基于纠错码的哈希函数构造方案

2024-09-04 04:52
文章标签 函数 构造 哈希 方案 纠错码

本文主要是介绍基于纠错码的哈希函数构造方案，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！

一、前言

随着大数据时代的到来，交通数据量急剧增加，由此带来的交通安全问题日益凸显。传统的驾驶人信用管理系统在数据存储和管理上存在着诸多不足之处，例如中心化存储方案无法有效地进行信用存证及数据溯源。区块链技术以其去中心化和不可篡改的特性，在数据存储和管理方面展现出了巨大的潜力。区块链的固有特性也带来了另一个挑战——一旦数据被写入区块链，几乎不可能对其进行修改，这在某些情况下是不利的。为了解决这一问题，当前文章重点研究了如何构建具有高随机性的哈希算法——高度随机哈希函数（HRHF）。HRHF算法通过结合纠错码与SM3算法的Merkle-Damgård迭代结构，不仅增强了哈希值的随机性，还保证了算法的安全性和执行效率。实验结果显示，与经典的SHA-256算法相比，HRHF算法在多个关键指标上均有显著提升。

HRHF算法结合了纠错码与SM3算法的Merkle-Damgård迭代结构，通过这种方式增强了哈希值的随机性。选用了纠错能力更强的线性分组码与SM3算法相结合，并构造生成哈希值具有更强随机性的哈希函数。实验结果显示该算法不仅具有理想的雪崩效应特性，而且攻击者更难以逆推出原始消息，从而具备了更高的算法安全性。

二、算法设计原理

2.1 算法的创新点

（1）通过调整循环左移位数来进一步提升哈希值的随机性；

（2）通过优化迭代结构来提高算法的执行效率。

算法的具体使用流程:

  1. 初始化状态向量，为生成256位哈希值准备。
  2. 计算纠错码的生成矩阵。
  3. 对生成矩阵进行循环左移操作以增加随机性。
  4. 对输入数据进行迭代压缩操作。
  5. 输出最终的256位哈希值。

2.2 实现代码(C++)

