如何组合 sha 哈希值？

对于一个Golang开发者来说，牢固扎实的基础是十分重要的，golang学习网就来带大家一点点的掌握基础知识点。今天本篇文章带大家了解《如何组合 sha 哈希值？》，主要介绍了，希望对大家的知识积累有所帮助，快点收藏起来吧，否则需要时就找不到了！

我已经订购了数据块，每个数据块都使用 sha256 单独进行了哈希处理。我想将这些哈希值组合成一个 sha256 哈希值。我应该将哈希值作为数据输入 sha256 中，还是从数学/加密货币的角度来看，还有其他更好的方法吗？这似乎是一个微不足道的问题，但在加密方面，直觉往往是错误的。

编辑：这样做的目的是形成一种区块链，尽管这个术语现在已经被过度使用了。这是出于完整性目的，而不是工作证明。这个想法是对追随者节点上的块进行散列，将散列合并到集群领导者上的散列中，以获得代表整个链的散列，然后将其添加到要散列的新块中。

这有点奇怪，因为它是一个分布式系统，所以“全链哈希”通常有点过时，所以我知道当在该节点创建块时，代表该链的哈希是什么，正如该节点所知，但是可能有几个块在该特定哈希处“挂在链上”，然后将它们排序并组合到系统哈希中，最终将其添加到新块中。

我正在使用 Go，如果这很重要的话。

解决方案

如果您尝试重新创建已分割为块（例如大小为 10mb）的大型有效负载（例如 1gb 文件）的哈希值，则需要根据以下内容计算哈希值（md5、sha-256 等）整个收藏。因此，使用此示例，您无法添加 100 个分块哈希值来重新创建原始文件的哈希值。然而...

您可以为每个块发送 2 个值：

• 单个块的哈希（就像您现在所做的那样）
• 中间哈希状态，当您的服务扫描文件以创建每个块有效负载时：在块的开头和结尾

当块流入时，可以验证块 n 末尾的哈希状态的接缝是否与块 n+1 开头的哈希状态的接缝匹配。

最终块的最终哈希状态将是整个有效负载的哈希。

为什么会这样呢？因为在接收到所有文件块之后，可以在接收到文件块时实时计算哈希值，而不是作为一个单独的耗时过程来计算。

编辑：根据评论：

这是一个粗略的状态哈希状态解决方案：

创建一个大的随机文件（100mb）：

dd if=/dev/urandom of=large.bin bs=1048576 count=100

使用外部工具验证哈希：

$ shasum -a 256 large.bin 
4cc76e41bbd82a05f97fc03c7eb3d1f5d98f4e7e24248d7944f8caaf8dc55c5c  large.bin

在上述文件上运行 playground code。

...
...
...
offset: 102760448   hash: 8ae7928735716a60ae0c4e923b8f0db8f33a5b89f6b697093ea97f003c85bb56  state: 736861032a24f8927fc4aa17527e1919aba8ea40c0407d5452c752a82a99c06149fd8d35000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000006200000
offset: 103809024   hash: fbbfd2794cd944b276a04a89b49a5e2c8006ced9ff710cc044bed949fee5899f  state: 73686103bdde167db6a5b09ebc69a5abce51176e635add81e190aa64edceb280f82d6c08000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000006300000
offset: 104857600   hash: 4cc76e41bbd82a05f97fc03c7eb3d1f5d98f4e7e24248d7944f8caaf8dc55c5c  state: 73686103c29dbc4aaaa7aa1ce65b9dfccbf0e3a18a89c95fd50c1e02ac1c73271cfdc3e0000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000006400000

最终的哈希匹配。

尝试使用偏移量和中间哈希状态。该文件将 seeked 到此偏移量，从该点恢复哈希计算：

$ ./hash -o 102760448 -s "736861032a24f8927fc4aa17527e1919aba8ea40c0407d5452c752a82a99c06149fd8d35000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000006200000"
offset:  103809024  hash: fbbfd2794cd944b276a04a89b49a5e2c8006ced9ff710cc044bed949fee5899f  state: 73686103bdde167db6a5b09ebc69a5abce51176e635add81e190aa64edceb280f82d6c08000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000006300000
offset:  104857600  hash: 4cc76e41bbd82a05f97fc03c7eb3d1f5d98f4e7e24248d7944f8caaf8dc55c5c  state: 73686103c29dbc4aaaa7aa1ce65b9dfccbf0e3a18a89c95fd50c1e02ac1c73271cfdc3e0000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000006400000

我们得到与之前相同的最终哈希值。

注意：这确实会暴露哈希内部状态，因此请注意这可能需要的 security implications。对于大块大小，这不应该是问题。

这看起来像一棵 merkle 树

https://brilliant.org/wiki/merkle-tree/

查看该实现 https://github.com/cbergoon/merkletree

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