной длины).
Само число (строка) хеш — результат вычисления хеш-функции над данными.
Существуют криптографические и некриптографические (классифицируются отдельно, к ним относятся, например, контрольные суммы) хеш-функции.

Вникать в тонкости криптографии прикладному разработчику не обязательно, достаточно запомнить какие хэш-функции (алгоритмы по названию) можно сейчас использовать, а какие уже нет. MD5 — уже нельзя, коллеги, — используйте bcrypt/scrypt.

В веб-приложениях, в числе прочего, хеш-функции используются для безопасного хранения секретов (паролей) в базе данных.
Именно хэш-функция становится вашим последним оплотом, если злоумышленник смог свести нападение к локальной атаке на систему аутентификации. Про онлайн атаки (перебор паролей НТТР запросами), может быть, кто-то еще напишет позже.

Для выполнения первого требования нужно использовать стойкие в настоящее время (а не в 90х годах!) хеш-функции.
Для выполнения второго — к паролю перед хешированием добавляется случайная строка (соль). Таким образом, у двух пользователей с паролем «123456» будут разные соли «соль1» и «соль2», а соответственно и хеш-функции от «123456соль1» и «123456соль2» в базе тоже будут разные.

Теперь немного про систему хранения — и соль и сам хеш хранятся в базе данных.
То есть получив доступ к СУБД, злоумышленник получает и значения хешей и соли.

Используйте локальный параметр!

Чтобы усложнить жизнь при атаке перебора следует дописать соль к паролю, а не наоборот (для людей, которые пишут слева направо, конечно).
Так как хеш-функция, как правило, вычисляется последовательно по строке (требования поточности алгоритма), то злоумышленнику при переборе «соленых» хешей, будет проще, когда подхешовое выражение начинается с соли.
Проще потому, что он (злоумышленник) может предвычислить заранее хеш(соль) и далее считать хеш(соль)+хеш(пароль) уже куда быстрее (практически с той же скоростью, что и просто хеш(пароль)). Для всех паролей, что он будет перебирать.

Для того чтобы еще усложнить жизнь атакующему, Solar Designer www.openwall.com/presentations/YaC2012-Password-Hashing-At-Scale/mgp00005.html предлагает ввести еще одну штуку, под названием локальный параметр.

Это по сути «вторая соль» дописывается ко всем (паролям+соль) конструкциям, и является одинаковой для всех хешей в базе. В чем же трюк? В том, что локального параметра в базе нет. Это константа системы, которая хранится в памяти приложения, куда она попадает из конфига (любым способом, только не из базы).

Очень простая и действенная мера, которая позволяет практически полностью исключить атаку перебора по данным только одного хранилища хешей (без знания локального параметра).

Единственный раз мы (ONsec) ломали хеши с локальным параметром, выработав при этом тактику атаки на сам локальный параметр (регистрируемся в приложении, затем ищем в базе свой хеш, соль (свой пароль мы и так знаем) и перебираем ЛП). И тщетно. На длинах 16+ байт для современных функций хеширования — это очень дорого по железу. В итоге проще оказалось скомпрометировать систему аутентификации (проставить себе role=admin в базе через UPDATE 😉 )

Защищайте свои хранилища надежно и грамотно!

Заключение

Буду реалистом — естественно, никто не станет переписывать свои проекты ради «каких-то» хешей. Но новые проекты можно писать на scrypt/bcrypt. А также — внедряйте локальный параметр даже на слабых MD5 — он правда помогает, проверено 🙂

При переходе на другой тип хеширования, помимо трудозатрат, часто встает вопрос производительности. Действительно, более стойкие алгоритмы потребляют больше ресурсов. Тестируйтесь перед внедрением для своих нагрузок по скорости аутентификации пользователей в секунду (для большинства крупных проектов переход на scrypt оказался безболезненным). Выбор конкретного идеального типа хеша в конкретной ситуации может сильно разнится. Так, например, ДБО все чаще выбирают железные решения для генерации хешей с заданной скоростью.

Источник

Разбираемся с hashCode() и equals()

Что такое хеш-код?

Если очень просто, то хеш-код — это число. На самом деле просто, не так ли? Если более точно, то это битовая строка фиксированной длины, полученная из массива произвольной длины (википедия).

Пример №1
Выполним следующий код:

Вторая часть объяснения гласит:

полученная из массива произвольной длины.

