Top 48 해쉬 알고리즘 The 129 Latest Answer

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[자료구조 알고리즘] 해쉬테이블(Hash Table)에 대해 알아보고 구현하기

해쉬 알고리즘(Hash Algorithm) 요약 정리, 테스트 코드 :: 화투의 개발 블로그

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Summary of article content: Articles about 해쉬 알고리즘(Hash Algorithm) 요약 정리, 테스트 코드 :: 화투의 개발 블로그 해쉬란? 해쉬는 임의의 크기를 가진 데이터를 고정된 데이터의 크기로 변환시키는 것을 말한다. 즉 해쉬 알고리즘은 해쉬를 하는 방법에 대해 절차적 … …
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Summary of article content: Articles about 해시 함수 이해를 돕기 위한 깊이 있는 가이드 해시 함수는 특정 입력 데이터에서 고정 길이값 또는 해시값을 생성하는 알고리즘입니다. 이는 평문을 암호화된 텍스트로 변환하고 해독을 통해 암호화된 … …
Most searched keywords: Whether you are looking for 해시 함수 이해를 돕기 위한 깊이 있는 가이드 해시 함수는 특정 입력 데이터에서 고정 길이값 또는 해시값을 생성하는 알고리즘입니다. 이는 평문을 암호화된 텍스트로 변환하고 해독을 통해 암호화된 … 해시 알고리즘은 암호를 검증하거나 파일을 전송하는 안전한 방법입니다. 이 기사를 읽고 해시 알고리즘을 심층적으로 이해해보세요.
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이상적인 암호화 해시 함수란

해시 알고리즘이 어떻게 작동하는가 해시 알고리즘의 실제 활용

해싱 알고리즘의 종류

해싱 알고리즘 보안 한계점

최종 의견

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Summary of article content: Articles about [알고리즘] 해시(Hash) 해시 함수 는 Key값을 고정된 길이의 hash로 변환하는 역할을 한다. 해시 함수에서 Key값을 hash로 변환하는 과정을 해싱(hashing) 이라고 한다. 해시 … …
Most searched keywords: Whether you are looking for [알고리즘] 해시(Hash) 해시 함수 는 Key값을 고정된 길이의 hash로 변환하는 역할을 한다. 해시 함수에서 Key값을 hash로 변환하는 과정을 해싱(hashing) 이라고 한다. 해시 … 해시 알고리즘
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알고리즘

장단점

해시 테이블(Hash Table) vs 해시 맵(Hash Map)

충돌(Collision)

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Summary of article content: Articles about [Algorithms] 해시 알고리즘 (hash algorithm) 해시 함수(hash function)란? · 임의의 길이의 데이터를 입력받아 일정한 길이의 비트열로 반환시켜주는 함수 · 원래의 값이나 키를 색인하는데 사용되며, … …
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Hash

해시 함수(hash function)란

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Summary of article content: Articles about 해시 함수 – 위키백과, 우리 모두의 백과사전 해시 함수(hash function) 또는 해시 알고리즘(hash algorithm) 또는 해시함수알고리즘(hash函數algorithm)은 임의의 길이의 데이터를 고정된 길이의 데이터로 매핑 … …
Most searched keywords: Whether you are looking for 해시 함수 – 위키백과, 우리 모두의 백과사전 해시 함수(hash function) 또는 해시 알고리즘(hash algorithm) 또는 해시함수알고리즘(hash函數algorithm)은 임의의 길이의 데이터를 고정된 길이의 데이터로 매핑 …
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특징[편집]

해시함수[편집]

알고리즘[편집]

같이 보기[편집]

참고[편집]

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Summary of article content: Articles about 해시(Hash) 알고리즘 오늘 수업 도중 해시 알고리즘에 대해 들었는데. 정보를 조금 더 찾아보기로 했다. 본 글은 타 블로그에서 발췌한 내용으로 구성되었으며, … …
Most searched keywords: Whether you are looking for 해시(Hash) 알고리즘 오늘 수업 도중 해시 알고리즘에 대해 들었는데. 정보를 조금 더 찾아보기로 했다. 본 글은 타 블로그에서 발췌한 내용으로 구성되었으며, … 📝오늘 수업 도중 해시 알고리즘에 대해 들었는데. 정보를 조금 더 찾아보기로 했다. 본 글은 타 블로그에서 발췌한 내용으로 구성되었으며, 작성자가 수업을 들은 내용도 조금 추가가 되어있다. 구글 검색 기준..
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공지사항

최근글

해쉬 알고리즘(Hash Algorithm) 요약 정리, 테스트 코드

해쉬란?