#include <iostream>
#include <vector>
#include <cstdint>
#include <cassert>// 哈希值长度
constexpr size_t HASH_LENGTH = 32; // 256 bits// 线性分组码参数
constexpr size_t CODE_LENGTH = 32; // 码长
constexpr size_t CODE_DIMENSION = 6; // 维度// 生成矩阵初始化
std::vector<std::vector<uint32_t>> generateMatrix() {// 实际应用中需要通过算法计算得到std::vector<std::vector<uint32_t>> matrix(CODE_DIMENSION, std::vector<uint32_t>(CODE_LENGTH));// 示例矩阵for (size_t i = 0; i < CODE_DIMENSION; ++i) {matrix[i][i] = 1;}return matrix;
}// 生成码字
std::vector<uint32_t> generateCodeWord(const std::vector<std::vector<uint32_t>>& matrix) {std::vector<uint32_t> codeWord(CODE_LENGTH);// 假设这里使用生成矩阵生成码字for (size_t i = 0; i < CODE_LENGTH; ++i) {codeWord[i] = 0; // 初始化码字for (size_t j = 0; j < CODE_DIMENSION; ++j) {// 模2加法codeWord[i] ^= matrix[j][i];}}return codeWord;
}// 循环左移
uint32_t rotateLeft(uint32_t value, int shift) {return (value << shift) | (value >> (32 - shift));
}// 消息预处理
std::vector<uint32_t> preprocessMessage(const std::vector<uint8_t>& message) {// 添加消息长度，这里简化处理std::vector<uint8_t> extendedMessage = message;extendedMessage.push_back(0x80); // 添加结束标志extendedMessage.insert(extendedMessage.end(), 8, 0x00); // 添加长度占位符// 将消息转换为32位整数数组std::vector<uint32_t> words;for (size_t i = 0; i < extendedMessage.size(); i += 4) {uint32_t word = 0;for (size_t j = 0; j < 4 && i + j < extendedMessage.size(); ++j) {word |= static_cast<uint32_t>(extendedMessage[i + j]) << (24 - 8 * j);}words.push_back(word);}return words;
}// 消息扩展
void extendMessage(std::vector<uint32_t>& words) {const size_t WORD_COUNT = 64; // 扩展后的字数量while (words.size() < WORD_COUNT) {uint32_t w = words.back();uint32_t w16 = words[words.size() - 16];words.push_back(w16 ^ rotateLeft(w16, 9) ^ rotateLeft(w16, 17) ^rotateLeft(w, 15) ^ rotateLeft(w, 23));}
}// 布尔函数
uint32_t ff(uint32_t x, uint32_t y, uint32_t z, size_t j) {if (j >= 16 && j <= 63) {return x ^ y ^ z;}else {return (x & y) | ((~x) & z);}
}// 布尔函数
uint32_t gg(uint32_t x, uint32_t y, uint32_t z, size_t j) {if (j >= 16 && j <= 63) {return x ^ y ^ z;}else {return (x & y) | (x & z) | (y & z);}
}// 压缩函数
void compress(std::vector<uint32_t>& state, const std::vector<uint32_t>& words) {const size_t ROUND_COUNT = 64; // 迭代次数const size_t STATE_SIZE = 8; // 状态寄存器大小const uint32_t T[ROUND_COUNT] = { /* 常量表 */ };std::vector<uint32_t> ss1(STATE_SIZE), ss2(STATE_SIZE), tt1(STATE_SIZE), tt2(STATE_SIZE);for (size_t i = 0; i < ROUND_COUNT; ++i) {// 中间变量更新ss1[i] = rotateLeft(state[0], 7) + rotateLeft(state[4], 12);ss2[i] = ss1[i] ^ rotateLeft(state[0], 12);tt1[i] = ff(state[0], state[1], state[2], i) + state[3] + ss2[i] + words[i];tt2[i] = gg(state[4], state[5], state[6], i) + state[7] + ss1[i] + words[i + 64];// 状态寄存器更新state[0] = state[1];state[1] = state[2];state[2] = state[3];state[3] = tt1[i];state[4] = state[5];state[5] = state[6];state[6] = state[7];state[7] = tt2[i];}
}// 主算法
std::vector<uint8_t> hrhf(const std::vector<uint8_t>& message) {std::vector<uint32_t> state(HASH_LENGTH / 4, 0); // 初始化寄存器std::vector<std::vector<uint32_t>> matrix = generateMatrix();std::vector<uint32_t> codeWord = generateCodeWord(matrix);// 循环左移操作以增加随机性for (size_t i = 0; i < CODE_DIMENSION; ++i) {codeWord[i] = rotateLeft(codeWord[i], 6); // 循环左移6位}// 将码字分配给初始寄存器for (size_t i = 0; i < HASH_LENGTH / 4; ++i) {state[i] = codeWord[i % CODE_DIMENSION];}// 消息预处理std::vector<uint32_t> words = preprocessMessage(message);// 打印预处理后的消息std::cout << "Preprocessed Message: ";for (const auto& word : words) {std::cout << word << " ";}std::cout << std::endl;// 消息扩展extendMessage(words);// 打印扩展后的消息std::cout << "Extended Message: ";for (const auto& word : words) {std::cout << word << " ";}std::cout << std::endl;// 迭代压缩compress(state, words);// 将32位整数转换为256位哈希值std::vector<uint8_t> hash(HASH_LENGTH);for (size_t i = 0; i < HASH_LENGTH / 4; ++i) {uint32_t word = state[i];for (size_t j = 0; j < 4; ++j) {hash[i * 4 + j] = word >> (24 - 8 * j);}}return hash;
}int main() {std::vector<uint8_t> message = { 'q', 'y', 'x' };std::vector<uint8_t> hash = hrhf(message);std::cout << "Hash Value: ";for (auto b : hash) {printf("%02x", b);}std::cout << std::endl;return 0;
}

运行结果：

image-20240730151621899

2.3 创新部分

（1）循环左移位数的优化: 通过调整循环左移位数可以进一步提升哈希值的随机性。实验结果显示，在循环左移6位时，信息熵数值最高，这表明构造的初始常量值随机性最高，符合HRHF算法的设计目标。

（2）迭代结构的优化: 通过优化迭代结构，提升了算法的执行效率。实验结果表明，在输入消息长度为401080字节的条件下，HRHF算法可以在1秒内完成4502000次运算，与SM3算法的运算效率基本一致，这表明HRHF算法可以支持快速运算。

2.4 对比实验结果

在相同的迭代结构下，HRHF算法的输出哈希值熵值相对于SM3算法有所增加，同时在哈希值长度都为256位的情况下，HRHF算法的轮函数复杂性更高，所产生的哈希值信息熵也高于SHA-256算法，这表明HRHF算法基于线性分组码在哈希值长度和迭代结构之间达到了有效的平衡，使得哈希值具有更高的随机性，同时也更好地隐藏了输入输出之间的关联性。 HRHF算法在运算效率和内存损耗方面也表现出了优势。