В итоге, в терминах Java, хеш-код — это целочисленный результат работы метода, которому в качестве входного параметра передан объект.

Подведём итог:

Сперва, что-бы избежать путаницы, определимся с терминологией. Одинаковые объекты — это объекты одного класса с одинаковым содержимым полей.

Понятие эквивалентности. Метод equals()

Начнем с того, что в java, каждый вызов оператора new порождает новый объект в памяти. Для иллюстрации создадим какой-нибудь класс, пускай он будет называться “BlackBox”.

Пример №2
Выполним следующий код:

Во втором примере, в памяти создастся два объекта.

Эквивалентность и хеш-код тесно связанны между собой, поскольку хеш-код вычисляется на основании содержимого объекта (значения полей) и если у двух объектов одного и того же класса содержимое одинаковое, то и хеш-коды должны быть одинаковые (см. правило 2).

Класс Object

При сравнение объектов, операция “ == ” вернет true лишь в одном случае — когда ссылки указывают на один и тот-же объект. В данном случае не учитывается содержимое полей.

Заглянем в исходный код метода hashCode() в классе Object :

При вычислении хэш-кода для объектов класса Object по умолчанию используется Park-Miller RNG алгоритм. В основу работы данного алгоритма положен генератор случайных чисел. Это означает, что при каждом запуске программы у объекта будет разный хэш-код.

Но, как мы помним, должно выполняться правило: “если у двух объектов одного и того же класса содержимое одинаковое, то и хеш-коды должны быть одинаковые ”. Поэтому, при создании пользовательского класса, принято переопределять методы hashCode() и equals() таким образом, что бы учитывались поля объекта.
Это можно сделать вручную либо воспользовавшись средствами генерации исходного кода в IDE. Например, в Eclipse это Source → Generate hashCode() and equals().

В итоге, класс BlackBox приобретает вид:

Теперь методы hashCode() и equals() работают корректно и учитывают содержимое полей объекта:

Кому интересно переопределение в ручную, можно почитать Effective Java — Joshua Bloch, chapter 3, item 8,9.

Источник

Чудеса хеширования

Криптографические хеш-функции — незаменимый и повсеместно распространенный инструмент, используемый для выполнения целого ряда задач, включая аутентификацию, защиту файлов и даже обнаружение зловредного ПО. Как они работают и где применяются?

Криптографические хеш-функции — незаменимый и повсеместно распространенный инструмент, используемый для выполнения целого ряда задач, включая аутентификацию, проверку целостности данных, защиту файлов и даже обнаружение зловредного ПО. Существует масса алгоритмов хеширования, отличающихся криптостойкостью, сложностью, разрядностью и другими свойствами. Считается, что идея хеширования принадлежит сотруднику IBM, появилась около 50 лет назад и с тех пор не претерпела принципиальных изменений. Зато в наши дни хеширование обрело массу новых свойств и используется в очень многих областях информационных технологий.

Что такое хеш?

Если коротко, то криптографическая хеш-функция, чаще называемая просто хешем, — это математический алгоритм, преобразовывающий произвольный массив данных в состоящую из букв и цифр строку фиксированной длины. Причем при условии использования того же типа хеша длина эта будет оставаться неизменной, вне зависимости от объема вводных данных. Криптостойкой хеш-функция может быть только в том случае, если выполняются главные требования: стойкость к восстановлению хешируемых данных и стойкость к коллизиям, то есть образованию из двух разных массивов данных двух одинаковых значений хеша. Интересно, что под данные требования формально не подпадает ни один из существующих алгоритмов, поскольку нахождение обратного хешу значения — вопрос лишь вычислительных мощностей. По факту же в случае с некоторыми особо продвинутыми алгоритмами этот процесс может занимать чудовищно много времени.

Как работает хеш?