해쉬는 임의의 크기를 가진 데이터를 고정된 데이터의 크기로 변환시키는 것을 말한다.

즉 해쉬 알고리즘은 해쉬를 하는 방법에 대해 절차적으로 명세한다.

이를 이용해 특정한 배열의 인덱스나 위치나 위치를 입력하고자 하는 데이터의 값을 이용해 저장하거나 찾을 수 있다.

기존에 사용했던 자료 구조들은 탐색이나 삽입에 선형시간이 걸리기도 했던것에 비해,

해쉬를 이용하면 즉시 저장하거나 찾고자 하는 위치를 참조할 수 있으므로 더욱 빠른 속도로 처리할 수 있다.

1. Direct Addressing Table

Direct Addressing Table은 key-value쌍의 데이터를 배열에 저장할 , key값을 직접적으로 배열의 인덱스로 사용하는 방법이다.

예를 들면 키 값이 400인 데이터가 있다면, 이는 배열의 인덱스가 400인 위치에 키 값을 저장하고 포인터로 데이터를 연결한다.

똑같은 키 값이 존재하지 않는다고 가정하면, 삽입 시에는, 각 키마다 자신의 공간이 존재하므로 그 위치에다 저장을 하면 되고,

삭제 시에는 해당 키의 위치에 NULL값을 넣어주면 된다.탐 색 시에는 해당 키의 위치를 그냥 찾아가서 참조하면 된다.

찾고자 하는 데이터의 key만 알고있으면 즉시 위치를 찾는 것이 가능하므로 탐색,저장,삭제,갱신은 모두 선형시간인 O(1)로 매우 빠른 속도로 처리가 가능하다.

다만 key값의 최대 크기만큼 배열이 할당 되기 때문에, 크기는 매우 큰데, 저장하고자 하는 데이터가 적다면 공간을 많이 낭비할 수 있다는 단점이 있다.

2. Hash Table

Hash Table은 key-value 쌍에서 key값을 테이블에 저장할 때, Direct Addressing Table 달리 key값을 함수를 이용해 계산을 수행 한 후,

그 결과값을 배열의 인덱스로 사용하여 저장하는 방식이다. 여기서 key값을 계산 하는 함수는 해쉬 함수(Hash Function)이라고 부르며,

해쉬 함수는 입력으로 key를 받아, 0부터 배열의크기-1 사이의 값을 출력한다. 해쉬에 대한 첫 정의대로 임의의 숫자를 배열의 크기 만큼으로

변환 시킨 것이다.

이 경우 k값이 h(k)로 해쉬되었다고 하며, h(k)는 k의 해쉬값이라고 한다.

위 그림을 참조하면 각 k값들의 해쉬값인 h(k)값들이 배열의 인덱스로 사용됨을 확인 할 수 있다.

해쉬 테이블은 Direct Addressing Table에 비해 공간 낭비가 매우 적은데 이는 key값의 크기에 테이블의 크기가 좌우되는 것이 아니고,

h(k)만큼의 공간에 저장되기 때문이다.

2.1 충돌(Collusion)

하지만 해쉬 테이블은 ‘충돌’이 일어 날 수 있다는 큰 문제점이 있다. 충돌이란, 다른 k값이 동일한 h(k)값을 가져 동일한 slot에 저장되는 경우를 말한다.

예를 들자면 k1과 k12을 해쉬하였더니 h(k1) = h(k12)인 경우를 들 수 있다. Direct Addressing Table에서는 이를 방지 하기 위해 모든 key값이 다르다고 전제하였지만

해쉬 테이블에서는 key값이 달라도 해쉬의 결과가 같을 수 있기 때문에 이를 방지하기 위한 방법이 필요하다.

하지만 해쉬 함수를 짜더라도 충돌을 ‘완전히’ 방지한다는 것을 보장하기는 힘드므로, 충돌을 방지하기 위한 방법으로

충돌을 어느정도 허용하되 이를 최소화 하는 방법도 사용하기도 한다..

