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01 | 为什么要学习数据结构和算法?
02 | 如何抓住重点,系统高效地学习数据结构与算法?
03 | 复杂度分析(上):如何分析、统计算法的执行效率和资源消耗?
04 | 复杂度分析(下):浅析最好、最坏、平均、均摊时间复杂度
05 | 数组:为什么很多编程语言中数组都从0开始编号?
06 | 链表(上):如何实现LRU缓存淘汰算法?
07 | 链表(下):如何轻松写出正确的链表代码?
08 | 栈:如何实现浏览器的前进和后退功能?
09 | 队列:队列在线程池等有限资源池中的应用
10 | 递归:如何用三行代码找到“最终推荐人”?
11 | 排序(上):为什么插入排序比冒泡排序更受欢迎?
12 | 排序(下):如何用快排思想在O(n)内查找第K大元素?
13 | 线性排序:如何根据年龄给100万用户数据排序?
14 | 排序优化:如何实现一个通用的、高性能的排序函数?
15 | 二分查找(上):如何用最省内存的方式实现快速查找功能?
16 | 二分查找(下):如何快速定位IP对应的省份地址?
17 | 跳表:为什么Redis一定要用跳表来实现有序集合?
18 | 散列表(上):Word文档中的单词拼写检查功能是如何实现的?
19 | 散列表(中):如何打造一个工业级水平的散列表?
20 | 散列表(下):为什么散列表和链表经常会一起使用?
21 | 哈希算法(上):如何防止数据库中的用户信息被脱库?
22 | 哈希算法(下):哈希算法在分布式系统中有哪些应用?
23 | 二叉树基础(上):什么样的二叉树适合用数组来存储?
24 | 二叉树基础(下):有了如此高效的散列表,为什么还需要二叉树?
25 | 红黑树(上):为什么工程中都用红黑树这种二叉树?
26 | 红黑树(下):掌握这些技巧,你也可以实现一个红黑树
27 | 递归树:如何借助树来求解递归算法的时间复杂度?
28 | 堆和堆排序:为什么说堆排序没有快速排序快?
29 | 堆的应用:如何快速获取到Top 10最热门的搜索关键词?
30 | 图的表示:如何存储微博、微信等社交网络中的好友关系?
31 | 深度和广度优先搜索:如何找出社交网络中的三度好友关系?
32 | 字符串匹配基础(上):如何借助哈希算法实现高效字符串匹配?
33 | 字符串匹配基础(中):如何实现文本编辑器中的查找功能?
34 | 字符串匹配基础(下):如何借助BM算法轻松理解KMP算法?
35 | Trie树:如何实现搜索引擎的搜索关键词提示功能?
36 | AC自动机:如何用多模式串匹配实现敏感词过滤功能?
37 | 贪心算法:如何用贪心算法实现Huffman压缩编码?
38 | 分治算法:谈一谈大规模计算框架MapReduce中的分治思想
39 | 回溯算法:从电影《蝴蝶效应》中学习回溯算法的核心思想
40 | 初识动态规划:如何巧妙解决“双十一”购物时的凑单问题?
41 | 动态规划理论:一篇文章带你彻底搞懂最优子结构、无后效性和重复子问题
42 | 动态规划实战:如何实现搜索引擎中的拼写纠错功能?
43 | 拓扑排序:如何确定代码源文件的编译依赖关系?
44 | 最短路径:地图软件是如何计算出最优出行路径的?
45 | 位图:如何实现网页爬虫中的URL去重功能?
46 | 概率统计:如何利用朴素贝叶斯算法过滤垃圾短信?
47 | 向量空间:如何实现一个简单的音乐推荐系统?
48 | B+树:MySQL数据库索引是如何实现的?
49 | 搜索:如何用A*搜索算法实现游戏中的寻路功能?
50 | 索引:如何在海量数据中快速查找某个数据?
51 | 并行算法:如何利用并行处理提高算法的执行效率?
52 | 算法实战(一):剖析Redis常用数据类型对应的数据结构
53 | 算法实战(二):剖析搜索引擎背后的经典数据结构和算法
54 | 算法实战(三):剖析高性能队列Disruptor背后的数据结构和算法
55 | 算法实战(四):剖析微服务接口鉴权限流背后的数据结构和算法
56 | 算法实战(五):如何用学过的数据结构和算法实现一个短网址系统?
