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其核心就是表的应用! 又称为散列,就是把任意长度的输入(又叫做预映射, pre-image),通过散列算法,变换成固定长度的输出,该输出就是散列值。 假设输出值域为S,的性质如下: 典型的都有无限的输入值域 当输入一致时,输出必相同 当传入不同的输入值时,返回值可能一样,也可能不一样,由于输入域远大于值域 (重要)很多的不同输入所得的输出值会均匀的分布在 常见的有:SHA1、MD5、SHA2等 ? 映射 表就是利用,可以根据关键码而直接进行访问的据结构,也就是将关键码(Key value)通过映射到表中的一个位置来进行访问。 然后我们在这16个文件中依次统计就可以了,最后进行汇总得到重复最多的。当然如果使用分布系统,那么可以利用将这些据分配到不同的电脑上去! 资源链接

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的性质 又名散列,对于经典来说,它具有以下5点性质: 1、输入域无穷大 2、输出域有穷尽 3、输入一样输出肯定一样 4、当输入不一样输出也可能一样(碰撞) 5、不同输入会均匀分布在输出域上 (的散列性) 如何生成多个 这里我们介绍一种快速生成多个的方法。 假如你急需要1000个,并且这1000个都要求相互独立,不能有相关性。这时,错误的方法是去在网上寻找1000个。我们可以通过一个来生成这样的1000个独立的。 这样,我们将高八位作为新的f1的输出域,低八位作为新的f2的输出域,得到两个新的,它们之间相互独立。 故此可以通过以下算得到1000个: f1+2f2=f3 f1+3f2=f4 f1+3*f2=f5 …… Hash表 表的经典结构 在据结构中,表最开始被描述成一个指针组,

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    概述 加密是双向的,即明文可以通过密钥加密为密文,密文也可以通过密钥解密为明文 是单向的,即只能从明文到 2. 用法 image.png image.png image.png 3.

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    重温据结构:

    在某种程度上,散列是与排序相反的一种操作,排序是将集合中的元素按照某种方比如字典顺序排列在一起,而散列通过计算值,打破元素之间原有的关系,使集合中的元素按照散列的分类进行排列。 的过程中需要使用进行计算。 是一种映射关系,根据据的关键词 key ,通过一定的关系,计算出该元素存储位置的的应用 表 分布缓存 表(散列表) 表(hash table)是最主要的应用。 分布缓存 网络环境下的分布缓存系统一般基于一致性(Consistent hashing)。 使用带虚拟节点的一致性算法,可以有效地降低服务硬件环境变化带来的据迁移代价和风险,从而使分布缓存系统更加高效稳定。

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    python 据加密解密以及相关操作

    hashlib模块的与属性 名/属性名 描述 hashlib.new(name[, data]) 这是一个通用的对象构造,用于构造指定的算法所对应的对象。 hashlib.算法名称() 这是一个hashlib.new()的替换方,可以直接通过具体的算法名称对应的来获取对象,如 hashlib.md5(),hashlib.sha1()等。 十六进制格的字符串 hash.copy() 返回该对象的一个copy("clone"),这个可以用来有效的计算共享一个共初始子串的据的摘要信息。 --小写形,可以直接传递给hashlib.new()来创建另外一个同类型的对象。 ,因为hmac模块没有提供与具体算法对应的来获取hmac对象。

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    散列)(转)

    的应用非常广泛,各种校验、签名、密码,都是应用的重要场景。 性质 确定性:的散列值不同,那么的原始输入也就不同。 不确定性:同一个散列值很有可能对应多个不同的原始输入。 称为“碰撞”。 实现 的实现分为两部分:构造和解决冲突。 构造 的构造应该满足以下准则: 散列的计算简单,快速。 散列能将关键字集合K均匀地分布在地址集{0,1,…,m-1}上,使冲突最小。 直接定址法 H(key) = key 或 H(key) = a·key + b 直接定址法,不会有冲突。 假如是在index的位置发生冲突,那么通常有一下几种探测方: 线性探测法(线性探测再散列) 向后依次探测index+1,index+2…位置,看是否冲突,直到不冲突为止,将元素添加进去。 插入据的方有多种,可以从链表的尾部向头部依次插入据,也可以从头部向尾部依次插入据,也可以依据某种规则在链表的中间插入据,总之保证链表中的据的有序性。