2.1.1 Chaining 방법 – 충돌을 허용하되 최소화 하는 방법

충돌을 허용하지만 이를 최소화 하기 위한 방법중 하나인 체이닝 방식이다. 체이닝이란 이름 그대로 데이터들을 포인터를 이용해 서로 체인 형태로 엮어 나가는 것을 뜻하며, 해쉬 테이블에선 동일한 해쉬값이 출력되 충돌이 일어나면, 그 위치에 있던 데이터에 key값을 포인터로 뒤이어 연결한다.

따라서 최초로 h(k)위치에 저장된 데이터를 시작으로 그 이후의 h(k)값이 출력되는 데이터는 모두 연결 리스트의 형태를 취한다.

그렇기 때문에 최초의 위치를 탐색하는 해쉬 과정을 제외하고, 모든 탐색, 삽입, 삭제 과정은 연결리스트와 유사한 방식으로 진행한다.

Chaing 방법에서의 수행시간은 삽입 시에는 해쉬값을 이용해 바로 slot에 저장하면 되므로 상수시간에 일어나고, 삭제는 연결리스트의 삭제와 동일하게 상수시간에, 탐색 시에는 연결리스트를 따라 가기 때문에 리스트의 길이 만큼 발생하지만, 최악의 경우, 즉 모든 데이터의 해쉬값이 일치하여 한 인덱스에 저장됬을 경우엔 연결리스트의 탐색 시간과 동일한 선형시간을 가지게 된다.

2.1.2 적재률

하지만 이 최악의 경우는 극단적인 예료, 평균적인 경우엔 O(a+1)의 시간이 걸린다. a는 적재율을 뜻하며 적재율이란 현재 저장된 key값 갯수(K), 전체 테이블의 갯수(N)을 서로 나눈 값(K/N)이다. 즉 현재 저장된 데이터가 많으면 많아질수록 충돌 확률이 높아져 연결 리스트 탐색 확률도 증가하며, 적을수록 리스트 탐색 확률이 적어진다는 것이다.

2.1.3 Simple uniform hash

충돌을 최소화 하는 방법 중에 충돌이 적은 좋은 해쉬 함수를 만드는 방법도 있다. 좋은 해쉬 함수의 조건은 Simple uniform hash 함수를 만드는 것으로, 이 조건은 다음과 같다.

1. 계산된 해쉬값들은 0부터 배열의 크기-1 사이의 범위를 ‘동일한 확률’로 골고루 나타날 것.

2. 각각의 해쉬값들은 서로 연관성을 가지지 않고 독립적으로 생성될 것.

첫 번째 조건을 충족하면 충돌이 일어날 확률이 적어질 것이며, 두 번째 조건은 해쉬값들이 서로 연관이 있을 경우 연관성이 있으면 해당 해쉬값이 등장하는 패턴이나 순서가 존재 할 수 있고, 이는 반복적인 충돌을 일으 킬 확률이 있기 때문이다.

2.1.4 divison method

해쉬 함수는 정말 다양하지만 대표적인 해쉬 함수로는 divison method가 있는데, modular 연산 방법을 이용하는 방법이다. 특정 key를 어떤 수로 나눈 나머지를 해쉬값으로 사용한다.

예를 들어 m=100이면 k mod m은 0부터 99까지의 범위를 가진다. 이 범위의 m은 해쉬 테이블의 성능을 크게 좌우하는데, m의 크기는 보통 키의 수의 3배가 적당하다고 한다. (적재율이 30%쯤까지 충돌이 거의 일어나지 않는다고 한다.)

그리고 m으로 2^p값을 사용하는 것엔 큰 주의를 요한다. 왜냐하면 m이 2^3이면, 2진수로 00001000이고, 4번째 이하의 숫자만 해쉬값에 영향을 끼치기 때문이다.

예를 들어 k1과 k2가 각각 10110100,10120100이면 둘 다 같은 해쉬값을 출력한다. 이를 방지하기 위해서 m은 보통 2^p에 근접한 소수를 선택한다고 한다.

즉 가장 최적의 m의 크기는 키의 갯수의 3배이며 2의 지수승에 근접한 소수이다.

3. Open Addressing

Open Addresing은 key값을 테이블에 저장하는 Direct Addressing Table과는 다르게, 모든 데이터(key+데이터)를 테이블에 저장하는 방법이다.