2.5 Python代码实现

import struct# 哈希值长度
HASH_LENGTH = 32  # 256 bits# 线性分组码参数
CODE_LENGTH = 32  # 码长
CODE_DIMENSION = 6  # 维度# 生成矩阵初始化
def generate_matrix():matrix = [[0] * CODE_LENGTH for _ in range(CODE_DIMENSION)]# 示例矩阵for i in range(CODE_DIMENSION):matrix[i][i] = 1return matrix# 生成码字
def generate_code_word(matrix):code_word = [0] * CODE_LENGTH# 使用生成矩阵生成码字for i in range(CODE_LENGTH):for j in range(CODE_DIMENSION):# 模2加法code_word[i] ^= matrix[j][i]return code_word# 循环左移
def rotate_left(value, shift):return ((value << shift) & 0xFFFFFFFF) | (value >> (32 - shift))# 消息预处理
def preprocess_message(message):extended_message = list(message) + [0x80] + [0x00] * 8  # 添加长度占位符words = []for i in range(0, len(extended_message), 4):word = 0for j in range(min(4, len(extended_message) - i)):word |= extended_message[i + j] << (24 - 8 * j)words.append(word)return words# 消息扩展
def extend_message(words):# 确保words至少有16个元素while len(words) < 16:words.append(0)  # 添加零填充while len(words) < 128:w = words[-1]w16 = words[-16]words.append((w16 ^ rotate_left(w16, 9) ^ rotate_left(w16, 17)) ^(rotate_left(w, 15) ^ rotate_left(w, 23)))# 布尔函数
def ff(x, y, z, j):if 16 <= j <= 63:return x ^ y ^ zelse:return (x & y) | ((~x) & z)# 布尔函数
def gg(x, y, z, j):if 16 <= j <= 63:return x ^ y ^ zelse:return (x & y) | (x & z) | (y & z)# 压缩函数
def compress(state, words):for i in range(64):# 中间变量更新ss1 = rotate_left(state[0], 7) + rotate_left(state[4], 12)ss1 &= 0xFFFFFFFF  # Ensure 32-bitss2 = ss1 ^ rotate_left(state[0], 12)tt1 = ff(state[0], state[1], state[2], i) + state[3] + ss2 + words[i]tt1 &= 0xFFFFFFFF  # Ensure 32-bittt2 = gg(state[4], state[5], state[6], i) + state[7] + ss1 + words[i + 64]tt2 &= 0xFFFFFFFF  # Ensure 32-bit# 状态寄存器更新state = [state[1],state[2],state[3],tt1,state[5],state[6],state[7],tt2]return state# 主算法
def hrhf(message):state = [0] * (HASH_LENGTH // 4)  # 初始化寄存器matrix = generate_matrix()code_word = generate_code_word(matrix)# 循环左移操作以增加随机性for i in range(CODE_DIMENSION):code_word[i] = rotate_left(code_word[i], 6)  # 循环左移6位# 将码字分配给初始寄存器for i in range(HASH_LENGTH // 4):state[i] = code_word[i % CODE_DIMENSION]# 消息预处理words = preprocess_message(message)# 消息扩展extend_message(words)# 迭代压缩state = compress(state, words)# 将32位整数转换为256位哈希值hash_value = bytearray(HASH_LENGTH)for i in range(HASH_LENGTH // 4):word = state[i]for j in range(4):hash_value[i * 4 + j] = (word >> (24 - 8 * j)) & 0xFFreturn hash_valueif __name__ == "__main__":message = b'qyx222'hash_value = hrhf(message)print(hash_value.hex())

image-20240801095925091

这篇关于基于纠错码的哈希函数构造方案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！


http://www.chinasem.cn/article/1135053。

相关文章

Python itertools中accumulate函数用法及使用运用详细讲解

Python itertools中accumulate函数用法及使用运用详细讲解

《Pythonitertools中accumulate函数用法及使用运用详细讲解》：本文主要介绍Python的itertools库中的accumulate函数,该函数可以计算累积和或通过指定函数... 目录1.1前言：1.2定义：1.3衍生用法：1.3Leetcode的实际运用:总结 1.1前言：本文将详
阅读更多...
轻松上手MYSQL之JSON函数实现高效数据查询与操作

