Данный метод, кстати, широко используется для защиты хранимых секретных паролей на различных серверах. Размещать пароли пользователей на интернет-серверах в открытом виде явно небезопасно – их могут похитить злоумышленники и затем попытаться нанести системе и ее участникам материальный ущерб. Но если пароли хранятся не в открытом виде, а в виде хешей, то задача несанкционированного доступа значительно усложняется. Если пароль вводит его владелец, то система хеширует пароль и сравнивает с хранимым хешем пароля для данного пользователя. Если они совпали, значит, пароль введен верный, и система открывает пользователю доступ. Если хеши не совпадают – пароль неправильный. А наличие у злоумышленника украденного хеша пароля задачу ему отнюдь не упрощает, поскольку ему необходимо восстановить исходный пароль методом масштабного перебора вариантов. Понятно, что чем длиннее исходный пароль, тем больше максимально возможных вариантов его перебора. Поэтому для получения исходного пароля необходимо задействовать исключительные вычислительные мощности, что в конечном итоге отражается на общей стоимости атаки, которая может обойтись дороже, чем возможная материальная выгода от подбора конкретного пароля.
Еще один популярный способ использования алгоритмов хеширования применяется в так называемых торрент-трекерах. Торренты – это технология обмена файлами, как правило, медийного характера (в подавляющем большинстве – видео). Сама технология имеет гибридную модель, когда торрент-файлы, содержащие техническую информацию, распространяются централизованно через специальные торрент-трекинговые порталы. При этом непосредственный обмен основными файлами происходит децентрализованно, через организацию прямого соединения между «сидерами» – теми, кто отдает файлы, и «личерами» – теми, кто их получает. В силу объема передаваемой по сети интернет информации (а иные видеофайлы могут иметь объем, измеряемый гигабайтами) их передача осуществляется фрагментами. Задача принимающей стороны – связаться с различными отправителями фрагментов одного и того же файла и получить на свое устройство все его части.
Конечная цель – собрать в правильном порядке из этих кусочков исходный файл большого объема так, чтобы целостность всех данных не пострадала и медийный проигрыватель не выдал ошибку при попытке запустить файл для просмотра. Одна из основных процедур данной технологии – постоянное сравнение значительных блоков данных с целью контроля их целостности и правильной идентификации их фрагментов. Вот здесь на помощь и приходит функционал хеширования. Именно по хешам как целых файлов, так и их фрагментов осуществляется идентификация соответствия блоков данных именно тем, которые были запрошены. И если все хеши совпадают, значит, в итоге мы гарантированно «склеим» нужный нам файл без ошибок. Поэтому именно технология хеширования позволяет быстро и надежно сравнивать различные блоки данных и гарантировать их целостность при передаче.
Наконец, технология хеширования активно используется для ускорения поиска данных. Для этого формируются так называемые «хеш-таблицы», которые содержат хеши различных информационных блоков. Их сортируют в определенном порядке, чтобы при осуществлении поиска можно было быстро найти данные по их хешам, обращаясь сразу в нужный раздел вместо масштабного поиска по всей базе.
Теперь рассмотрим вопрос, какие математические и логические операции используются для вычисления хешей. Алгоритмов хеширования достаточно много – от относительно простых до достаточно затейливых. Обычно при создании математической модели алгоритма преследуются цели усложнения задачи обратного восстановления прообраза из хеша и расширения максимально возможного диапазона получаемых из прообраза хешей. Это необходимо для того, чтобы вероятность появления коллизий, то есть получения одинаковых хешей из двух различных прообразов, составила исключительно малую величину. Понятно, что с увеличением разрядности (размера) хеша вероятность появления коллизий экспоненциально уменьшается. Однако в ряде случаев требуется решить задачу для хешей относительно небольших размеров, поскольку это влияет на совокупный объем хранимой информации и, как следствие, на стоимость этого хранения.
В качестве примера работы алгоритмов хеширования приведем несколько наиболее популярных процедур, в том числе и тех, которые используются в различных проектах, базирующихся на технологии блокчейн – таких, как, например, Bitcoin (SHA-256) или Ethereum (SHA-3). Данные алгоритмы состоят из определенного количества шагов (итераций), на каждом из которых с данными совершаются какие-либо логические операции из следующего набора.
● «Конкатенация» (то есть «сцепление» или «склеивание» двух блоков данных, когда второй становится продолжением первого, например, конкатенация «1111» и «2222» дает результат «11112222»).
● «Сложение» (обычное арифметическое действие для двух и более чисел).
● «Конъюнкция», или «Логическое И», «AND» (результат этой побитовой операции будет истинным (1), если оба бита являются единицами, в противном случае результат будет ложным (0)).
● «Дизъюнкция», или «Логическое ИЛИ», «OR» (результат этой операции будет истинным (1), если хотя бы один из аргументов является истинным (1), в противном случае результат будет ложным (0)).
● «Логическое Исключающее ИЛИ», «XOR» (результат этой операции для двух бит будет истинным (1), только если один из аргументов будет истинным (1), а второй ложным (0), в противном случае результат будет ложным (0)).
● «Логическое отрицание», «NOT» (побитовая инверсия, результат унарной операции, где результирующий бит всегда будет противоположен по значению входящему биту, то есть единицы становятся нулями и наоборот).
● «Побитовые сдвиги» (когда значения битов перемещаются в соседние регистры по направлению сдвига, например, для блока «10100110» результатом логического сдвига влево будет «01001100»).
Побитовые сдвиги могут быть логическими (когда последний бит по направлению сдвига теряется, а первый становится нулем) и циклическими (когда последний бит по направлению становится на место первого). В приведенном выше примере рассматривается именно логический сдвиг, поскольку результат циклического сдвига влево в данном случае представлял бы из себя результат «01001101». Кроме того, внутри каждой итерации могут применяться наборы вспомогательных констант, закрепленные за каждым из алгоритмов. Эти константы используются в различных операциях, описанных выше. Таким образом, с каждым шагом алгоритма результат все больше отдаляется от исходных данных. Происходит сложное циклическое «перемешивание» данных – возможно, именно поэтому эту процедуру и назвали «хеширование», что в переводе с английского означает «мешанина» и часто относится к блюдам из мелко порубленного мяса или овощей. Ингредиенты подобных блюд, как и результат хеширования, невозможно привести к исходному виду (прообразу). Однако попытки поиска эффективных методов восстановления прообразов для различных хеширующих алгоритмов существовали с самого начала их появления.
Для того чтобы представить себе проблематику, связанную с криптостойкостью самых популярных алгоритмов хеширования, оценим рассчитанные показатели многообразия вариантов хешей и вероятностей нахождения коллизий для них. Соотношение между разрядностью (размером) хеша n и числом возможных выходов (вариантов генераций хеша) равно 2 в степени n. Если средняя длина хеша в основных популярных блокчейн-проектах составляет 256 бит, это означает число выходов, равное 2256 или примерно 1,2 × 1077, то есть значению, сопоставимому с оценкой числа атомов в наблюдаемой Вселенной. Однако чтобы найти коллизию, необязательно перебирать все варианты.