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数据结构与算法之美
小册名称:数据结构与算法之美
### 21 | 哈希算法(上):如何防止数据库中的用户信息被脱库? 在数字化时代,数据安全是企业与用户共同关注的焦点。随着网络攻击手段的不断演进,数据库“脱库”事件频发,即攻击者非法获取并泄露存储在数据库中的敏感信息,如用户密码、个人身份信息等。这类事件不仅严重侵犯了用户隐私,还可能引发信任危机,对企业造成不可估量的损失。哈希算法,作为一种强大的数据加密技术,在保护数据库安全、防止信息脱库方面扮演着至关重要的角色。本章将深入探讨哈希算法的基本原理、应用场景以及如何有效应用哈希算法来增强数据库用户信息的安全性。 #### 一、哈希算法基础 **1.1 哈希算法定义** 哈希算法(Hash Algorithm)是一种将任意长度的输入(通常称为“消息”或“数据”)通过特定函数转换成固定长度输出(即“哈希值”或“摘要”)的过程。这个转换过程具有单向性,即容易从输入计算出输出,但几乎不可能从输出反推出输入。此外,哈希算法还具备以下特性: - **确定性**:相同的输入必然产生相同的输出。 - **快速性**:计算哈希值的过程应尽可能快。 - **抗碰撞性**:理想情况下,不同的输入产生相同输出的概率极低(理论上为零,但实践中存在弱点和碰撞)。 **1.2 常见哈希算法** - **MD5**:早期广泛使用的哈希算法,但由于存在大量已知碰撞,已不推荐用于安全敏感的应用场景。 - **SHA系列**:包括SHA-1、SHA-256、SHA-3等,是目前较为安全的哈希算法,尤其是SHA-256和SHA-3,被广泛应用于数据加密、数字签名等领域。 - **bcrypt**:专为密码存储设计的哈希算法,通过增加计算复杂度和盐值(salt)的使用,有效抵抗彩虹表攻击和暴力破解。 #### 二、哈希算法在防止脱库中的应用 **2.1 存储密码的哈希值而非明文** 最直接且有效的防止用户密码被脱库后直接利用的方法是,在数据库中不存储密码的明文,而是存储其哈希值。当用户登录时,系统对输入的密码进行相同的哈希计算,并与数据库中存储的哈希值进行比较。由于哈希算法的单向性,即使攻击者获取了数据库中的哈希值,也无法直接还原出原始密码。 **2.2 使用强哈希算法** 选择强哈希算法是确保密码安全性的关键。如前所述,MD5等较老的哈希算法已不再安全,因为它们容易受到碰撞攻击。相反,SHA-256或bcrypt等现代哈希算法提供了更高的安全性。特别是bcrypt,通过自适应的盐值和多次迭代,大大增加了密码破解的难度。 **2.3 引入盐值(Salt)** 盐值是一个随机生成的字符串,与用户的密码一起进行哈希计算。每个用户的盐值都是唯一的,这意味着即使两个用户使用了相同的密码,他们在数据库中存储的哈希值也会不同。这样,即使攻击者通过某种方式获取了哈希值,也无法直接应用于其他用户,因为盐值的不同会导致哈希值的不同。 **2.4 密钥扩展(Key Stretching)** 密钥扩展是一种通过增加计算复杂度来抵抗暴力破解的技术。bcrypt等算法就采用了这种策略,通过多次迭代哈希函数来延长计算时间,使得即使使用高速计算资源,暴力破解也变得不切实际。 #### 三、实践案例与最佳实践 **3.1 实践案例** 假设某电商平台采用bcrypt算法来存储用户密码。在用户注册时,系统会为每个用户生成一个唯一的盐值,并将该盐值与用户输入的密码一起进行bcrypt哈希计算,然后将哈希值和盐值一起存储在数据库中。当用户登录时,系统再次使用相同的盐值和用户输入的密码进行哈希计算,并与数据库中存储的哈希值进行比较。由于每次哈希计算都使用了唯一的盐值,且bcrypt算法本身具有较高的计算复杂度,因此即使攻击者获取了数据库中的哈希值,也难以通过暴力破解或彩虹表攻击来恢复原始密码。 **3.2 最佳实践** - **定期更换哈希算法**:随着技术的发展,新的哈希算法不断涌现,旧算法可能逐渐暴露出安全漏洞。因此,企业应定期评估并更新其使用的哈希算法。 - **限制密码尝试次数**:为了防止暴力破解,系统应设置密码尝试次数的限制,并在达到限制后采取适当的防御措施,如暂时锁定账户。 - **使用HTTPS**:确保用户与服务器之间的数据传输通过HTTPS进行加密,以防止中间人攻击和敏感信息泄露。 - **安全审计与监控**:定期对数据库进行安全审计,及时发现并修复潜在的安全漏洞;同时,建立有效的监控机制,以便在发生脱库事件时能够迅速响应。 #### 四、总结 哈希算法作为数据安全领域的重要工具,在防止数据库中的用户信息被脱库方面发挥着不可替代的作用。通过存储密码的哈希值而非明文、使用强哈希算法、引入盐值和密钥扩展等技术手段,可以显著提高用户密码的安全性。然而,安全是一个持续的过程,企业需要不断关注安全技术的发展动态,及时更新和优化其安全策略和实践,以应对日益复杂的网络威胁。
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