Например, мое имя — Brian — после преобразования хеш-функцией SHA-1 (одной из самых распространенных наряду с MD5 и SHA-2) при помощи онлайн-генератора будет выглядеть так: 75c450c3f963befb912ee79f0b63e563652780f0. Как вам скажет, наверное, любой другой Брайан, данное имя нередко пишут с ошибкой, что в итоге превращает его в слово brain (мозг). Это настолько частая опечатка, что однажды я даже получил настоящие водительские права, на которых вместо моего имени красовалось Brain Donohue. Впрочем, это уже другая история. Так вот, если снова воспользоваться алгоритмом SHA-1, то слово Brain трансформируется в строку 97fb724268c2de1e6432d3816239463a6aaf8450. Как видите, результаты значительно отличаются друг от друга, даже несмотря на то, что разница между моим именем и названием органа центральной нервной системы заключается лишь в последовательности написания двух гласных. Более того, если я преобразую тем же алгоритмом собственное имя, но написанное уже со строчной буквы, то результат все равно не будет иметь ничего общего с двумя предыдущими: 760e7dab2836853c63805033e514668301fa9c47.

Впрочем, кое-что общее у них все же есть: каждая строка имеет длину ровно 40 символов. Казалось бы, ничего удивительного, ведь все введенные мною слова также имели одинаковую длину — 5 букв. Однако если вы захешируете весь предыдущий абзац целиком, то все равно получите последовательность, состоящую ровно из 40 символов: c5e7346089419bb4ab47aaa61ef3755d122826e2. То есть 1128 символов, включая пробелы, были ужаты до строки той же длины, что и пятибуквенное слово. То же самое произойдет даже с полным собранием сочинений Уильяма Шекспира: на выходе вы получите строку из 40 букв и цифр. При всем этом не может существовать двух разных массивов данных, которые преобразовывались бы в одинаковый хеш.

Вот как это выглядит, если изобразить все вышесказанное в виде схемы:

Для чего используется хеш?

Отличный вопрос. Однако ответ не так прост, поскольку криптохеши используются для огромного количества вещей.

Для нас с вами, простых пользователей, наиболее распространенная область применения хеширования — хранение паролей. К примеру, если вы забыли пароль к какому-либо онлайн-сервису, скорее всего, придется воспользоваться функцией восстановления пароля. В этом случае вы, впрочем, не получите свой старый пароль, поскольку онлайн-сервис на самом деле не хранит пользовательские пароли в виде обычного текста. Вместо этого он хранит их в виде хеш-значений. То есть даже сам сервис не может знать, как в действительности выглядит ваш пароль. Исключение составляют только те случаи, когда пароль очень прост и его хеш-значение широко известно в кругах взломщиков. Таким образом, если вы, воспользовавшись функцией восстановления, вдруг получили старый пароль в открытом виде, то можете быть уверены: используемый вами сервис не хеширует пользовательские пароли, что очень плохо.

Вы даже можете провести простой эксперимент: попробуйте при помощи специального сайта произвести преобразование какого-нибудь простого пароля вроде «123456» или «password» из их хеш-значений (созданных алгоритмом MD5) обратно в текст. Вероятность того, что в базе хешей найдутся данные о введенных вами простых паролях, очень высока. В моем случае хеши слов «brain» (8b373710bcf876edd91f281e50ed58ab) и «Brian» (4d236810821e8e83a025f2a83ea31820) успешно распознались, а вот хеш предыдущего абзаца — нет. Отличный пример, как раз для тех, кто все еще использует простые пароли.

Еще один пример, покруче. Не так давно по тематическим сайтам прокатилась новость о том, что популярный облачный сервис Dropbox заблокировал одного из своих пользователей за распространение контента, защищенного авторскими правами. Герой истории тут же написал об этом в твиттере, запустив волну негодования среди пользователей сервиса, ринувшихся обвинять Dropbox в том, что он якобы позволяет себе просматривать содержимое клиентских аккаунтов, хотя не имеет права этого делать.

Впрочем, необходимости в этом все равно не было. Дело в том, что владелец защищенного копирайтом контента имел на руках хеш-коды определенных аудио- и видеофайлов, запрещенных к распространению, и занес их в список блокируемых хешей. Когда пользователь предпринял попытку незаконно распространить некий контент, автоматические сканеры Dropbox засекли файлы, чьи хеши оказались в пресловутом списке, и заблокировали возможность их распространения.

Где еще можно использовать хеш-функции помимо систем хранения паролей и защиты медиафайлов? На самом деле задач, где используется хеширование, гораздо больше, чем я знаю и тем более могу описать в одной статье. Однако есть одна особенная область применения хешей, особо близкая нам как сотрудникам «Лаборатории Касперского»: хеширование широко используется для детектирования зловредных программ защитным ПО, в том числе и тем, что выпускается нашей компанией.

