更新:我最近从这个问题中了解到,在下面的整个讨论中,我(我确信其他人也这样做)有点令人困惑:我一直称之为彩虹表,实际上称为哈希表.彩虹桌是更复杂的生物,实际上是Hellman Hash Chains的变种.虽然我认为答案仍然是相同的(因为它不归结为密码分析),但有些讨论可能有点偏差.
问题是:" 什么是彩虹表,它们是如何使用的？ "
通常,我总是建议使用加密强随机值作为salt,与哈希函数(例如密码)一起使用,例如防止彩虹表攻击.
但实际上盐是随机的加密必需吗？在这方面,任何唯一值(每个用户唯一,例如userId)是否足够？实际上,它会阻止使用单个Rainbow Table来破解系统中的所有(或大多数)密码......
但是缺少熵真的会削弱散列函数的加密强度吗？
注意,我不是在问为什么要使用salt,如何保护它(它不需要),使用单个常量哈希(不要),或者使用什么样的哈希函数.
无论盐是否需要熵.
感谢所有答案到目前为止,但我想集中讨论我(有点)不太熟悉的领域.主要是对密码分析的影响 - 如果有人从密码数学PoV获得一些输入,我会非常感激.
此外,如果还有其他未被考虑的向量,那也是很好的输入(参见@Dave Sherohman指向多个系统).
除此之外,如果您有任何理论,想法或最佳实践 - 请使用证据,攻击情景或经验证据来支持这一点.或者甚至是可接受的权衡的有效考虑因素......我对该主题的最佳实践(资本B资本P)很熟悉,我想证明这实际上提供了什么价值.
编辑:这里有一些非常好的答案,但我认为正如@Dave所说,它归结为Rainbow Tables的常见用户名......以及可能不太常见的名称.但是,如果我的用户名是全局唯一的呢？不一定是我的系统唯一,但每个用户 - 例如电子邮件地址.
没有动力为单个用户构建RT(正如@Dave强调的那样,盐不会保密),这仍然会阻止群集.唯一的问题是我可能在不同的网站上有相同的电子邮件和密码 - 但盐无论如何都不会阻止它.
因此,它回归到密码分析 - 是否需要熵？(我目前的想法是从密码分析的角度来看没有必要,但这是出于其他实际原因.)
security authentication hash cryptography password-protection
我正在开发一个搜索系统的后端应用程序.搜索系统将文件复制到临时目录并为其提供随机名称.然后它将临时文件的名称传递给我的应用程序.我的应用程序必须在有限的时间内处理每个文件,否则它将被关闭 - 这是一种看门狗般的安全措施.处理文件可能需要很长时间,所以我需要设计能够处理这种情况的应用程序.如果我的应用程序在下次搜索系统想要索引同一文件时关闭,它可能会给它一个不同的临时名称.
显而易见的解决方案是在搜索系统和后端之间提供一个中间层.它会将请求排入后端并等待结果到达.如果请求在中间层超时 - 没问题,后端将继续工作,只有中间层重新启动,并且当搜索系统稍后重复请求时,它可以从后端检索结果.
问题是如何识别文件.他们的名字随机变化.我打算使用像MD5这样的哈希函数来散列文件内容.我很清楚生日悖论,并使用链接文章中的估计来计算概率.如果我假设我有不超过100 000个文件,那么具有相同MD5(128位)的两个文件的概率大约为1,47x10 -29.
我应该关心这种碰撞概率还是假设相等的散列值意味着相同的文件内容？