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　　当新人在学区块链技术的时候,都会听到哈希和哈希算法,这似乎是无处不在的安全性保证。例如比特币或者以太坊这种运行去中心化网络和共识的机器,都会有上万个节点通过P2P连接,并且需要“无需可信”和可验证的效率。这些系统需要将信息写入紧凑的格式,从而通过参与者进行保证安全和快速验证。

　　比特币和以太坊主要的primitive是区块的noTIon,这是包含转账信息,时间戳和其他重要数据的数据结构。他们安全性的重要部件,就是能够压缩网络全部的状态信息,变成很短,并且标准的信息,在需要的时候可以进行有效验证,这就被称之为哈希。

　　到处都会使用加密哈希,从密码存储到文件验证系统。使用确定性算法的基本原理,就是使用一个输入,并且每次都产生一个固定长度的字符串。也就是说,使用同样的输入总是会导致同样的输出。

　　确定性不仅对哈希很重要,而且可以改变输入的单个字符会产生完全不同的哈希。

　　哈希算法的问题是碰撞(collisions)的必然性。哈希是固定的字符串,意味着对于每个输入,不同的输入都会产生同样的输出。碰撞(collisions)是不好的。这意味着如果有攻击者能够根据需求创建这种collisions,那么他就可以让欺诈文件或者数据看起来像正确的,合适的哈希,并且冒充合法。优质哈希功能的目标是让攻击者很难找到,获得输入数据的方法。

　　计算哈希不应该太简单,因为这会让对于攻击者来说,计算collisions也变得很容易。哈希算法需要对“预攻击”有抵抗性。也就是说,给定哈希,应该很难计算追溯确定性的步骤来重新产生由哈希创建的数值。

　　Given s= hash(x), finding x should be near impossible.

　　其中一个初始哈希算法标准是MD5哈希,这是被广泛用来进行文件整合验证,而且存储哈希密码在网页应用数据库。这个功能非常简单,因为输出是固定的,128个字符串对于每个输入,并且使用几轮微不足道的单向运算来计算其确定性输出。它的输出长度短,操作简单,使

　　我们曾经听过,如果你把23个人放在一个房间,就会有50%的概率,其中的2人会有同样的生日?将这个数字提升到70人在一个房间,%的概率。这就是我们所说的鸽巢原理,也就说如果把100个各自放到99个箱子,你就必须在1个盒子里面放2个鸽子。换