Hash碰撞与拒绝服务攻击
1.Hash与Hash碰撞
Hash，简单来讲，是一种将任意长度的输入变换成固定长度的输出，固定长度的输出在“实际应用场景”下可以代表该输入。Hash函数通常被翻译成散列函数。Hash通常用来校验信息的一致性。
Hash函数的实现多种多样，在安全领域应用最为广泛的是SHA-x系列和MDx系列。Hash函数也划分为带密钥的Hash函数和不带密钥的Hash函数，通常所说的Hash函数是不带密钥的Hash函数。这里对Hash算法的实现原理不做更多的探讨。
| 篇外补充： Hash 函数的定义和性质
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由于Hash固定长度输出的特性，必然会存在多个不同输入产生相同输出的情况。如果两个输入串的hash函数的值一样，则称这两个串是一个碰撞(Collision)。在理论范围内，存在一个输出串对应无穷多个输入串，所以碰撞具有其必然性。
如果找到碰撞，那么意味着我们可以破坏信息的一致性而不被接收方察觉，搜寻指定输入的Hash碰撞值的过程被称作“Hash破解”。这里需要说明的 是，Hash函数必须是不可逆的，所以不存在从散列值到原始输入的破解（这里不包括暴力破解，使用彩虹表是暴力破解的最佳方式，但是仍然无法保证破解到的 数据是原始数据）。设计不良的Hash算法，很容易让人找到碰撞值，例如（参考网址：http://www.laruence.com/2011/12 /30/2435.html）：
“
在PHP中,如果键值是数字, 那么Hash的时候输入值就是数字本身, 一般的时候都是, index & tableMask. 而tableMask是用来保证数字索引不会超出数组可容纳的元素个数值, 也就是数组个数-1.
PHP的Hashtable的大小都是2的指数, 比如如果你存入10个元素的数组, 那么数组实际大小是16, 如果存入20个, 则实际大小为32, 而63个话, 实际大小为64. 当你的存入的元素个数大于了数组目前的最多元素个数的时候, PHP会对这个数组进行扩容, 并且从新Hash.
现在, 我们假设要存入64个元素(中间可能会经过扩容, 但是我们只需要知道, 最后的数组大小是64, 并且对应的tableMask为63:0111111), 那么如果第一次我们存入的元素的键值为0, 则hash后的值为0, 第二次我们存入64, hash(1000000 & 0111111)的值也为0, 第三次我们用128, 第四次用192…
”
一个“优良”的hash函数 f 应当满足以下三个条件：
- 任意y，找x，使得f(x)=y，非常困难。
- 给定x1，找x2，使得f(x1)=f(x2)，非常困难。
- 找x1，x2，使得f(x1)=f(x2)，非常困难。
上面的“非常困难”的意思是除了枚举外不可能有别的更快的方法。几乎所有的寻找碰撞的方法都从第三条入手，即找到两个不一样的输入得到相同的输出。
寻找Hash碰撞的方法也很多如用于一般性攻击的生日攻击和模差分法，用于攻击具有分组链结构的Hash方案的中间相遇攻击，于攻击基于模算术的Hash函数的修正分组攻击。这里我简要介绍以下四种寻找碰撞的方法：
- 相等子串法
- 生日攻击法
- 中间相遇法
- 模差分法
“相等子串法”是针对某些Hash函数具有相同的字符串组合在上下文中相同位置的Hash值都相同的特性来构造碰撞的。比如 f（“string1”）=f（“string2”），那么字符串“aaastring1bbb”与字符串“aaastring2bbb” 中，“string1”与“string2”具有相同的Hash值。针对这个特性我们可以构造任意多的碰撞，比如“Ly”和“nz”的Hash值相同，那 么“LyLy”、“nznz”、“Lynz”、“nzLy”的Hash值都相同。
| 设 h ： X->Y 是一个 Hash 函数， X 和 Y 都是有限的，并且 |X|>=2|Y| ，记 |X|=m ， |Y|=n 。显然至少有 n 个碰撞，问题是如何去找到这些碰撞。一个很自然的方法是随机选择 k 个不同的元素 x1,x2,x3, •••••• ,xk ∈ X, 计算 yI=h(xi) ， 1<=i<=k ，然后确定是否有一个碰撞发生。这个过程类似于把 k 个球随机地扔到 n 个箱子里边，然后检查看是否某一箱子里边至少有两个球。 k 个球对应于 k 个随机数 x1,x2,x3, •••••• ,xk ， n 个箱子对应于 Y 中的 n 个可能的元素。我们将计算用这种方法找到一个碰撞的概率的下界，该下界只依赖于 k 和 n ，而不依赖于 m 。 |
| 因为我们关心的是碰撞概率的下界，所以可以假定对所有 y ∈ Y ，有 |h-1(y)| ≈ m/n 。这个假定是合理的，这是因为如果原像集 h-1(y)( y ∈ Y) 不是近似相等的，那么找到一个碰撞的概率将增大。 |