Как при помощи хеша ловить вирусы?

Примерно так же, как звукозаписывающие лейблы и кинопрокатные компании защищают свой контент, сообщество создает списки зловредов (многие из них доступны публично), а точнее, списки их хешей. Причем это может быть хеш не всего зловреда целиком, а лишь какого-либо его специфического и хорошо узнаваемого компонента. С одной стороны, это позволяет пользователю, обнаружившему подозрительный файл, тут же внести его хеш-код в одну из подобных открытых баз данных и проверить, не является ли файл вредоносным. С другой — то же самое может сделать и антивирусная программа, чей «движок» использует данный метод детектирования наряду с другими, более сложными.

Криптографические хеш-функции также могут использоваться для защиты от фальсификации передаваемой информации. Иными словами, вы можете удостовериться в том, что файл по пути куда-либо не претерпел никаких изменений, сравнив его хеши, снятые непосредственно до отправки и сразу после получения. Если данные были изменены даже всего на 1 байт, хеш-коды будут отличаться, как мы уже убедились в самом начале статьи. Недостаток такого подхода лишь в том, что криптографическое хеширование требует больше вычислительных мощностей или времени на вычисление, чем алгоритмы с отсутствием криптостойкости. Зато они в разы надежнее.

Кстати, в повседневной жизни мы, сами того не подозревая, иногда пользуемся простейшими хешами. Например, представьте, что вы совершаете переезд и упаковали все вещи по коробкам и ящикам. Погрузив их в грузовик, вы фиксируете количество багажных мест (то есть, по сути, количество коробок) и запоминаете это значение. По окончании выгрузки на новом месте, вместо того чтобы проверять наличие каждой коробки по списку, достаточно будет просто пересчитать их и сравнить получившееся значение с тем, что вы запомнили раньше. Если значения совпали, значит, ни одна коробка не потерялась.

Источник

Хеш-функция, что это такое?

Приветствую уважаемого читателя!

Сегодня я хотел бы рассказать о том, что из себя представляет хеш-функция, коснуться её основных свойств, привести примеры использования и в общих чертах разобрать современный алгоритм хеширования SHA-3, который был опубликован в качестве Федерального Стандарта Обработки Информации США в 2015 году.

Общие сведения

Результат, производимый хеш-функцией, называется «хеш-суммой» или же просто «хешем», а входные данные часто называют «сообщением».

Для идеальной хеш-функции выполняются следующие условия:

а) хеш-функция является детерминированной, то есть одно и то же сообщение приводит к одному и тому же хеш-значению
b) значение хеш-функции быстро вычисляется для любого сообщения
c) невозможно найти сообщение, которое дает заданное хеш-значение
d) невозможно найти два разных сообщения с одинаковым хеш-значением
e) небольшое изменение в сообщении изменяет хеш настолько сильно, что новое и старое значения кажутся некоррелирующими

Давайте сразу рассмотрим пример воздействия хеш-функции SHA3-256.

Число 256 в названии алгоритма означает, что на выходе мы получим строку фиксированной длины 256 бит независимо от того, какие данные поступят на вход.

На рисунке ниже видно, что на выходе функции мы имеем 64 цифры шестнадцатеричной системы счисления. Переводя это в двоичную систему, получаем желанные 256 бит.

Любой заинтересованный читатель задаст себе вопрос: «А что будет, если на вход подать данные, бинарный код которых во много раз превосходит 256 бит?»

Надеюсь, теперь нет сомнений в том, что это очень внушительное число!

Поэтому ничего не мешает нам сопоставлять длинному входному массиву данных массив фиксированной длины.

Свойства

Криптографическая хеш-функция должна уметь противостоять всем известным типам криптоаналитических атак.
В теоретической криптографии уровень безопасности хеш-функции определяется с использованием следующих свойств:

Pre-image resistance

Имея заданное значение h, должно быть сложно найти любое сообщение m такое, что

Second pre-image resistance

Имея заданное входное значение , должно быть сложно найти другое входное значение такое, что

Collision resistance

Должно быть сложно найти два различных сообщения и таких, что

Такая пара сообщений и называется коллизией хеш-функции

Давайте чуть более подробно поговорим о каждом из перечисленных свойств.

