Python简单的CTF题目hash碰撞小脚本 import hashlib for num in range(10000,9999999999): res = hashlib.sha1(str(num).encode()).hexdigest() #sha1改为题目需要的算法 if res[0:5] == "903ed": #对hash的前五位为"903ed"的数字进行碰撞 print(str(num)) #等待执行结束 输出结果 break

hash碰撞POC: 该类型漏洞POC编写过程难点有二: 一. hash碰撞数据的产生或收集 二. 使用responseTime来判断是否存在hash,如何精确的得到 三. 如何估算出服务器的处理/响应时间,以用来判断是否存在漏洞. github能找到hash碰撞的POC,使用python编写的 该POC生成hashcollision的算法思想: 1. 取一个随机数n,由n生成 k维的笛卡尔积 可以理解为k维的数组,如array[AA][BB][CC],计算后为“AABBCC” 2. 将所有数组

说明:参考网上的两篇文章做了简单的总结,以备后查(http://blogread.cn/it/article/7191?f=wb  ,http://it.deepinmind.com/%E6%80%A7%E8%83%BD/2014/04/24/hashmap-performance-in-java-8.html) 1.HashMap位置决定与存储 通过前面的源码分析可知,HashMap 采用一种所谓的“Hash 算法”来决定每个元素的存储位置.当程序执行put(String,Obect)方法 时

Hash碰撞冲突 我们知道,对象Hash的前提是实现equals()和hashCode()两个方法,那么HashCode()的作用就是保证对象返回唯一hash值,但当两个对象计算值一样时,这就发生了碰撞冲突.如下将介绍如何处理冲突,当然其前提是一致性hash. 1.开放地址法 开放地执法有一个公式:Hi=(H(key)+di) MOD m i=1,2,…,k(k<=m-1)其中,m为哈希表的表长.di 是产生冲突的时候的增量序列.如果di值可能为1,2,3,…m-1,称线性探测再散列.如果di取

这是一个很神奇的漏洞 hotel.meituan.com订单页面,POST提交的是一串json数据.当把这串数据换成json碰撞数据 后,服务器原本 100毫秒可以响应的数据包,变成需要30秒才能响应完. 由此,只需要一个页面,不停地发送hash碰撞数据包,即可造成DOS,使服务器CPU达到100%而504报错. 评分: 高危 RMB 600 原理: json字符串解析过程中,经过hashtable函数,转换成hash.而如果每一个json元素经过hashtable函数计算得到的值都一样,就有一

Python hash() 函数  Python 内置函数 描述 hash() 用于获取取一个对象(字符串或者数值等)的哈希值. 语法 hash 语法: hash(object) 参数说明: object -- 对象: 返回值 返回对象的哈希值. 实例 以下实例展示了 hash 的使用方法: >>>hash('test') # 字符串 2314058222102390712 >>> hash(1) # 数字 1 >>> hash(str([1,2,3]

这一章节我们来讨论一下hash碰撞. 1.什么是hash碰撞? 就是两个对象的key的hashcode是一样的,这个时候怎么get他的value呢? 答案是通过equals遍历table那个位置上面的Entry链表. 2.样例 正常的样例: package com.ray.ch14; import java.util.HashMap; public class Test { public static void main(String[] args) { HashMap<Person, Dog>

Hash碰撞冲突 我们知道,对象Hash的前提是实现equals()和hashCode()两个方法,那么HashCode()的作用就是保证对象返回唯一hash值,但当两个对象计算值一样时,这就发生了碰撞冲突.如下将介绍如何处理冲突,当然其前提是一致性hash. 1.开放地址法 开放地执法有一个公式:Hi=(H(key)+di) MOD m i=1,2,…,k(k<=m-1)其中,m为哈希表的表长.di 是产生冲突的时候的增量序列.如果di值可能为1,2,3,…m-1,称线性探测再散列.如果di取

一直以来都知道HashMap是线程不安全的,但是到底为什么线程不安全,在多线程操作情况下什么时候线程不安全? 让我们先来了解一下HashMap的底层存储结构,HashMap底层是一个Entry数组,一旦发生Hash冲突的的时候,HashMap采用拉链法解决碰撞冲突,Entry内部的变量: final Object key; Object value; Entry next; int hash; 通过Entry内部的next变量可以知道使用的是链表,这时候我们可以知道,如果多个线程,在某一时刻同时

Redis在内存中存储hash类型是以name对应一个字典形式存储的 常用操作 在name对应的hash中获取根据key获取valuehget(name,key) 在name 对应的hash 中设备键值对hset(name, key, value) 在name对应的hash中批量设置键值对hmset(name, mapping) 在name对应的hash中获取多个key的值hmget(name, keys, *args) 获取name对应hash的所有键值hgetall(name) 获取name