장점으로는 데이터를 직접 모두 읽어 오기 때문에, 포인터를 쓸 일이 없어 포인터를 사용함으로서 발생 할 수 있는 오버헤드를 방지 할 수 있다는 점이다.

포인터가 필요 없어 구현이 훨씬 용이해졌으며, 포인터 접근에 필요한 시간이 없기 때문에 큰 성능 향상이 있다.

3.1.1 Liner probing

포인터를 사용하지 않기 때문에, 앞서 설명한 Chaing 방법은 사용 할 수 없다. 따라서 다른 방법으로 충돌시에 대처해야 하는데 그 중 하나가 Liner probing이다.

Liner probing은 key값으로 인덱스를 계산할 때, 만약 충돌이 발생한다면 바로 다음 인덱스에 데이터를 저장하는 방식이다. 다음으로 이동한 이후에도 충돌이 발생했다면 또 다시 바로 다음 인덱스에 저장한다.

즉 충돌이 일어나지 않을 때 까지 다음 인덱스로 이동을 해가며 빈 공간을 찾으면 그 위치에 저장한다.

위는 하나의 예제이다. m의 크기는 11로 해쉬 함수는 k mod 11로 계산한다.

1. h(54) = 10, h(77) = 0, h(94) = 6, h(89) = 1, h(14) = 3으로 충돌이 일어나지 않는다.

2. h(45) = 1인데, 이미 1의 위치에는 h(89)=1이 저장되어 있어 충돌한다. 따라서 다음 위치에 저장한다

3. h(35) = 2인데, 여기엔 방금 충돌이 일어났던 45가 저장되어 있어 충돌한다, 빈 위치가 저장할 때 까지 이동하여 저장한다.

4. h(76) = 10이며, 저장은 3번과 같이 한다.

매 충돌시마다 한칸씩 이동하므로 해쉬함수는 다으모가 형태를 취하게 된다.

h(k,i) = (k+i) mod m

i는 충돌시마다 증가하여 한칸씩 이동한다.

Liner probing은 정말 구현이 용이하지만, primary clustering이라는 문제점을 가지고 있다. primary clustering은 충돌이 나면, 뒤 슬롯에 데이터를 넣어 하나의 데이터 덩어리를 이루기 때문에, 데이터들의 특정 위치에만 밀집하는 현상을 말한다. 이 현상으로 slot이 많아지면 많아질수록 탐색 시간에 엄청 늘어나게 된다.

3.1.2 Quadratic probing

primary clustering을 방지하기 위해 hash함수를 다음과 같이 2차식의 형태로 만드는 것이다.

h(k,i) = (h'(k) + c1*i + c2*i^2) mod m

Liner probing과는 달리 i가 2차식의 형태를 취해, 한칸씩 이동하는 것이 아닌 c1*i + c2*i^2만큼 이동한다.

위는 간단한 예제이다. 해쉬 함수는 h(k,i) = (k+i^2) mod m 의 형태를 취한다.

3번째에서 h(48,0) = 6으로 기존의 76과 충돌이 일어났다. 그래서 i를 하나 증가시켜 h(48,1) = (48+1^2) mod 7 = 0의 위치에다가 저장하였다. 여기선 충돌이 한번 일어난 경우만 있는 예제이지만. 만약 0에서도 충돌이 일어났다면 h(48,2) = (48+2^2) mod 7로 3의 위치에 저장되었을 것이다.

하지만 Quadratic probing에도 secondary clustering이라는 단점이 있다. 이는 처음 시작 해쉬값이 같을 경우, 그 이후의 해쉬값들도 모두 동일한 값으로 계산되어 충돌이 반복적으로 일어나 것을 말한다.

3.1.3 Double hashing

Quadratic probing의 secondary clustering를 해결하기 위해서 사용하는 방법이다. 원리는 간단한데 해쉬 함수를 해쉬 함수 2개로 구성하는 것이다.

