密码哈希算法（哈希密码学）
密码哈希算法（哈希密码学）
哈希(Hash)算法,即散列函数。它是一种单向密码体制,即它是一个从明文到密文的不可逆的映射,只有加密过程,没有解密过程。同时,哈希函数可以将任意长度的输入经过变化以后得到固定长度的输出。哈希函数的这种单向特征和输出数据长度固定的特征使得它可以生成消息或者数据。
计算方法：
用来产生一些数据片段（例如消息或会话项）的哈希值的算法。使用好的哈希算法，在输入数据中所做的更改就可以更改结果哈希值中的所有位；因此，哈希对于检测数据对象（例如消息）中的修改很有用。此外，好的哈希算法使得构造两个相互独立且具有相同哈希的输入不能通过计算方法实现。典型的哈希算法包括 MD2、MD4、MD5 和 SHA-1。哈希算法也称为“哈希函数”。
另请参阅： 基于哈希的消息验证模式 (HMAC), MD2, MD4, MD5,消息摘要, 安全哈希算法 (SHA-1)
MD5一种符合工业标准的单向 128 位哈希方案，由 RSA Data Security, Inc. 开发。 各种“点对点协议(PPP)”供应商都将它用于加密的身份验证。哈希方案是一种以结果唯一并且不能返回到其原始格式的方式来转换数据（如密码）的方法。质询握手身份验证协议(CHAP) 使用质询响应并在响应时使用单向 MD5哈希法。按照此方式，您无须通过网络发送密码就可以向服务器证明您知道密码。
质询握手身份验证协议(CHAP)“点对点协议(PPP)”连接的一种质询响应验证协议，在 RFC 1994 中有所描述。 该协议使用业界标准 MD5哈希算法来哈希质询串（由身份验证服务器所发布）和响应中的用户密码的组合。
点对点协议
用点对点链接来传送多协议数据报的行业标准协议套件。RFC 1661 中有关于 PPP 的文档。
另请参阅： 压缩控制协议 (CCP)，远程访问，征求意见文档 (RFC)，传输控制协议/Internet 协议 (TCP/IP)，自主隧道。
首先，一般哈希算法不是大学里数据结构课里那个HASH表的算法。一般哈希算法是密码学的基础，比较常用的有MD5和SHA，最重要的两条性质，就是不可逆和无冲突。
所谓不可逆，就是当你知道x的HASH值，无法求出x；
所谓无冲突，就是当你知道x，无法求出一个y， 使x与y的HASH值相同。
这两条性质在数学上都是不成立的。因为一个函数必然可逆，且由于HASH函数的值域有限，理论上会有无穷多个不同的原始值，它们的hash值都相同。MD5和SHA做到的，是求逆和求冲突在计算上不可能，也就是正向计算很容易，而反向计算即使穷尽人类所有的计算资源都做不到。
我觉得密码学的几个算法（HASH、对称加密、公私钥）是计算机科学领域最伟大的发明之一，它授予了弱小的个人在强权面前信息的安全（而且是绝对的安全）。举个例子，只要你一直使用https与国外站点通讯，并注意对方的公钥没有被篡改，G**W可以断开你的连接，但它永远不可能知道你们的传输内容是什么。
顺便说一下，王小云教授曾经成功制造出MD5的碰撞，即md5(a) = md5(b)。这样的碰撞只能随机生成，并不能根据一个已知的a求出b（即并没有破坏MD5的无冲突特性）。但这已经让他声名大噪了。
哈希算法也被称为“散列”，是区块链的四大核心技术之一。是能计算出一个数字消息所对应的、长度固定的字符串（又称消息摘要）的算法。
散列算法是区块链中保证交易信息不被篡改的单向密码机制。区块链通过散列算法对一个交易区块中的交易进行加密，并把信息压缩成由一串数字和字母组成的散列字符串。
区块链的散列值能够唯一而准确地标识一个区块。在验证区块的真实性时，只需要简单计算出这个区块的散列值，如果没有变化就 意味着这个区块上的信息是没有被篡改过的。
相关信息：
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1.通过哈希值不能反向推导出原始数据（所以哈希算法也叫单向哈希算法）
2.对于输入数据非常敏感，及时更改了一个比特位，哈希值也大不相同
3.散列冲突的概率要小，
4.执行效率要高，及时很长的文本，也能尽快计算出哈希值
MD5的结果是128位 -- 32个16进制串
最常用于加密的哈希算法是 MD5（MD5 Message-Digest Algorithm，MD5 消息摘要算法）和 SHA（Secure Hash Algorithm，安全散列算法）
通过拿到加密后的密文然后再字典表（彩虹表）中比对，找到相同的密文则可以知道其明文。
可以通过在用户的密码后加盐（加入一个字符串）然后加密存储起来。
区块链是一块块区块组成的，每个区块分为两部分：区块头和区块体。
区块头保存着 自己区块体 和 上一个区块头 的哈希值。
因为这种链式关系和哈希值的唯一性，只要区块链上任意一个区块被修改过，后面所有区块保存的哈希值就不对了。
区块链使用的是 SHA256 哈希算法，计算哈希值非常耗时，如果要篡改一个区块，就必须重新计算该区块后面所有的区块的哈希值，短时间内几乎不可能做到。
假设我们有 k 个机器，数据的哈希值的范围是 [0, MAX]。我们将整个范围划分成 m 个小区间（m 远大于 k），每个机器负责 m/k 个小区间。当有新机器加入的时候，我们就将某几个小区间的数据，从原来的机器中搬移到新的机器中。这样，既不用全部重新哈希、搬移数据，也保持了各个机器上数据数量的均衡。