| 因为原像集 h-1(y)( y ∈ Y) 的个数都近似相等，并且 xI(1<=i<=k) 是随机选择的，所以可将 yI=h(xi) ， 1<=i<=k 视作 Y 中的随机元素（ yi(1<=i<=k) 未必不同）。但计算 k 个随机元素 y1,y2, •••••• yk ∈ Y 是不同的概率是一件容易的事情。依次考虑 y1,y2, •••••• yk 。 y1 可任意地选择； y2 ≠ y1 的概率为 1-1/n ； y3 ≠ y1 ,y2 的概率为 1-2/n ；••••••； yk ≠ y1,y2, •••••• ,yk-1 的概率为 1-(k-1)/n 。 |
| 因此，没有碰撞的概率是（ 1-1/n ） (1-2/n ）•••••• (1-(k-1)/n ）。如果 x 是一个比较小的实数，那么 1-x ≈ e-x ，这个估计可由下式推出： e-x=1-x+x2/2!-x3/3!+ •••••• 。现在估计没有碰撞的概率（ 1-1/n ） (1-2/n ）•••••• (1-(k-1)/n ）约为 1-e-k(k-1)/2n 。我们设ε是至少有一个碰撞的概率，则ε≈ 1-e-k(k-1)/2n ，从而有 k2-k ≈ nln(1/(1- ε )2) 。去掉 -k 这一项，我们有 k2 ≈ nln(1/(1- ε )2) ，即 k ≈ sqrt(2nln(1/(1- ε )2)) 。 |
| 如果我们取ε =0.5 ，那么 k ≈ 1.17 sqrt(n) 。这表明，仅 sqrt(n) 个 X 的随机的元素就能以 50% 的概率产生一个碰撞。注意ε的不同选择将导致一个不同的常数因子，但 k 与 sqrt(n) 仍成正比例。 |
| 如果 X 是一个教室中的所有学生的集合， Y 是一个非闰年的 365 天的集合， h(x) 表示学生 x 的生日，这时 n=365 ，ε =0.5 ，由 k ≈ 1.17 sqrt(n) 可知， k ≈ 22.3 。因此，此生日问题的答案为 23 。 |
| 生日攻击隐含着消息摘要的长度的一个下界。一个 40 比特长的消息摘要是很不安全的，因为仅仅用 220 （大约一百万）次随机 Hash 可至少以 1/2 的概率找到一个碰撞。为了抵抗生日攻击，通常建议消息摘要的长度至少应取为 128 比特，此时生日攻击需要约 264 次 Hash 。安全的 Hash 标准的输出长度选为 160 比特是出于这种考虑。 |
“中间相遇法”是生日攻击的一种变形，它不比较Hash值，而是比较链中的中间变量。这种攻击主要适用于攻击具有分组链结构的Hash方案。中间相遇攻击的基本原理为：将消息分成两部分，对伪造消息的第一部分从初试值开始逐步向中间阶段产生r1 个变量；对伪造消息的第二部分从Hash结果开始逐步退回中间阶段产生r2 个变量。在中间阶段有一个匹配的概率与生日攻击成功的概率一样。
“模差分法”是山东大学王小云教授提出的Hash分析方法，具有较高的执行效率。模差分的算法请参考http://wenku.baidu.com/view/f0bf451414791711cc7917b5.html?from=related 。
2.HashTable与HashTable退化
上面我们了解了Hash函数的特性和Hash攻击的可行性。我在这里没有详细说明攻击的算法细节，也没有给出具体的代码实现，因为这些不是本文要关注的重 点，之后如果有机会我会专门讨论Hash攻击的各种方案及代码实现。下面我们来了解和Hash函数密切相关的数据结构—HashTable（参考内容：http://en.wikipedia.org/wiki/Hash_table ）。
HashTable（散列表，也叫哈希表），是一种根据键值（key-value）进行直接访问的数据结构。
HashTable结合了链表和数组的双向优势，所以增、删、改、查各种操作速度都很快。在HashTable中，Hash函数的作用是通过Key得到 Value的地址（数组的下标），这和我们前面说到的在安全领域保证数据完整性的Hash算法的功能有所区别，因为要返回的是数组下标，所以Hash值必 须是整数。因此信息安全领域的标准Hash算法在这里就无用武之地了，不同的应用开发平台通常实现自己的Hash算法，或者使用在HashTable构造 算法中常用的Hash函数，比如DJBX33A算法。
前面我们说话Hash无法避免Hash碰撞的问题，那么HashTable如何处理碰撞问题呢，通常有两种做法：开放定址法，链接法。
开放定址法(Open addressing)这种方法就是在计算一个key的哈希的时候，发现目标地址已经有值了，即发生冲突了，这个时候通过相应的函数在此地址后面的地址去 找，直到没有冲突为止。这个方法常用的有线性探测，二次探测，再哈希。这种解决方法有个不好的地方就是，当发生冲突之后，会在之后的地址空间中找一个放进 去，这样就有可能后来出现一个key哈希出来的结果也正好是它放进去的这个地址空间，这样就会出现非同义词的两个key发生冲突。
链接法(Separate chaining)链接法是通过数组和链表组合而成的。当发生冲突的时候只要将其加到对应的链表中即可。如图1-2.