Collision resistance. Как уже упоминалось ранее, коллизия происходит, когда разные входные данные производят одинаковый хеш. Таким образом, хеш-функция считается устойчивой к коллизиям до того момента, пока не будет обнаружена пара сообщений, дающая одинаковый выход. Стоит отметить, что коллизии всегда будут существовать для любой хеш-функции по той причине, что возможные входы бесконечны, а количество выходов конечно. Хеш-функция считается устойчивой к коллизиям, когда вероятность обнаружения коллизии настолько мала, что для этого потребуются миллионы лет вычислений.

Несмотря на то, что хеш-функций без коллизий не существует, некоторые из них достаточно надежны и считаются устойчивыми к коллизиям.

Pre-image resistance. Это свойство называют сопротивлением прообразу. Хеш-функция считается защищенной от нахождения прообраза, если существует очень низкая вероятность того, что злоумышленник найдет сообщение, которое сгенерировало заданный хеш. Это свойство является важным для защиты данных, поскольку хеш сообщения может доказать его подлинность без необходимости раскрытия информации. Далее будет приведён простой пример и вы поймете смысл предыдущего предложения.

Second pre-image resistance. Это свойство называют сопротивлением второму прообразу. Для упрощения можно сказать, что это свойство находится где-то посередине между двумя предыдущими. Атака по нахождению второго прообраза происходит, когда злоумышленник находит определенный вход, который генерирует тот же хеш, что и другой вход, который ему уже известен. Другими словами, злоумышленник, зная, что пытается найти такое, что

Отсюда становится ясно, что атака по нахождению второго прообраза включает в себя поиск коллизии. Поэтому любая хеш-функция, устойчивая к коллизиям, также устойчива к атакам по поиску второго прообраза.

Неформально все эти свойства означают, что злоумышленник не сможет заменить или изменить входные данные, не меняя их хеша.

Таким образом, если два сообщения имеют одинаковый хеш, то можно быть уверенным, что они одинаковые.

В частности, хеш-функция должна вести себя как можно более похоже на случайную функцию, оставаясь при этом детерминированной и эффективно вычислимой.

Применение хеш-функций

Рассмотрим несколько достаточно простых примеров применения хеш-функций:

• Проверка целостности сообщений и файлов
Сравнивая хеш-значения сообщений, вычисленные до и после передачи, можно определить, были ли внесены какие-либо изменения в сообщение или файл.

• Верификация пароля
Проверка пароля обычно использует криптографические хеши. Хранение всех паролей пользователей в виде открытого текста может привести к массовому нарушению безопасности, если файл паролей будет скомпрометирован. Одним из способов уменьшения этой опасности является хранение в базе данных не самих паролей, а их хешей. При выполнении хеширования исходные пароли не могут быть восстановлены из сохраненных хеш-значений, поэтому если вы забыли свой пароль вам предложат сбросить его и придумать новый.

• Цифровая подпись
Подписываемые документы имеют различный объем, поэтому зачастую в схемах ЭП подпись ставится не на сам документ, а на его хеш. Вычисление хеша позволяет выявить малейшие изменения в документе при проверке подписи. Хеширование не входит в состав алгоритма ЭП, поэтому в схеме может быть применена любая надежная хеш-функция.

Предлагаю также рассмотреть следующий бытовой пример:

Алиса ставит перед Бобом сложную математическую задачу и утверждает, что она ее решила. Боб хотел бы попробовать решить задачу сам, но все же хотел бы быть уверенным, что Алиса не блефует. Поэтому Алиса записывает свое решение, вычисляет его хеш и сообщает Бобу (сохраняя решение в секрете). Затем, когда Боб сам придумает решение, Алиса может доказать, что она получила решение раньше Боба. Для этого ей нужно попросить Боба хешировать его решение и проверить, соответствует ли оно хеш-значению, которое она предоставила ему раньше.

Теперь давайте поговорим о SHA-3.

Национальный институт стандартов и технологий (NIST) в течение 2007—2012 провёл конкурс на новую криптографическую хеш-функцию, предназначенную для замены SHA-1 и SHA-2.

Организаторами были опубликованы некоторые критерии, на которых основывался выбор финалистов:

Способность противостоять атакам злоумышленников

• Производительность и стоимость

Вычислительная эффективность алгоритма и требования к оперативной памяти для программных реализаций, а также количество элементов для аппаратных реализаций

• Гибкость и простота дизайна

Гибкость в эффективной работе на самых разных платформах, гибкость в использовании параллелизма или расширений ISA для достижения более высокой производительности

В финальный тур попали всего 5 алгоритмов:

Победителем и новым SHA-3 стал алгоритм Keccak.