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    的理解

    前言 什么是?它能用来干嘛?本文将以图文的形讲解上述问题,欢迎各位感兴趣的开发者阅读本文。 概念与作用 可以把给定的据转换成固定长度的无规律值。 转换后的无规律值可以作为据摘要应用于各种各样的场景。 图解示例 我们可以把想象成搅拌机,如下图所示。 将据放进搅拌机里 经过计算后,搅拌机会输出固定长度的无规律值。 的特征 值的长度与输入据的大小的无关 输入相同据,输出的值也必定相同 输入相似的据,输出的值必定不同。 输入的据完全不同,但输出的值可能是相同的。 的作用 的算法中具有代表性的是「MD5」、「SHA-1」、「SHA-2」等,其中SHA-2是现在应用较为广泛的一个,而MD5和SHA-1存在安全隐患,不推荐使用。 不同算法计算方法不同,计算出来的值也会有所不同。的特征中有一条是输入的据相同,输出的值也必定相同,这个特征的前提是使用的是同一种算法。

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    为什么说用 MD5 存储密码非常危险,这些你该清楚

    很多开发者对于 MD5 的作用和定义都有着非常大的误解,MD5 并不是一种加密算法,而是一种摘要算法,我们也可以叫它可以将无限键值空间中的所有键都均匀地映射到一个指定大小的键值空间中; 需要知道的是,不够安全的不只是 MD5,任何摘要算法在存储密码这一场景下都不够安全,我们在这篇文章中就会『为什么不能用于存储密码』以及其他相关机制的安全性。 加密 既然今天的硬件已经能够很快地帮助攻击者破解用户的密码,那么我们能否通过其他的方来取代来存储密码呢? 使用加密的方存储密码相比于加盐的方,在一些安全意识和能力较差的司和网站反而更容易导致密码的泄露和安全事故。 不论如何,使用 MD5MD5 加盐或者其他的方来存储密码都是不安全的,望各位工程师能够避免在这样的场景下使用 MD5,在其他必须使用的场景下也建议使用其他算法代替,例如 SHA-512

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    为什么说用 MD5 存储密码非常危险,这些你该清楚

    很多开发者对于 MD5 的作用和定义都有着非常大的误解,MD5 并不是一种加密算法,而是一种摘要算法,我们也可以叫它可以将无限键值空间中的所有键都均匀地映射到一个指定大小的键值空间中; 需要知道的是,不够安全的不只是 MD5,任何摘要算法在存储密码这一场景下都不够安全,我们在这篇文章中就会『为什么不能用于存储密码』以及其他相关机制的安全性。 加密 既然今天的硬件已经能够很快地帮助攻击者破解用户的密码,那么我们能否通过其他的方来取代来存储密码呢? 使用加密的方存储密码相比于加盐的方,在一些安全意识和能力较差的司和网站反而更容易导致密码的泄露和安全事故。 不论如何,使用 MD5MD5 加盐或者其他的方来存储密码都是不安全的,望各位工程师能够避免在这样的场景下使用 MD5,在其他必须使用的场景下也建议使用其他算法代替,例如 SHA-512

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    为什么说用 MD5 存储密码非常危险,这些你该清楚

    很多开发者对于 MD5 的作用和定义都有着非常大的误解,MD5 并不是一种加密算法,而是一种摘要算法,我们也可以叫它可以将无限键值空间中的所有键都均匀地映射到一个指定大小的键值空间中; 需要知道的是,不够安全的不只是 MD5,任何摘要算法在存储密码这一场景下都不够安全,我们在这篇文章中就会『为什么不能用于存储密码』以及其他相关机制的安全性。 加密 既然今天的硬件已经能够很快地帮助攻击者破解用户的密码,那么我们能否通过其他的方来取代来存储密码呢? 使用加密的方存储密码相比于加盐的方,在一些安全意识和能力较差的司和网站反而更容易导致密码的泄露和安全事故。 不论如何,使用 MD5MD5 加盐或者其他的方来存储密码都是不安全的,望各位工程师能够避免在这样的场景下使用 MD5,在其他必须使用的场景下也建议使用其他算法代替,例如 SHA-512

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    2021-06-13:如果一个节点X,它左树结构和右树结构完全一样,那么我们说以X为头的树是相等树。给定一棵二叉树的头节点hea