图1-2
与开放定址法相比，链接法有如下几个优点：
①链接法处理冲突简单，且无堆积现象，即非同义词决不会发生冲突，因此平均查找长度较短；
②由于链接法中各链表上的结点空间是动态申请的，故它更适合于造表前无法确定表长的情况；
③开放定址法为减少冲突，要求装填因子α较小，故当结点规模较大时会浪费很多空间。而链接法中可取α≥1，且结点较大时，拉链法中增加的指针域可忽略不计，因此节省空间；
④在用链接法构造的散列表中，删除结点的操作易于实现。只要简单地删去链表上相应的结点即可。而对开放地址法构造的散列表，删除结点不能简单地将被 删结点的空间置为空，否则将截断在它之后填人散列表的同义词结点的查找路径。这是因为各种开放地址法中，空地址单元(即开放地址)都是查找失败的条件。因 此在 用开放地址法处理冲突的散列表上执行删除操作，只能在被删结点上做删除标记，而不能真正删除结点。
当然链接法也有其缺点，拉链法的缺点是：指针需要额外的空间，故当结点规模较小时，开放定址法较为节省空间，而若将节省的指针空间用来扩大散列表的规模，可使装填因子变小，这又减少了开放定址法中的冲突，从而提高平均查找速度。
以链接法为例，如果每次插入的值都产生碰撞，那么HashTable最终就变成了一个链表，我们称之为HashTable退化。如图1-3.
图1-3
HashTable退化成一个链表之后，性能会急剧的下降。
3.拒绝服务攻击
HashTable在所有的Web应用框架上都有应用，我们对Web应用每次发起请求所提交的参数，服务器端都会将其存储在HashTable中供后台代 码调用。比如在Asp.NET应用中，我们使用Request.Form[key]和Request.QueryString[key]的方式来获取客户 端提交的参数，参数就是被存储在HashTable中的，我们传入参数名称作为Key，通过Hash函数转换成对应的Value的数组下标，然后 Value值被返回。
在正常的应用场景下这没什么问题，现在我们回到上面提到的HashTable退化的问题，如果客户端根据Web应用框架采用的Hash函数来通过某 种Hash攻击的方式获得大量的碰撞，那么HashTable就会退化成链表，服务器有可能处理一次请求要花上十几分钟甚至几个小时的时间，一台PC机就 可以搞定一台服务器，根本不用分布式攻击。当然攻击能否成功的先决条件是Web应用框架采用的Hash机制存在漏洞。如果存在这样的漏洞，攻击者可以轻而 易举的实施拒绝服务攻击。
下面我们来看看现实世界中，流行的Web框架对HashTable退化的防御能力。（参考内容： http://www.nruns.com/_downloads/advisory28122011.pdf ）
3.1 ＰＨＰ５
PHP5的HashTable使用的函数是DJBX33A。
| DJBX33A 算法，也叫 time33 算法，它是 php 、 apache, 、 perl 、 bsddb 的默认 Hash 算法。 |
| 下面的代码体现了 DJBX33A 算法的基本思想 uint32_t time33(char const *str, int len) { unsigned long hash = 0; for (int i = 0; i < len; i++) { hash = hash *33 + (unsigned long) str[i]; } return hash; } |
| 对于为什么使用 33 这个数，有这样的解释： 1到256之间的所有奇数，都能达到一个可接受的哈希分布，平均分布大概是86%。而其中33，17，31，63，127，129这几个数在面对大量的哈希运算时有一个更大的优势，就是这些数字能将乘法用位运算配合加减法替换，这样运算速度会更高。并不是所有基于DJBX33A 的算法都使用 33 作为倍数， 如Ngix使用的是time31，Tokyo Cabinet使用的是time37。 |
| PHP版本的DJBX33A 算法如下所示： inline unsigned time33(char const*str, int len) |
对于DJBX33A算法，我们完全可以通过上面提到的“相等子串法”来找到碰撞，进行攻击。
目前ＰＨＰ官方建议通过配置来限制表单提交的最大长度来抵御该攻击。
３.２ ASP.NET
Asp.NET使用Request.Form对象来获取表单提交的变量。内部的Hash函数是DJBX33X(Dan Bernstein's times 33, XOR)。
DJBX33X算法思想如下所示：
static ulong DJBX33X (char *arKey, uint nKeyLength)
{
ulong h = 5381;
char *arEnd = arKey + nKeyLength;
while (arKey < arEnd) {
h += (h << 5);
h ^= (ulong) *arKey++;
}
return h;
}
针对DJBX33X算法的特点，我们可以采用上面提到的中间相遇攻击的方法来寻找碰撞。
微软已经发布了针对该漏洞的补丁，如果您担心该漏洞会对您的网站造成麻烦，请更新补丁。
3.3 Java
Java 的Hash函数是对DJBX33A的改造（使用的31而不是33，另外初始值为0而不是5381），但我们仍然可以使用相等子串法来获取该Hash函数的碰撞。
基于Java的Tomcat服务器存在这样的漏洞。
3.4 其他
Python、Ruby和V8同样有这样的漏洞。