你知道密码如何在网站中存储吗?

简介:

哈希加密的概况

早期也就是很早的时候,系统里可能直接存的就是用户的明文密码,密码是什么就存什么,然后每次校验直接匹配就好了.后来人们开始使用哈希进行加密,得到现在的普遍使用的密文.

最简单的基于密文的密码存储策略(通常可能是MD5加密方式)就是我下面画的图:


651bc757b4d7d6b514d4820d3c5736202e0d5790
  • 哈希算法是一个单向的函数,将任意大小的数据转换成统一长度的密文,并且无法被反向计算.并且每个不同数据通过哈希函数转换成的结果都是不同的.
  • 程序中真正比对的是密文哈希值,只有相同才被授权.不相同也不要告知到底是用户名错误还是密码错误,给出一个模糊的提示就行,防攻击者在不知道密码的情况下,遍历出可用的用户名.
  • 不是所有的哈希函数都是安全的,适用于加密的.有些哈希函数是用于哈希表这类数据结构,方便快速查找的.适用于加密的有类似于:SHA256,SHA512,RipeMD之类的哈希函数.
  • 最后要说明,单纯的哈希加密太容易破解了,从目前的状况看它并不安全.

为何说单纯的哈希加密并不安全?

  • 之所以说单纯的哈希加密并不安全因为破解的方式有很多,鉴于现在计算机性能(CPU发展已经到了一个瓶颈,现在普通的笔记本性能几乎就是20年前的超级计算机)的提升以及黑客技术的进步,很多网站都提供了破解哈希的功能.下面列举出一些常用的破解方式:
  • 暴力破解(这是不可阻止的破解方式之一,在给定长度的情况下尝试各种字符的组合,虽然效率非常低,但通过遍历最终一定会得到密码,相当于把所有的可能都尝试一遍)
  • 字典攻击(同样是不可阻止的破解方式之一,相当于暴力破解的升级版,通过收集常用的单词,词组,密码然后将所有的都存储起来,根据这些更加接近的数据进行比对,碰运气去猜)
  • 查表法(预先计算密码字典中得每个密码,然后把哈希值和对应密码存储到一个快插查询的数据结构中,以后就查询这个表就行了)
  • 彩虹表(这才是大杀器,说白了就是把一定长度的明文密码以及对应的哈希密码都存储下来,然后按照查表法的方式进行破解)

传说中让彩虹表都无力的加盐

我们上面说到的几种破解方式都是基于一个最基本的原则,所有密码都以相同的方式进行哈希加密.也就是说如果两个账号明文密码相同,他们哈希后得到的密文也是相同的.如果我们能通过一些'小手段'让它们不同,那么破解的难度就是指数级的倍增了.

具体的做法就是在密码中加入一段"随机化"的字符串,然后再进行哈希化.这样就将原来的同样明文映射到同样密文的规则打乱了,其中混入的'随机'字符串就是所谓的'盐'.


15310e2e2f9fc94a68afecefed27cd9b78696173
这些思想都不复杂,但是在真正的工作中大多数人还是会犯下一些"错误",使我们的料加的并不好,比如:
  • "盐值"的长度太短(通常要和密文长度一样才行)或者"盐值"出现重复
  • 哈希函数进行嵌套或者组合使用(非常重要的一点,别相信自己发明的某种加密方式,使用由密码学家研究出来的标准算法)
  • 尽量避免使用已经过时或者低端的哈希函数,例如: MD5,SH1等,推荐SH256,SH512等等.
  • "盐值"的产生并不是一个随意的rand()函数,要使用基于加密的伪随机函数生成器,更加高度的随机性.
    文章转载自 开源中国社区 [http://www.oschina.net]
相关文章
|
6月前
|
运维 负载均衡 数据可视化
零门槛、低成本或无成本、轻松部署您的专属DeepSeek-R1 满血版4种解决方案
宏哥在仔细阅读了所有评测报告后,发现视频演示较少,因此决定制作一个涵盖四种部署方案的视频教程及评测。视频更加直观,便于用户理解。
371 2
|
SQL 存储 监控
|
Python
Python中的try-except异常处理机制
Python中的try-except异常处理机制
222 0
|
Prometheus 运维 Java
|
数据可视化 JavaScript 关系型数据库
serveless 思想 Midway.js 框架使用教程(五)
serveless 思想 Midway.js 框架使用教程(五)
438 0
serveless 思想 Midway.js 框架使用教程(五)
【“玩物立志”-scratch少儿编程】亲手实现小猫走迷宫小游戏:其实挺简单
【“玩物立志”-scratch少儿编程】亲手实现小猫走迷宫小游戏:其实挺简单
1001 0
【“玩物立志”-scratch少儿编程】亲手实现小猫走迷宫小游戏:其实挺简单
|
关系型数据库 OLAP Linux
ADB PG最佳实践之高效复制数据到RDS PG
ADB PG是一个经典MPP数据库,长项在于查询分析处理,面对客户联机分析和联机交易(HTAP)场景就显得力不从心,我们在某银行核心系统DB2 for LUW迁移到ADB PG时就遇到类似问题,因此我们提出ADB PG+RDS PG混搭技术架构,来解决客户此类HTAP需求。该混搭架构的精髓在于扬长避短,充分发挥分析型数据库和交易型数据库的长处和特性,分析型数据库专注于数据加工跑批场景,然后批量加工的结果数据卸载到RDS PG,通过RDS PG对外提供高并发对客交易服务。
506 0
ADB PG最佳实践之高效复制数据到RDS PG
|
机器学习/深度学习 计算机视觉 异构计算
目标检测:SppNet核心思想
目标检测:SppNet核心思想
202 0
目标检测:SppNet核心思想
|
域名解析 网络协议 流计算
多媒体通信与网络 | 学习笔记
快速学习多媒体通信与网络,介绍了多媒体通信与网络系统机制, 以及在实际应用过程中如何使用。
多媒体通信与网络 | 学习笔记