    递归:头num=左num+右num+0或1。 相等判断:左结构=右结构,O(N)。 树越不平衡,复杂度越低,因此算复杂度的时候,只需要考虑平衡树。 master:T(N)=2T(N/2)+O(N)。2T(N/2)是递归。O(N)是相等判断。 根据master,时间复杂度是O(N*logN)。 方法二:方法一的相等判断。 递归:头num=左num+右num+0或1。头=【左+头值+右】的值。这个递归有两个返回值。 相等判断:左结构=右结构,用值判断,O(1)。 master:T(N)=2T(N/2)+O(1)。2T(N/2)是递归。O(1)是相等判断。 根据master,时间复杂度是O(N)。 代码用golang编写。 代码如下: package main import ( "crypto/md5" "fmt" ) func main() { head := &Node{Val: 1}

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    2021-06-13:如果一个节点X,它左树结构和右树结构完全一

    递归:头num=左num+右num+0或1。 相等判断:左结构=右结构,O(N)。 树越不平衡,复杂度越低,因此算复杂度的时候,只需要考虑平衡树。 master:T(N)=2T(N/2)+O(N)。2T(N/2)是递归。O(N)是相等判断。 根据master,时间复杂度是O(N*logN)。 方法二:方法一的相等判断。 递归:头num=左num+右num+0或1。头=【左+头值+右】的值。这个递归有两个返回值。 相等判断:左结构=右结构,用值判断,O(1)。 master:T(N)=2T(N/2)+O(1)。2T(N/2)是递归。O(1)是相等判断。 根据master,时间复杂度是O(N)。 代码用golang编写。 代码如下: package main import ( "crypto/md5" "fmt" ) func main() { head := &Node{Val: 1}

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    使用虚拟节点改进的一致性算法

    1 直接取模 在分布存储系统中,将据分布至多个节点的方之一是使用算法。 某种程度上可以将其理解为:一致性算法的与节点 N 无关。 其他地方对一致性配图的时候,都会选择一个圆环来解释,但我个人感觉表更加直观: ? 上图左右分别表示增加一个 “节点 5” 前后的表,使用的是 md5md5 会根据 key 的值摘要出一个 128 bit 的值(校验和),一般表示为一个 32 位的 16 进制。 125MB/s * 0.25) ≈ 14h 另一方面,“节点 5” 直接分担走了 “节点 4” 据的一半, 如果原来 4 个节点的负载是均衡的(md5 本身是一个很均匀的),那么现在就变得不均衡了 这两个问题有一个共的解决方法:新增的 “节点 5” 不只从 “节点 4” 搬运据,而从所有其他节点(或子集)处搬运据,同时还要继续保持一致性。

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    phpwind 利用长度扩展攻击进行getshell

    补丁文件修补了src/windid/service/base/WindidUtility.php的appKey。之前的appKey如下: <? 我们虽然不知道md5(apiId.'||'.secretkey),但time和str是可控的,可以进行长度扩展攻击。 0x02 寻找已知 根据长度扩展攻击的原理,也就是 MD5(secret) --> MD5(secret||padding||m'),我们就需要先找到一个已知的secret。 在长度扩展攻击中,我们是不需要知道这个secret的值的,只需要知道它的长度,上面这个字符串的长度很好算,md5固定32位,time时间戳10位,get和post两个组也是固定的。 0x03 进行扩展攻击 MD5(secret) --> MD5(secret||padding||m'),我们已经知道了MD5(secret)和secret的长度(55),现在可以推MD5(secret

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    Golang与散列算法

    1、的基本特征 2、SHA-1 3、MD5 3.1 基本使用-直接计算 3.2 大量据-散列计算 4、SHA-1与MD5的比较 5、Hmac 6、的应用 散列是信息的提炼,通常其长度要比信息小得多 常用于保证据完整性 单向散列一般用于产生消息摘要,密钥加密等,常见的有 MD5(Message Digest Algorithm 5):是RSA据安全司开发的一种单向散列算法 SHA(Secure Hash Algorithm):可以对任意长度的据运算生成一个160位的值 1、的基本特征 不是加密算法,其特征为单向性和唯一性 具体如下 输入可以是任意长度 输出是固定长度 根据输入很容易计算出输出 不同的是,Hmac还需要一个密钥, 只要密钥发生了变化,那么同样的输入据也会得到不同的签名,因此,可以把Hmac理解为用随机“增强”的算法 常用 New:创建Hash对象用于计算字节/字符hmac fmt.Printf("HMAC: %x\n", hmacData) } 6、的应用 用户密码的存储 文件上传/下载完整性校验 mysql大字段的快速对比 字签名(区块链,比特币)

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    算法原来有这么多应用场景!