Давайте рассмотрим Keccak более подробно.

Keccak

Хеш-функции семейства Keccak построены на основе конструкции криптографической губки, в которой данные сначала «впитываются» в губку, а затем результат Z «отжимается» из губки.

Любая губчатая функция Keccak использует одну из семи перестановок которая обозначается , где

перестановки представляют собой итерационные конструкции, состоящие из последовательности почти одинаковых раундов. Число раундов зависит от ширины перестановки и задаётся как где

В качестве стандарта SHA-3 была выбрана перестановка Keccak-f[1600], для неё количество раундов

Далее будем рассматривать

Давайте сразу введем понятие строки состояния, которая играет важную роль в алгоритме.

Строка состояния представляет собой строку длины 1600 бит, которая делится на и части, которые называются скоростью и ёмкостью состояния соотвественно.

Соотношение деления зависит от конкретного алгоритма семейства, например, для SHA3-256

В SHA-3 строка состояния S представлена в виде массива слов длины бит, всего бит. В Keccak также могут использоваться слова длины , равные меньшим степеням 2.

Алгоритм получения хеш-функции можно разделить на несколько этапов:

• С помощью функции дополнения исходное сообщение M дополняется до строки P длины кратной r

• Строка P делится на n блоков длины

• «Впитывание»: каждый блок дополняется нулями до строки длиной бит (b = r+c) и суммируется по модулю 2 со строкой состояния , далее результат суммирования подаётся в функцию перестановки и получается новая строка состояния , которая опять суммируется по модулю 2 с блоком и дальше опять подаётся в функцию перестановки . Перед началом работы криптографической губки все элементыравны 0.

• «Отжимание»: пока длина результата меньше чем , где — количество бит в выходном массиве хеш-функции, первых бит строки состояния добавляется к результату . После каждой такой операции к строке состояния применяется функция перестановок и данные продолжают «отжиматься» дальше, пока не будет достигнуто значение длины выходных данных .

Все сразу станет понятно, когда вы посмотрите на картинку ниже:

Функция дополнения

Первый единичный бит в функции дополнения нужен, чтобы результаты хеш-функции от сообщений, отличающихся несколькими нулевыми битами в конце, были различны.

Функция перестановок

Базовая функция перестановки состоит из раундов по пять шагов:

Шаг

Шаг

Шаг

Шаг

Шаг

Тета, Ро, Пи, Хи, Йота

Далее будем использовать следующие обозначения:

Так как состояние имеет форму массива , то мы можем обозначить каждый бит состояния как

Обозначим результат преобразования состояния функцией перестановки

Также обозначим функцию, которая выполняет следующее соответствие:

— обычная функция трансляции, которая сопоставляет биту бит ,

где — длина слова (64 бит в нашем случае)

Я хочу вкратце описать каждый шаг функции перестановок, не вдаваясь в математические свойства каждого.

Шаг

Эффект отображения можно описать следующим образом: оно добавляет к каждому биту побитовую сумму двух столбцов и

Схематическое представление функции:

Шаг

Отображение направлено на трансляции внутри слов (вдоль оси z).

Проще всего его описать псевдокодом и схематическим рисунком:

Шаг

Шаг представляется псевдокодом и схематическим рисунком:

Шаг

Шаг является единственный нелинейным преобразованием в

Псевдокод и схематическое представление:

Шаг

Отображение состоит из сложения с раундовыми константами и направлено на нарушение симметрии. Без него все раунды были бы эквивалентными, что делало бы его подверженным атакам, использующим симметрию. По мере увеличения раундовые константы добавляют все больше и больше асимметрии.

Ниже приведена таблица раундовых констант для бит

Все шаги можно объединить вместе и тогда мы получим следующее:

Где константы являются циклическими сдвигами и задаются таблицей:

Итоги

В данной статье я постарался объяснить, что такое хеш-функция и зачем она нужна
Также в общих чертах мной был разобран принцип работы алгоритма SHA-3 Keccak, который является последним стандартизированным алгоритмом семейства Secure Hash Algorithm

Надеюсь, все было понятно и интересно

Всем спасибо за внимание!

Источник