Блокчейн. Александр Цихилов. Читать онлайн. Newlib. NEWLIB.NET

Автор: Александр Цихилов
Издательство: Альпина Диджитал
Серия:
Жанр произведения: Ценные бумаги, инвестиции
Год издания: 2019
isbn: 978-5-6042-8813-9
Скачать книгу
поиска по всей базе.

      Теперь рассмотрим вопрос, какие математические и логические операции используются для вычисления хешей. Алгоритмов хеширования достаточно много – от относительно простых до достаточно затейливых. Обычно при создании математической модели алгоритма преследуются цели усложнения задачи обратного восстановления прообраза из хеша и расширения максимально возможного диапазона получаемых из прообраза хешей. Это необходимо для того, чтобы вероятность появления коллизий, то есть получения одинаковых хешей из двух различных прообразов, составила исключительно малую величину. Понятно, что с увеличением разрядности (размера) хеша вероятность появления коллизий экспоненциально уменьшается. Однако в ряде случаев требуется решить задачу для хешей относительно небольших размеров, поскольку это влияет на совокупный объем хранимой информации и, как следствие, на стоимость этого хранения.

      В качестве примера работы алгоритмов хеширования приведем несколько наиболее популярных процедур, в том числе и тех, которые используются в различных проектах, базирующихся на технологии блокчейн – таких, как, например, Bitcoin (SHA-256) или Ethereum (SHA-3). Данные алгоритмы состоят из определенного количества шагов (итераций), на каждом из которых с данными совершаются какие-либо логические операции из следующего набора.

      Конец ознакомительного фрагмента.

      Текст предоставлен ООО «ЛитРес».

      Прочитайте эту книгу целиком, купив полную легальную версию на ЛитРес.

      Безопасно оплатить книгу можно банковской картой Visa, MasterCard, Maestro, со счета мобильного телефона, с платежного терминала, в салоне МТС или Связной, через PayPal, WebMoney, Яндекс.Деньги, QIWI Кошелек, бонусными картами или другим удобным Вам способом.

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