    比如: 众号 JavaEdge 这两个字符串,计算MD5值,得到两串看起来毫无规律的字符串(MD5值是128位的Bit长度,为了方便表示,我把它们转化成了16进制编码)。 和“众号”。这两个字符串仅一叹之差。但MD5后 hash 值大不相同: MD5(“众号!”) 如果我们拿到一个MD5值,望通过毫无规律的穷举的方法,找到跟这个MD5值相同的另一个据,那耗费的时间应该是个天文字。 hash执行的快慢,也影响hash表的性能,所以,hash用的hash算法一般较简单,追求效率。 算法还能解决很多分布问题。 海量据处理都可采用多机分布处理方案。分片设计以突破单机内存、CPU等资源的限制。 3.7 分布存储 为提高据读、写能力,一般采用分布存储,比如分布缓存。

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    算法原来有这么多应用场景!

    比如: 众号 JavaEdge 这两个字符串,计算MD5值,得到两串看起来毫无规律的字符串(MD5值是128位的Bit长度,为了方便表示,我把它们转化成了16进制编码)。 和“众号”。这两个字符串仅一叹之差。但MD5后 hash 值大不相同: MD5(“众号!”) 如果我们拿到一个MD5值,望通过毫无规律的穷举的方法,找到跟这个MD5值相同的另一个据,那耗费的时间应该是个天文字。 hash执行的快慢,也影响hash表的性能,所以,hash用的hash算法一般较简单,追求效率。 算法还能解决很多分布问题。 海量据处理都可采用多机分布处理方案。分片设计以突破单机内存、CPU等资源的限制。 3.7 分布存储 为提高据读、写能力,一般采用分布存储,比如分布缓存。

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    Python文档精要研读系列:hash

    Python中的hash用于求取一个字符串或者值的值,由于Python中任何据类型都可以转换为字符串,所以我们利用这个来进行简单的值计算,比如: hash('test') 如此便可以求得字符串 'test'的值,同样,如果是值的话: hash(1) 不但如此,我们也可以求取list的值: hash(str([1,2,3])) 也可以求得字典的,但是由于字典本身无序(集合也是如此),所以需要加一些小的变动 (或散列算法,又称,英语:Hash Function)是一种从任何一种据中创建小的字“指纹”的方法。 散列把消息或据压缩成摘要,使得据量变小,将据的格固定下来。 MD5由罗纳德·李维斯特设计,于1992年开,用以替换MD4算法。这套算法的程序在 RFC 1321 中被加以规范。

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    据结构之

    概念: (hash),也叫做散列、据摘要等,是一种常见的据结构。的表的核心概念分为表和表(hashTable) 表之前讲过,有需要的可以参考:点击打开 就是将某一不定长的对象映射为另一个定长的对象。能够做到这一点的有很多,那什么可以作为? 这里我们首先要明确下什么可以作为。 如果两个不同的对象经过计算后得到相同的值,则这就是所谓的冲突。 在的应用中,还有一类特殊的,叫做密码。 密码学 定义:   HashH将可变长度的据块M作为输入,产生固定长度的Hash值h = H(M)。   称M是h的原像。 b) 若既望保证保密性又望有字签名,则先用发送方的私钥对Hash码加密,再用对称密码中的密钥对象消息和钥算法加密结果进行加密,这种技术比较常用。

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    区块链概念1:Hash 算法

    Hash算法将任意长度的二进制值映射为较短的固定长度的二进制值,这个小的二进制值称为值。值是一段据唯一且极其紧凑的值表示形。 2.多法:设计两种以上的hash,避免冲突,这个感觉比较不靠谱,但是从概率上来说多种hash还是降低了冲突的出现。 3.开放地址法:开放地址法有一个:Hi=(H(key)+di) MOD m i=1,2,...,k(k<=m-1),其中,m为表的表长。di 是产生冲突的时候的增量序列。 结合区块链,在区块链中很多地方都用到了hash: 1.区块链中节点的地址、钥、私钥的计算。 以地址为例:钥经过一次SHA256计算,再进行一次RIPEMD160计算,得到一个(20字节\160比特),添加版本信息,再来两次SHA256运算、取前4比特字节,放到钥加版本信息后,再经过

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