如果你知道一个字符串的长度并对它应用SHA1哈希，你可以取消它吗？

Question

只是想知道原始字符串长度是否意味着您可以更好地取消SHA1加密。

Answer 1

不，不是一般情况：哈希函数不是加密函数，并且它不是可逆的。

通常无法恢复原始哈希值。这是因为散列函数的域大小大于函数的范围。对于SHA-1，域是无界的，但范围是160位。

这意味着，通过域中的Pigeonhole principle，多个值映射到范围中的相同值。当这两个值映射到同一个哈希时，它被称为hash collision。

但是，对于特定的有限的输入集（其中输入的域小于散列函数的范围），那么如果是哈希冲突找到，例如通过强力搜索，可能是“可接受的”，以假设导致哈希的输入是原始值。上述过程实际上是preimage attack。请注意，这种方法很快变得不可行，如底部所示。 （对于给定的域大小，可能有一些很好的数学公式可以定义“可接受”的碰撞机会，但我并不精通。）

知道这是映射到哈希的 only 输入的唯一方法是对范围内的所有值执行穷举搜索 - 例如具有给定长度的所有字符串 - 并确保它是导致给定散列值的唯一此类输入。

但请注意，在任何情况下哈希进程都不会“反转”。即使没有 Pigeon hole原则，SHA-1和其他cryptographic hash functions特别设计为infeasible to reverse - 也就是说，它们是“单向”哈希函数。有一些先进的技术可用于减少各种哈希的范围;这些最好留给博士或专门从事密码学分析的人： - ）

快乐的编码。

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为了好玩，尝试对3个字符的字符串创建强力的原像攻击。假设仅允许英文字母（A-Z，a-z）和数字（0-9），在这种情况下存在“仅”62 ³ （238,328）组合。然后尝试一串4个字符（62 ⁴ = 14,776,336组合）... 5个字符（62 ⁵ = 916,132,832组合）... 6个字符（62 ⁶ = 56,800,235,584种组合）......

注意每个附加字符的域大小：这种方法很快变得不切实际（或“不可行”）并且哈希函数获胜： - ）

密码破解程序加速前映像攻击的一种方法是使用rainbow tables（可能只覆盖设计用于攻击的域中所有值的小集），这就是为什么使用散列（SHA-1或其他）的密码也应始终具有大型随机盐。

Answer 2

如果可能的话，SHA1现在就不那么安全了。是吗 ？ 除非你拥有相当大的计算能力 [2^80 operations] ，否则你不能。在这种情况下，您也不需要知道长度。

SHA1恰好是一个好Cryptographic hash function的基本属性之一是

it is infeasible to generate a message that has a given hash 

Answer 3

散列函数是单向函数。对于给定的大小，有许多字符串可能产生该哈希值。

现在，如果您知道输入大小固定得足够小，假设10个字节，并且您知道每个字节只能包含某些值（例如ASCII的A-Za-z0-9），那么您可以使用该信息预先计算所有可能的哈希值，并找出哪个纯文本产生您拥有的哈希值。这种技术是Rainbow tables的基础。

Answer 4

理论上，假设字符串也只是ASCII字符，而且大小为n。

ASCII中有95个字符，不包括控件。我们假设没有使用控件。

有95个这样的字符串。

有1.461501×10⁴⁸可能的SHA-1值（给定或取值）和刚刚n = 25，有2.7739×10⁴⁹可能的仅ASCII字符串，没有控件，这意味着保证碰撞（一些这样的字符串有相同的SHA-1）。

所以，即使有无限的资源和时间，我们也只需要达到n = 25即可。

请记住，到目前为止，我一直在使用我的ASCII规则轻松地制作它。现实世界的现代文本不遵循这一点。

当然，只有这些字符串的一部分可能是真实的（如果有人说“你好我的名字是乔恩”而另一个说“fsdfw09r12esaf”那么它可能是第一个）。但是，到目前为止，我正在假设无限的时间和计算能力。如果我们想在宇宙结束之前的某个时间解决它，我们就不能假设。

当然，攻击的性质也很重要。在某些情况下，我想找到原始文本，而在其他情况下，我会对使用相同哈希的乱码感到满意（如果我可以将其输入到期望密码的系统中）。

真的，答案是否定的。

Answer 5

我发布这个作为另一个问题的答案，但我认为它适用于此：

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SHA1是一种散列算法。散列是单向的，这意味着无法从输出中恢复输入。

这张图片有点展示了什么是哈希：

如您所见，John Smith和Sandra Dee都映射到02。这意味着您无法仅仅02恢复对哪个名称进行哈希处理。

哈希基本上是由于这个原则使用的：

如果hash(A) == hash(B)，那么真的很有可能A == B。散列将大型数据集（如整个数据库）映射到微小的输出，如10个字符的字符串。如果移动数据库并且输入和输出的哈希值相同，那么您可以非常确定数据库是否完好无损。它比逐个字节地比较两个数据库要快得多。

可以在图像中看到。长名称映射到2位数字。

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要适应您的问题，如果您使用强力搜索，对于给定长度的字符串（例如长度为l），您将需要在(dictionary size)^l个不同的哈希值之间进行哈希处理。

如果字典仅包含字母数字区分大小写的字符，那么您有哈希的(10 + 26 + 26)^l = 62^l哈希值。我不确定生成一个哈希需要多少FLOPS（因为它取决于哈希的长度）。让我们超级不现实并说它需要10 FLOP来执行一个哈希。

对于12个字符的密码，即62^12 ~ 10^21。到目前为止最快的超级计算机的10,000秒计算。

乘以几千，如果我稍微增加字典大小或使密码更长，你会发现这是不可行的。