图文详解哈希树-Merkle Tree(默克尔树)算法解析

2019独角兽企业重金招聘Python工程师标准>>> hot3.png

Merkle Tree概念

这里写图片描述 
Merkle Tree,通常也被称作Hash Tree,顾名思义,就是存储hash值的一棵树。Merkle树的叶子是数据块(例如,文件或者文件的集合)的hash值。非叶节点是其对应子节点串联字符串的hash。[1]

1、Hash

Hash是一个把任意长度的数据映射成固定长度数据的函数[2]。例如,对于数据完整性校验,最简单的方法是对整个数据做Hash运算得到固定长度的Hash值,然后把得到的Hash值公布在网上,这样用户下载到数据之后,对数据再次进行Hash运算,比较运算结果和网上公布的Hash值进行比较,如果两个Hash值相等,说明下载的数据没有损坏。可以这样做是因为输入数据的稍微改变就会引起Hash运算结果的面目全非,而且根据Hash值反推原始输入数据的特征是困难的。[3] 
  这里写图片描述 
如果从一个稳定的服务器进行下载,采用单一Hash是可取的。但如果数据源不稳定,一旦数据损坏,就需要重新下载,这种下载的效率是很低的。

2、Hash List 
在点对点网络中作数据传输的时候,会同时从多个机器上下载数据,而且很多机器可以认为是不稳定或者不可信的。为了校验数据的完整性,更好的办法是把大的文件分割成小的数据块(例如,把分割成2K为单位的数据块)。这样的好处是,如果小块数据在传输过程中损坏了,那么只要重新下载这一快数据就行了,不用重新下载整个文件。

怎么确定小的数据块没有损坏哪?只需要为每个数据块做Hash。BT下载的时候,在下载到真正数据之前,我们会先下载一个Hash列表。那么问题又来了,怎么确定这个Hash列表本事是正确的哪?答案是把每个小块数据的Hash值拼到一起,然后对这个长字符串在作一次Hash运算,这样就得到Hash列表的根Hash(Top Hash or Root Hash)。下载数据的时候,首先从可信的数据源得到正确的根Hash,就可以用它来校验Hash列表了,然后通过校验后的Hash列表校验数据块。 
这里写图片描述

3、 Merkle Tree

Merkle Tree可以看做Hash List的泛化(Hash List可以看作一种特殊的Merkle Tree,即树高为2的多叉Merkle Tree)。

在最底层,和哈希列表一样,我们把数据分成小的数据块,有相应地哈希和它对应。但是往上走,并不是直接去运算根哈希,而是把相邻的两个哈希合并成一个字符串,然后运算这个字符串的哈希,这样每两个哈希就结婚生子,得到了一个”子哈希“。如果最底层的哈希总数是单数,那到最后必然出现一个单身哈希,这种情况就直接对它进行哈希运算,所以也能得到它的子哈希。于是往上推,依然是一样的方式,可以得到数目更少的新一级哈希,最终必然形成一棵倒挂的树,到了树根的这个位置,这一代就剩下一个根哈希了,我们把它叫做 Merkle Root[3]。

在p2p网络下载网络之前,先从可信的源获得文件的Merkle Tree树根。一旦获得了树根,就可以从其他从不可信的源获取Merkle tree。通过可信的树根来检查接受到的Merkle Tree。如果Merkle Tree是损坏的或者虚假的,就从其他源获得另一个Merkle Tree,直到获得一个与可信树根匹配的Merkle Tree。

Merkle Tree和Hash List的主要区别是,可以直接下载并立即验证Merkle Tree的一个分支。因为可以将文件切分成小的数据块,这样如果有一块数据损坏,仅仅重新下载这个数据块就行了。如果文件非常大,那么Merkle tree和Hash list都很到,但是Merkle tree可以一次下载一个分支,然后立即验证这个分支,如果分支验证通过,就可以下载数据了。而Hash list只有下载整个hash list才能验证。 
  这里写图片描述

Merkle Tree的特点

  1. MT是一种树,大多数是二叉树,也可以多叉树,无论是几叉树,它都具有树结构的所有特点;
  2. Merkle Tree的叶子节点的value是数据集合的单元数据或者单元数据HASH。
  3. 非叶子节点的value是根据它下面所有的叶子节点值,然后按照Hash算法计算而得出的。[4][5] 
      

通常,加密的hash方法像SHA-2和MD5用来做hash。但如果仅仅防止数据不是蓄意的损坏或篡改,可以改用一些安全性低但效率高的校验和算法,如CRC。

Second Preimage Attack: Merkle tree的树根并不表示树的深度,这可能会导致second-preimage attack,即攻击者创建一个具有相同Merkle树根的虚假文档。一个简单的解决方法在Certificate Transparency中定义:当计算叶节点的hash时,在hash数据前加0x00。当计算内部节点是,在前面加0x01。另外一些实现限制hash tree的根,通过在hash值前面加深度前缀。因此,前缀每一步会减少,只有当到达叶子时前缀依然为正,提取的hash链才被定义为有效。

你可能感兴趣的:(数据结构与算法,python,git)