해쉬 함수는 다음과 같은 형태를 가진다.

h1(k) = k mod m

h2(k) = k mod m2

h(k,i) = (h1(k) + i*h2(k)) mod m

밑은 dobule hasing의 간단한 예제이다.

dobule hashing을 테스트를 위해 간단하게 코드를 작성했다. 실무에서 쓰는 해쉬처럼 공간이 자동적으로 확장되거나 탐색 삭제를 위한 함수는 구현하지 않았고

그냥 삽입시 충돌이 얼마나 일어나는지를 체크하기 위한 코드이다. 테이블의 크기와 입력값의 크기를 조절해가며 충돌을 테스트 할 수 있다

# include # include # include # include # include using namespace std ; vector< int > v,h; int n,k,m1,m2; int myrandom (int i) { return std::rand()%i;} void randGenerator (vector& v, int n,int k){ srand( time (NULL)); for(int i=1;i<=2*n;i++){ v. push_back (i); } random_shuffle(v. begin (),v. end (),myrandom); } //더블 해싱을 위한 해싱함수 1 int hashFunc1 (int k){ return k%m1; } //더블 해싱을 위한 해싱함수 2 int hashFunc2 (int k){ return 1+k%m2; } //더블 해싱 함수 int doubleFunc (int k,int i){ return ( hashFunc1 (k)+i* hashFunc2 (k))%m1; } void hashing (vector& v,vector& h, int (*hashFunc)(int,int)){ int coll, first = -1,count = 0; double rate; for(int i=0; i

해시 함수 이해를 돕기 위한 깊이 있는 가이드

우리는 다양한 파일을 공유하고, 다양한 툴을 쓰기 위해 각기 다른 소스에서 수없이 많은 로그인 시도를 하며 원격 근무를 합니다. 이러한 활동은 종종 불가피하고 사업이 제대로 굴러가기 위해선 필수적입니다. 자격 증명에 대해 먼저 이야기를 해보겠습니다. 많은 기관에서 사용자 ID와 비밀번호가 데이터베이스 테이블에 보관합니다. 로그인 시도를 하면 시스템이 사용자 ID를 확인해서 사용자가 입력한 암호와 테이블 내 있는 암호가 일치하는지 비교합니다. 가장 기본적인 암호 보관 포맷은 “암호화되지 않아 읽을 수 있는 데이터”로 저장되는 평문입니다. 그러나 이 수준의 보안은 사실상 해커가 쉽게 해킹할 수 있는 디지털 종이 조각 위에 자격 증명을 써 놓은 거나 마찬가지이기 때문에 딱히 논할 가치가 없습니다. 그러니 이런 시스템이 얼마나 취약한지 아시겠죠! 해결책은 무엇일까요?

해싱 알고리즘

암호 기법의 핵심적인 부분인 해싱 알고리즘 설명을 시작하겠습니다. 해싱 알고리즘은 “데이터를 최종 사용자가 원문을 추정하기 힘든 더 작고, 뒤섞인 조각으로 나누는 것”을 의미합니다. 해시 함수는 특정 입력 데이터에서 고정 길이값 또는 해시값을 생성하는 알고리즘입니다. 이는 평문을 암호화된 텍스트로 변환하고 해독을 통해 암호화된 텍스트를 원래 평문으로 바꾸는 암호화와는 다릅니다. 해싱 알고리즘의 경우, 암호화 해시 함수로 평문을 해시 처리한 텍스트로 바꿔, 해커가 알아보기 힘들게 합니다. (해시 길이는 160~ 512비트가 좋습니다) 그러나 이는 원문을 다시 만들어낼 수 있는 방법을 제공하지 않습니다.

그러므로 암호 보안을 확보하고자 한다면, 암호를 해시 처리한 후 사용자 ID와 함께 짝을 지어 데이터베이스 테이블에 보관해줍니다. 로그인 시, 입력한 암호는 해시 처리되어 데이터베이스 테이블의 해시 처리된 입력값과 비교됩니다. 두 값이 일치한다면, 짜잔! 사용자는 작업을 계속할 수 있습니다.

해시태그는 암호 저장, 무결성 검증, 디지털 서명, 메시지 인증 코드에 활용될 수 있습니다. 해시태그는 또한 핑거프린팅, 파일 전송, 검사합 등에 유용하게 쓰입니다.

이상적인 암호화 해시 함수란?

해시 함수가 사용하기 이상적인 이유로 몇 가지 핵심 요소를 들 수 있습니다.

해시 함수는 단방향 함수로 작용한다

해싱 알고리즘 처리를 거친 후에는 원본 텍스트로 복구하는 게 불가능합니다. 그러므로 특정 결과값을 얻었을 때, 이상적인 해시 함수는 해당 결과값을 도출한 초기 투입값을 절대 얻지 못하게 합니다. 예를 들어 6을 2로 나누면 결과값은 3입니다. 그러나 9도 3으로 나눠집니다. 그러나 결과값 ‘3’만으로는 절대 초기 숫자 2개를 알아낼 방법이 없습니다.