我们知道,对象Hash的前提是实现equals()和hashCode()两个方法,那么HashCode()的作用就是保证对象返回唯一hash值,但当两个对象计算值一样时,这就发生了碰撞冲突.如下将介绍如何处理冲突,当然其前提是一致性hash. 1. 开放地址法 开放地执法有一个公式:Hi=(H(key)+di) MOD m i=1,2,…,k(k<=m-1)其中,m为哈希表的表长.di 是产生冲突的时候的增量序列.如果di值可能为1,2,3,…m-1,称线性探测再散列.如果di取1,则每次冲突之

今日内容: 1.hash模块2.xml模块3.configparser模块4.sheve 模块5.shutil模块 知识点一:hash什么是hash: hash是一种算法,该算法接受传入的的内容,经过运算得到一串hash如果把hash算法比喻一座工厂 那传给hash算法的内容就是原材料,生产的hash值就是生产出的产品 为何用hash算法: hash值产品有三大特性: 1.只要传入的内容一样,得到的hash值必然是一样的 2.只要我们使用的hash算法固定,无论传入的内容有多大得到的hash值得

自增知识点 1,哈希 什么是可哈希(hashable)? 简要的说可哈希的数据类型,即不可变的数据结构(字符串str.元组tuple.对象集objects). 哈希有啥作用? 它是一个将大体量数据转化为很小数据的过程,甚至可以仅仅是一个数字,以便我们可以用在固定的时间复杂度下查询它,所以,哈希对高效的算法和数据结构很重要. 什么是不可哈希(unhashable)? 同理,不可哈希的数据类型,即可变的数据结构 (字典dict,列表list,集合set) hash(object) hash() 用于

import time import multiprocessing device = ['3695a1c7-0fa6-4fa8-a563-8fd462c04af5', '0dfdd431-f9bc-4c90-b246-f2b19d20969c', '0323488d-7c9c-4244-8fc6-07266124d2f0', '689cde3c-6ca4-4ed7-b63a-e114b76650fb', 'bc4084a5-da8e-4673-a214-4b5f5de4b21d', 'b6ec

转自:https://blog.csdn.net/luo_da/article/details/77507315 https://www.cnblogs.com/tongxuping/p/8276198.html HashMap是最常用的集合类框架之一,它实现了Map接口,所以存储的元素也是键值对映射的结构,并允许使用null值和null键,其内元素是无序的,如果要保证有序,可以使用LinkedHashMap.HashMap是线程不安全的,下篇文章会讨论.HashMap的类关系如下: java.

前段时间在网上看到的: http://www.baidu.com/s?wd=Hash%E7%A2%B0%E6%92%9E+++%E6%8B%92%E7%BB%9D%E6%9C%8D%E5%8A%A1%E6%BC%8F%E6%B4%9E+&rsv_spt=1&issp=1&rsv_bp=0&ie=utf-8&tn=baiduhome_pg&n=2&inputT=1594 这样的函数有个特点,即如果字符串X, Y的hash值相同,那么X,Y都添加任意相同

一.哈希算法 哈希算法:哈希算法并不是特定的算法而是一类算法的统称,只要是完成这种功能的算法都是哈希算法,哈希算法也叫做散列算法.同时这个过程是不可逆的,无法由key推导出data.判断一个哈希算法是否优秀,要根据算法的离散度和冲突概率来评定. 哈希函数:就是你给我一个值,我就能通过这个函数计算出它的存储地址.然后取出对应的值,不需要遍历查找,只要计算出地址,需要查询的值就找到了. 哈希表:又称散列表,其定义是根据一个哈希函数将集合S中的关键字映射到一个表中,这个表就称为哈希表,而这种方法就称为

JAVA 生成java的碰撞数据比较简单 根据网上资料可知: at,bU,c6的在java中的hash值是相同的 则可以根据这三个不断做 笛卡尔积 简单明了就是做字符串拼接. 举个例子 把A当做at,bU,c6中的数 拼接成 AAAAAAAA(8个A),即可得到3^8个hash值相同的元素 写成python代码为 import json arr_src = ['at','bU','c6'] arr_rtn = {} def combs(n,str): if n == 1: for j in ar

相关介绍:  哈希表是一种查找效率极高的数据结构,很多语言都在内部实现了哈希表.理想情况下哈希表插入和查找操作的时间复杂度均为O(1),任何一个数据项可以在一个与哈希表长度无关的时间内计算出一个哈希值(key),然后在常量时间内定位到一个桶(术语bucket,表示哈希表中的一个位置).当然这是理想情况下,因为任何哈希表的长度都是有限的,所以一定存在不同的数据项具有相同哈希值的情况.此时,不同数据项被定为到同一个桶,称为碰撞(collision).哈希表的实现需要解决碰撞问题,碰撞解决大体有两种思

Hash算法中要解决一个碰撞冲突的办法,后文中描述了几种解决方法.下面代码中用的是链式地址法,就是用链表和数组实现HASH表. he/*hash table max size*/ #define HASH_TABLE_MAX_SIZE 40 /*hash table大小*/ ; /*.BH----------------------------------------------------------------- ** 结构体定义 **.EH-------------------------