目录

一、前言：密码学有什么用？

 二、单向散列函数

1、单向函数 

2、散列函数 

3、单向散列函数 

三、怎么解决完整性问题 

四、如何设置合适的安全强度 

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一、前言：密码学有什么用？

 二、单向散列函数

单向散列函数就是用来解决“信息完整性”这一问题的。

下面先介绍一下单向函数和散列函数。

1、单向函数 

概念：正向计算容易，逆向计算困难的函数。

2、散列函数 

概念：把任意大小的输入，转成固定长度的数据的函数。

通常把转换后的数据称为散列值（哈希值）。

散列值碰撞：存在两个或多个数据的散列值相同。

如何降低散列值碰撞的可能？让散列值长度更长。

但同时也要权衡好性能问题（一个好的散列函数，散列值应该是均匀分布的）。

3、单向散列函数 

既是单向函数，又是散列函数。

核心：

☆逆向运算困难

☆构造碰撞困难

雪崩效应

输入数据的微小变化，就会导致输出数据的巨大变化。

严格雪崩效应指的是，如果输入数据的一位反转，输出数据的每一位都有50%的概率会发生变化。

一个使用于密码学的单向散列函数，就应该具有雪崩效应的特点，如果一个单向散列函数具有雪崩效应，那么对于给定的数据，构造出一个新的、具有相同散列值的数据是困难的。

三、怎么解决完整性问题 

完整性是什么？

数据未经授权，不可更改。

由于逆向运算困难，虽然存在具有相同散列值的两个或者多个数据，但是对于一个好的单向散列函数来说，刻意寻找这样的数据是困难的。如果困难程度足够大，我们就有足够信心认为，如果散列值没有变化，它对应的输入数据也没有变化。

所以，单向函数和散列函数的组合，单向散列函数，就可以帮助我们解决完整性问题。

假如我们收到了一段数据，我们就可以重新计算这段数据的散列值。如果我们还可以获得数据发送者计算的散列值，我们就可以对比新计算的散列值和接收到的散列值。

如果两个散列值是相同的，我们就可以认为这段数据是完整的；否则，这段数据就是被篡改过的。

该选择什么样的单向散列函数，它的破解难道才能足够大？稍后讲解

怎么能够安全地获得数据发送者计算的散列值？ 晚些讲解

四、如何设置合适的安全强度 

通常用“位”来表述。

N位的安全强度表示破解一个算法需要2^N（2的N次方）次运算。

18位，按现在的计算机运算速度计算，大约只需要4.34分钟。

64位，破解成本大概是5万美元左右。

128位，按现有的计算能力，破解它需要一千万个十亿年。

安全强度会变吗？

 一个算法的安全强度表示一成不变的，随着安全分析的进步，几乎所有密码学算法的安全强度都会衰减。一个好的安全协议，一个考虑备份计划和应急计划。

使用多大的安全强度？ 

推荐指标：

美国的NIST

德国的BSI

欧洲的ECRYPT-CSA