해시 함수에서는 눈사태 효과가 매우 잘 나타난다

특정 입력값은 특정 출력값을 산출하지만, 입력값에 매우 작은 변화만 줘도(해당 변화가 매우 사소한 것일지라도) 이는 꽤나 극단적인 출력값의 변화로 이어집니다. 다음과 같이 예를 들어보겠습니다.

입력값: App1sealing583

해시: 5420d1938buif7686dedsf9560bb5087d24676de5f83b7cb4c3b96bf46ec388b

입력값: App2sealing583

해시: 4ic79ff6a81da0b5fc63989d6b6db7dbf1264228052d2da70baqsf7f82961rt6

해시 함수는 매우 빨리 연산할 수 있다

해시 함수가 강력하게 구축되어 있다면 어떤 입력 데이터라도 몇 초만에 결과값을 얻을 수 있습니다.

해시 함수 결과값은 충돌이 일어나지 않는다

두 입력 매개변수의 결과값은 절대 같지 않습니다.(해시 함수 출력값의 길이를 보면 무슨 말인지 아실 겁니다)

해시 함수는 결정론적이다

한 입력 매개변수의 출력값은 시점과 사용 횟수에 상관 없이 항상 같습니다. 이는 특히 여러 사람이 서로 다른 지점에서 동시에 인증을 해야할 때 특히 유용합니다.

해시 알고리즘이 어떻게 작동하는가? 해시 알고리즘의 실제 활용

이 글의 초입에서 암호와 자격 증명을 논했습니다. 이제 파일 전송을 다뤄봅시다. 누군가(X라고 합시다) 다른 사람(Y라고 합시다)에게 파일을 전송하고 싶은 경우 해시 알고리즘을 사용하지 않는다면, X가 콘텐츠나 수취인을 확인할 수 있는 유일한 방법은 Y를 직접 확인하는 것입니다. 그러나 이는 매우 번거로우며, 이 부산하고 빠르게 돌아가면서도 매우 불안한 세상에서는 의미가 없는 행위입니다. 게다가 만약 보내는 내용이 길다면, 파일의 용량이 무겁거나 이와 관련된 다양한 종류와 포맷으로 된 여러 첨부파일이 메일에 포함되어, 결국엔 처리하는 데 며칠씩 걸릴 겁니다.

하지만 해싱 알고리즘을 사용한다면 X는 특정 파일에 대해 검사합(전송 중 오류를 감지하는 타 블록에서 유래한 작은 크기의 디지털 데이터 블록)을 생성할 수 있습니다. Y가 이 파일과 검사합을 받으면 그는 같은 해싱 알고리즘을 수취한 파일에 활용합니다. 이로써 맞는 파일이 올바른 발송인으로부터 올바른 수취인에게 보내졌다는 걸 보장할 수 있습니다.

해싱 알고리즘의 종류

MD5 (MD는 메시지 다이제스트의 약자)

가장 흔하게 사용되지만 제일 안전하지 않은 알고리즘 중 하나이기도 합니다. 해당 방식을 사용해 암호가 특정 패턴으로 변환될 경우, 그냥 해시값을 구글링해 원본 값을 구하는 건 매우 쉽습니다. 그러므로 이는 사용하지 않는 것이 가장 좋으며, 사실 더 이상 사용하기 부적절하다고 여겨집니다.

예시:

입력값: An example of MD5

출력값: 6c30eeb06ce8eb66b7a65191272b9743

SHA (안전한 해시 알고리즘) 계열 알고리즘

1993년에 도입된 SHA-0는 수없이 많이 노출되었습니다. 비록 SHA-1가 보안 소켓 레이어(SSL) 보안용으로 사용된 조금 더 개선된 버전이긴 하나, 이 또한 수많은 공격의 대상이었습니다. SHA-2가 더 복잡하기 때문에 현재 SHA-2 사용이 권장되고 있습니다. SHA-3는 보안을 매우 중요하게 생각하는 회사들이 사용합니다.

예시:

입력값: An example of SHA-1

출력값: 482ae821c8245e9545e3275cfec2e2657ccab6fb

Whirlpool (월풀)

월풀은 512 비트 해시 함수로 고급 암호화 기준(AES)에서 비롯되었습니다.

