本文主要是介绍极客时间-实用密码学-10怎么防止数据重放攻击，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
为什么还要学习 CBC 模式？
不知道你是不是已经有了一个问题：既然 CBC 要退出历史舞台了，我们还学习它干什么呢？
第一个原因，CBC 的退出进程可能需要十数年才能完成。你现在工作的项目种，可能还存在 CBC 模式的大量使用。我们学习了 CBC 模式，有助于你解决现存项目的安全问题。
第二个原因，学习针对 CBC 的攻击方案， 是我们深入理解加密算法安全问题的最好的切入点。了解这些安全缺陷和攻击方案，有助于你更好地使用密码学的算法。因为，这些缺陷也可能换个面孔，出现在应用程序层面。如果你能够说清楚 CBC 模式的攻击办法，也就意味着你已经试着走入了算法的细节。
第三个原因，也是最重要的原因，就是我们要进一步地理解初始化向量和链接模式对加密算法的影响。学习 CBC 模式会为我们将来讨论更高级的协议和更安全的算法打下基础。那么，CBC 模式是什么样子的？它是怎么解决数据重放攻击的？它存在哪些安全陷阱？这是我们这一次要解决的问题。
CBC模式加密流程
如上图，每一个明文分组加机密前都会与上一个密文分组做异或运算，第一个明文数据与初始化向量做异或，再送入加密函数加密。
解密流程如下:
将密文分组送入解密函数，将输出与上一个密文分组做异或得到明文数据，第一个分组与初始化向量异或。
CBC模式关键点：
- 加密解密都要使用初始化向量
- 加密解密初始化向量等同的
- 上一次的密文分组参与下一次的加密和解密运算
初始化向量需要保密吗？
如果每一次运算，初始化向量都能不重复，即使是相同的明文数据，它的加密结果也是不同的。但是，如果初始化向量重复使用，相同的明文就会有相同的密文。重复使用的初始化向量，会消解密文反馈的作用，使得 CBC 模式和 ECB 模式一样脆弱。
所以，初始化向量的唯一性在加密运算的安全性中至关重要。
那你会问了，既然初始化向量这么重要，那我们需要对它进行保密吗？初始化向量并不需要保密。如果你对这一点有疑问，不妨换个角度想一想：每一个分组加密的初始化向量都是上一次加密运算得到的密文分组，而密文分组是可以公开的信息。
异或运算会不会有问题？
我在上面的讲解中提到了异或运算，其实，它在密码算法里有广泛的应用，为什么它如此广泛
第一个原因是异或运算是按位运算，所以在相同的计算环境下，异或运算时间只和数据的位数相关，和数据的实际数值无关。
换句话说，如果运算时间和数据数值相关，而且别人还了解到这种相关性，他就可以通过统计学的方法，通过观察、测算运算时间，找到运算时间和数据数值之间的关联，来破解密码。
第二个原因同样是按位运算，在相同的计算环境下，异或运算的复杂度，也就是需要的算力，只和数据的位数相关，和数据的实际数值无关。而且，一个运算需要的算力，在计算机环境中，可以通过占用的 CPU 周期数，以及消耗的内存空间来衡量。
同理，如果占用的 CPU 或者消耗的内存和数据数值相关，别人就可以通过统计学的办法，然后观察 CPU 的占用、电力消耗或者内存的消耗，来破解密码。一般来说，这种相关性，也会影响运算时间，从而使得基于测算运算时间的攻击方式同样有效。
不光如此，如果运算的复杂度和数据数值相关，密码破解的办法可就是千奇百怪的了。记录、测算计算机的噪音、温度、辐射、反应时间等等，都有可能成为有效的攻击手段。
如果让一个一流的黑客，拿着手机进入数据中心，录一段服务器发出的声音，说不定你的服务器就被攻陷了。之所以没有说一定会被攻破，是因为近几年的密码学进展，已经发展出了具有防范能力的算法和实现。
但是，如果你的服务器使用的是十年前的技术和软件，黑客得手的概率还是有的。我们后面会讨论这些新技术和新算法。
第三个原因和异或运算的运算特点有关，也就是相同的数据归零，不同的数据归一
- 归零律：如果两段数据完全相同，它们的异或运算结果，就是每一位都是零的数据；
- 恒等律：如果一段数据和一段全是零的数据进行异或运算，前一段数据中是零的位运算后还是零，是一的位运算后还是一。也就是说，和零进行异或运算，不改变原数据的数值。
正是异或运算的归零律和恒等律，CBC 模式才能成立，解密才能进行。这两个性质，还使得解密运算和加密运算具有相同的运算效率。
如果两段数据中只有一位不同，它们的异或运算结果，就是只有这一位的数据是一，其他的数据都是零。那是不是我们就可以通过构造明文分组或者密文分组，一次改变一位数据，然后把数据交给加密运算或者解密运算来处理，通过观察加密或者解密的结果展开攻击了？
比如说，一个 128 位的密钥，它的强度能承受 2^128 次的运算，是一个强度的指数级别的量级。
- 如果我们一次改变一位数据的攻击方式得逞，最多需要 128 次的运算；
- 如果我们一次只能观测一个字节，一次一位的改变需要 2^8 = 256 次，这样的攻击方式得逞，最多需要 255 * 16 = 4080 次的运算。
这样的运算强度，和设计的理论值 2^128 相差太远了，一次有效的破解也就是分分钟的事情。
还别说，这样的攻击方式在实践中真的是可行的。这种攻击方式，把 CBC 模式变成了一个充满陷阱的模式。用的好，它就是安全的；用的不好，它就会惹来麻烦。这实在不符合密码算法要皮实、耐用的要求。
密钥少一位会有影响吗？
不知道你有没有注意到，我们上面的讨论，提到了数据的位数。
因为分组加密是按照固定的分组进行加解密运算，所以每一次的分组运算，数据的位数都是固定的。比如，AES 算法的分组大小都是 128 位。所以，我们不用担心分组运算的数据位数的变化。
在分组运算中，初始化向量、密文分组和明文分组密钥的数据位数也都是固定的。所以，我们也不需要担心它们的位数的变化。加密算法和解密算法不涉及数据位数，所以我们也不担心算法。剩下的一个变量，就是密钥了。密钥的位数会变化吗？密钥的位数变化有影响吗？
一般来说，我们也不太关心密钥的位数变化，密钥少一位似乎也不是什么无关紧要的事情。所以，出于互操作性的考虑，很多标准和协议（包括应用最广泛的 TLS 1.2 协议）需要把密钥的高位的零清除掉，然后再参与运算。
原来 128 位的密钥，可能就被清除成了 127 位或者 126 位的密钥了。2018 年发布的的 TLS 1.3 版本，不再需要清除密钥高位的零。少一位密码，当然会带来计算性能的差异，以及由此引发的计算时间偏差。可是，似乎 2020 年之前，没有人担心这件事。
直到 2020 年 9 月 8 日，一个名字叫做“浣熊攻击”的安全研究成果发布了。浣熊攻击可以利用密钥高位清零造成的运算时间差，通过观察、测算运算时间，运用统计学的技术破解运算密钥。这实在是一个了不起的发现。
目前来看，这种攻击方式还比较复杂，不容易执行。但是，一旦发现攻击方法，如果业界没有采取及时的措施，攻击技术的改进速度是惊人的。“浣熊攻击”出现，再一次敲了敲大门，警告我们要尽量避免计算时间偏差和计算算力偏差，谨慎地处理不可避免的计算时间偏差和算力偏差
这篇关于极客时间-实用密码学-10怎么防止数据重放攻击的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！