轻松上手MYSQL之JSON函数实现高效数据查询与操作

《轻松上手MYSQL之JSON函数实现高效数据查询与操作》：本文主要介绍轻松上手MYSQL之JSON函数实现高效数据查询与操作的相关资料,MySQL提供了多个JSON函数,用于处理和查询JSON数... 目录一、jsON_EXTRACT 提取指定数据二、JSON_UNQUOTE 取消双引号三、JSON_KE
阅读更多...
MySQL数据库函数之JSON_EXTRACT示例代码

MySQL数据库函数之JSON_EXTRACT示例代码

《MySQL数据库函数之JSON_EXTRACT示例代码》：本文主要介绍MySQL数据库函数之JSON_EXTRACT的相关资料,JSON_EXTRACT()函数用于从JSON文档中提取值,支持对... 目录前言基本语法路径表达式示例示例 1: 提取简单值示例 2: 提取嵌套值示例 3: 提取数组中的值注意
阅读更多...
Redis 多规则限流和防重复提交方案实现小结

Redis 多规则限流和防重复提交方案实现小结

《Redis多规则限流和防重复提交方案实现小结》本文主要介绍了Redis多规则限流和防重复提交方案实现小结,包括使用String结构和Zset结构来记录用户IP的访问次数,具有一定的参考价值,感兴趣... 目录一：使用 String 结构记录固定时间段内某用户 IP 访问某接口的次数二：使用 Zset 进行
阅读更多...
解读Redis秒杀优化方案(阻塞队列+基于Stream流的消息队列)

解读Redis秒杀优化方案(阻塞队列+基于Stream流的消息队列)

《解读Redis秒杀优化方案(阻塞队列+基于Stream流的消息队列)》该文章介绍了使用Redis的阻塞队列和Stream流的消息队列来优化秒杀系统的方案,通过将秒杀流程拆分为两条流水线,使用Redi... 目录Redis秒杀优化方案(阻塞队列+Stream流的消息队列)什么是消息队列？消费者组的工作方式每
阅读更多...
Java function函数式接口的使用方法与实例

Java function函数式接口的使用方法与实例

《Javafunction函数式接口的使用方法与实例》：本文主要介绍Javafunction函数式接口的使用方法与实例,函数式接口如一支未完成的诗篇,用Lambda表达式作韵脚,将代码的机械美感... 目录引言-当代码遇见诗性一、函数式接口的生物学解构1.1 函数式接口的基因密码1.2 六大核心接口的形态学
阅读更多...
MySQL分表自动化创建的实现方案

MySQL分表自动化创建的实现方案

《MySQL分表自动化创建的实现方案》在数据库应用场景中,随着数据量的不断增长,单表存储数据可能会面临性能瓶颈,例如查询、插入、更新等操作的效率会逐渐降低,分表是一种有效的优化策略,它将数据分散存储在... 目录一、项目目的二、实现过程（一）mysql 事件调度器结合存储过程方式1. 开启事件调度器2. 创
阅读更多...
Oracle的to_date()函数详解

Oracle的to_date()函数详解

《Oracle的to_date()函数详解》Oracle的to_date()函数用于日期格式转换,需要注意Oracle中不区分大小写的MM和mm格式代码,应使用mi代替分钟,此外,Oracle还支持毫... 目录oracle的to_date()函数一.在使用Oracle的to_date函数来做日期转换二.日
阅读更多...
Java解析JSON的六种方案

Java解析JSON的六种方案

《Java解析JSON的六种方案》这篇文章介绍了6种JSON解析方案,包括Jackson、Gson、FastJSON、JsonPath、、手动解析,分别阐述了它们的功能特点、代码示例、高级功能、优缺点... 目录前言1. 使用 Jackson：业界标配功能特点代码示例高级功能优缺点2. 使用 Gson：轻量
阅读更多...
Redis KEYS查询大批量数据替代方案

Redis KEYS查询大批量数据替代方案

《RedisKEYS查询大批量数据替代方案》在使用Redis时,KEYS命令虽然简单直接,但其全表扫描的特性在处理大规模数据时会导致性能问题,甚至可能阻塞Redis服务,本文将介绍SCAN命令、有序... 目录前言KEYS命令问题背景替代方案1.使用 SCAN 命令2. 使用有序集合（Sorted Set）
阅读更多...

Copyright China编程 23002807@qq.com

沪ICP备2023033072号-2