예시:

입력값: An example of Whirlpool

출력값: 42fefc20dd412b5ad776271d1008ca65d1503a5acd384f3b4e3c8793ded11a0c3d853d721c6d23c37deeecc9b98765575c806099cec4a61b402b65b7a271bfd7

RIPEMD 계열 알고리즘

RACE 무결성 초기 평가 메시지 다이제스트의 약자로, 1990년대 중반에 개발되었습니다. RIPEMD-160, RIPEMD-256 및 RIPEMD-320와 같이 다양한 버전이 있습니다. 출력값 길이가 이후 버전에서 계속 길어지므로, 보안성 또한 증가합니다.

예시:

입력값: An example of RIPEMD-160

출력값: 033432770126267d6640cb35b1d7e1e75a78e7e5

CRC32:

순환 중복 코드는 확산성으로 흔히 잘 알려져 있습니다. 이는 또한 훨씬 빨라 원만한 파일 전송 및 유효성 검사가 가능합니다.

예시:

입력값: An example of CRC32

출력값: 5c8e1a03

해싱 알고리즘 보안 한계점

해싱 알고리즘이 안전하기는 하나 해킹 공격에 면역이 있는 것은 아닙니다. 때로 해커는 인증에 사용 가능한 입력값을 해시 함수에 입력하기도 합니다. 일치하는 값을 찾을 때까지 무차별 대입 공격으로 다수의 로그인 시도를 할 수도 있습니다.

언제나 특정 입력값 하나가 특정 출력값 하나를 도출하기 때문에, ‘123456’ 같이 흔하게 사용되는 암호는 해커가 해시하여 허가되지 않은 출입권을 얻기 더 쉬울 것입니다. 또 여러 사용자가 같은 암호를 사용하고 있다면, 해커에게는 정말 기쁜 일이겠지요.

암호를 풀기 위해 미리 연산한 해시 체인으로 이루어진 대규모 데이터베이스를 해커가 사용하는 레인보우 테이블 공격이란 방식도 흔하게 이뤄집니다. 세상에서 제일 흔하게 사용되는 암호인 123456을 예로 들어보겠습니다. MD5 해싱 함수를 사용했다고 가정해봅시다. 레인보우 테이블 공격은 다음과 같이 작동합니다.

암호(123456)을 MD5 해시 함수에 입력하면 e10adc3949ba59abbe56e057f20f883e 값이 나옵니다. 해시된 위의 값 중 일부분(e10adc)을 입력해 재해시된 값 96bf38d01b84aa16cf2bb9f55c61ac85을 구합니다. 초기 평문부터 시작해 최종 해시된 텍스트까지 체인 형태로 된 충분히 많은 해시를 얻을 때까지 위 과정을 반복합니다. 이 모든 해시를 테이블에 저장합니다. 일치하는 값이 나올 때까지 리스트를 계속 돌립니다.

이런 시도에 대응하고자, 암호 해독을 더 어렵게 만들기 위해 해시된 값에 복잡성을 더하는 솔트 기법이 활용됩니다. 솔트 기법은 무작위 데이터를 해시 함수 입력값에 더하여 더 복잡한 출력값을 생성합니다. 레인보우 테이블은 주로 솔트 기법을 적용하지 않은 해시값에 작용하기 때문에, 솔트 기법 적용은 추가적인 보안성을 더해줍니다

애플리케이션 공격을 실시간으로 감지하는 런타임 애플리케이션 자가 보호(RASP)는 공격을 대비할 수 있는 좋은 사례입니다. 사람이 적게 관여하면서도 애플리케이션의 맥락적 행동을 스마트하게 분석하는 RASP는 더 나은 보안을 보장합니다. 수상한 행동이 감지되면 RASP는 세션을 종료하거나 사용자에게 추가적인 행동을 취하도록 관련 알람을 보냅니다. 또한 RASP는 애플리케이션의 매개변수만 감시하지 애플리케이션 내에서 어떤 작용이 일어나고 있는지는 알지 못하는 방화벽에 비해 이점이 있습니다.

최종 의견

비록 보안성을 추가한 해싱 알고리즘의 새로운 버전이 시장에 도입되며 SHA-2가 좋은 선택지로 보입니다만, 최신 해싱 알고리즘 기술을 인지하고 있는 게 언제나 더 낫습니다.

