Рейтинг:0

Хеш-функции, которые позволяют вернуться к частям открытого текста?

флаг in

Сказать $м$ какой-то чистый текст, и $h_n(м)$ это его $n$ хэш бит.

Вопрос: Как мы можем спроектировать $h_n$ чтобы мы могли извлечь максимум информации о $м$ от $h_n(м)$?


Причина, по которой я задаю этот вопрос, заключается в том, что, я думаю, если мы ответим на этот вопрос, мы определим идеальное с потерями функция сжатия.

И причина, по которой я так думаю, в том, что каждый бит $n$ биты в $h_n(м)$ содержать информацию о каждом бите в $м$.

Примечание: я знаю, что если $h_n$ соответствует критериям в вопросе, то он больше не будет полезен для большинства криптографических целей.

Рейтинг:1
флаг in

Чтобы сохранить информацию, вам нужно увеличить размер вывода. Максимальное количество информации, которое мы можем сохранить, это вся информация. Это может быть достигнуто с помощью: например, функции идентификации. $ч(м)=м$

Очевидно, что это не обеспечивает сжатия вообще. Теория информации учит нас, что мы не можем сжимать общие данные, некоторые данные можно сжать с помощью некоторых функций, но ни одна функция не может сжать все данные.

Если вы ищете сжатие с потерями, вам нужно решить, какая информация менее важна, это довольно хорошо понятно для изображений, видео и звука, но не для общих данных. Для общих данных, если вам все равно, что вы потеряете, вы можете обрезать сообщение и сохранить некоторую информацию, вы не станете лучше, чем по причинам теории информации. хеш-выход из n бит может содержать не более n бит информации.

Если вы надеетесь сохранить много информации о неслучайных сообщениях неизвестной структуры, криптографические хэш-функции очень хороши. Примените, например, SHA3-256 к произвольному сжимаемому сообщению, и вы, вероятно, получите очень близкую к 256 битам информацию.

К сожалению (к счастью), найти набор возможных сообщений, производящих такой хеш, или рассказать о них что-нибудь интересное, нам не под силу.

Ответить или комментировать

Большинство людей не понимают, что склонность к познанию нового открывает путь к обучению и улучшает межличностные связи. В исследованиях Элисон, например, хотя люди могли точно вспомнить, сколько вопросов было задано в их разговорах, они не чувствовали интуитивно связи между вопросами и симпатиями. В четырех исследованиях, в которых участники сами участвовали в разговорах или читали стенограммы чужих разговоров, люди, как правило, не осознавали, что задаваемый вопрос повлияет — или повлиял — на уровень дружбы между собеседниками.