자격 증명과 파일/메시지 전송이 전 세계적으로 계속되는 사업 연속성 측면에서 해싱 알고리즘은 충분한 보안성을 제공합니다.

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[Algorithms] 해시 알고리즘 (hash algorithm)

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오늘은 해시에 대해서 알아보도록 하겠습니다.

Hash

임의의 크기를 가진 데이터(Key)를 고정된 크기의 데이터(Value)로 변화시켜 저장하는 것

키에 대한 해시 값을 사용하여 값을 저장하고 키-값 쌍의 갯수에 따라 동적으로 크기가 증가하는 associate array

키에 대한 해시값을 구하는 과정을 hashing(해싱)이라고 하며 이때 사용하는 함수(알고리즘)를 해시 함수라고 함

해시 값 자체를 index로 사용하기 때문에 평균 시간 복잡도가 O(1)로 매우 빠름

해시 함수(hash function)란?

임의의 길이의 데이터를 입력받아 일정한 길이의 비트열로 반환시켜주는 함수

원래의 값이나 키를 색인하는데 사용되며, 그 값이 관련된 데이터가 검색될 때마다 다시 사용된다.

데이터의 효율적 관리를 목적으로 인의의 길이의 데이터를 고정된 길이의 데이터로 매핑하는 함수

계산이 복잡하지 않고 키값에 대해 중복없이 해시값을 고르게 만들어 내는 함수가 좋은 함수 (충돌이 일어나지 않을수록 좋다)

문자열(String)을 받아서 숫자를 반환하는 함수 (함수는 문자열에 대해 숫자를 Mapping(할당)).

대표적으로 나눗셈법(Division Method)와 곱셈법(Multiplication Method)이 있습니다.

ex) 나눗셈법

원소를 해시 테이블의 크기로 나누어 나머지 앖을 테이블의 주소로 사용하는 방법

테이블의 크기보다 원소의 갯수가 많으면 충돌이 일어난다.

해싱( hashing) 이란?

키 값에 직접 산술적인 연산을 적용하여 항목이 저장되어 있는 테이블의 주소를 계산하영 항목에 접근

매핑하는 과정을 말한다.

해시테이블을 이용하여 탐색한다.

해싱(hashing) 과정 설명

키(KEY) ——> 해시 함수(hash function) ————> 해시값(hash value)
[이름] [해싱 과정] [index(hash value) : data ]
키(key) : 매핑 전 원래 데이터의 값

해시값 : 매핑 후 데이터의 값

해시 테이블:

해시함수를 사용하여 키를 해시값으로 매핑하고, 이 해시값을 색인(index) 혹은 주소 삼아 데이터의 값(value)을 키와 함께 저장하는 자료구조를 말합니다.

버킷(bucket) 또는 슬롯(slot) : 데이터가 저장되는 곳

해시테이블의 기본 연산 : 삽입, 삭제, 탐색(search)입니다.

–> 해싱을 한 후 직접 접근이 가능한 구조

Keys ———> hash function ———> buckets
[이름] [해싱 과정] [index(hash value) : data ]
이미지 출처 : ratsgo.github.io/data%20structure&algorithm/2017/10/25/hash/

Index(Hash Value) Data 01 (Lisa Smith, 521-8976) 02 (John Smith, 521-1234) … …

장점

해시 충동이라는 발생 가능성이 있지만, 적은 리소스로 많은 데이터를 효율적으로 관리 할 수 있음

하드디스크, 클라우드 존재하는 데이터(키)들은 무한에 가까운데, 이것들을 유한한 개수의 해시값으로 매핑하면서 작은 크기의 캐시메모리로도 프로세스를 관리 할 수 있음.

색인(index)에 해시값을 사용하므로 모든 데이터를 살피지 않아도 검색과 삽입/삭제를 빠르게 수행

해시 함수는 언제나 동일한 해시값을 리턴하고, 해당 색인만 알면 해시테이블의 크기에 상관없이 데이터에 빠르게 접근 가능

색인은 간단한 함수(상수시간)로 작동하기 때문에 매우 효율적

데이터 액세스(삽입, 삭제, 탐색)시 시간 복잡도 O(1)을 지향한다.

참고 사이트

김드랍

바람진의 잡다한 이야기

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