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哈希碰撞最新视觉报道_哈希碰撞概率(2024年11月全程跟踪)

内容来源：卡姆驱动平台所属栏目：热点更新日期：2024-11-28

哈希碰撞

显卡作为矿卡如何挖比特币的呢？

Python数据类型详解𐟔 Python3 有六种标准数据类型，其中三种是不可变的，三种是可变的。让我们来详细看看这些数据类型。不可变数据类型 𐟚늦•𐥭—（Number）：表示数值，如整数、浮点数等。字符串（String）：由字符组成，用单引号或双引号表示。元组（Tuple）：与列表类似，但元素不能修改。元组用小括号表示，元素之间用逗号隔开。可变数据类型 ✅ 列表（List）：存储有序元素，用方括号表示。列表可以包含任何类型的元素，并且可以通过索引和切片操作来访问和修改元素。列表有很多内置方法，如 append() 和 pop()。字典（Dictionary）：存储键值对，用大括号表示。字典的键必须是不可变类型，且每个键在字典中必须是唯一的。字典有很多内置方法，如 clear()、keys() 和 values()。集合（Set）：存储无序元素，用于集合操作，如交集、并集和差集。集合用大括号表示，元素之间用逗号隔开。集合元素不能重复，可以通过 remove()、discard() 或 pop() 方法删除元素。字典的原理 𐟧 字典是基于哈希表实现的，哈希函数的设计影响着查找和访问效率。哈希函数的目的是将键均匀分布在整个哈希表中，以减少哈希碰撞和冲突。字典的查找和修改操作通常可以在 O(1) 的时间复杂度内完成。通过了解这些数据类型，你可以更好地理解 Python 的数据结构和操作方式，从而更有效地编写代码。

6.0 关于python中的hash加密方法

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基于区块链的医疗健康大数据隐私保护方案区块链是一种新型数据管理工具，具有去中心化、公开透明等特性，能够有效降低数据存储、数据访问的成本。然而，和普通数据不同，医疗数据具有频繁更新、涉及隐私等特点，不适合直接使用普通区块链进行管理，否则将带来极大的通信开销以及隐私泄露风险。针对以上问题，本文从医疗数据的存储、分享两个方面介绍了基于区块链的医疗数据管理方案。随着智慧医疗工作的不断推进，我国医疗数据的电子化程度越来越高。医疗数据具有频繁更新的特点，而传统的区块链具有不可修改的性质，使用区块链来直接管理海量医疗健康大数据并不合适。为了保存患者已经更新的医疗数据，如果在区块链中直接增加新的记录，矿工需要进行高计算量的挖矿操作，交易写入区块链也需要等待较长的时间。同时，如果患者曾经的医疗数据涉及到患者隐私需要进行处理，这些已经保存在区块链中的数据将无法修改、删除，最终导致隐私数据更大范围的传播。为了解决以上问题，Ateniese等人提出在区块链中使用变色龙哈希函数来代替普通的哈希函数，进而构造出可编辑的区块链，实现对区块链中的数据进行修改。变色龙哈希函数是保护医疗区块链中数据隐私的重要技术，能够解决医疗数据频繁更新与区块链不可修改的矛盾。与传统哈希函数不同的是，变色龙哈希函数允许人为地设置陷门，掌握陷门的用户就可以轻松计算出哈希碰撞。因此，陷门是变色龙哈希函数的核心，不合理地使用陷门将会带来严重的安全隐患。然而，已有的变色龙哈希方案大多缺乏对陷门的有效约束，很容易发生陷门的泄露和滥用。针对这一问题，本章提出了一种可变陷门的变色龙哈希方案（CHCT），该方案对陷门的使用增加了多重限制，外部用户能够在不知晓陷门的情况下，监督陷门的使用情况。 CHCT的系统模型包含三个实体，分别为数据拥有者P，数据修改者D，以及外部监督者。具体来说，本文将数据修改者D定义为已经获得P授权的用户，将外部监督者定义为系统中监督数据修改过程的用户。三个实体间的交互流程如下：数据拥有者P首先计算初始变色龙哈希元组，把初始变色龙哈希陷门发送给数据修改者D。随后，外部监督者协商产生一个陷门更新参数。数据修改者D在对数据进行修改后，根据陷门更新参数重新计算变色龙哈希碰撞。外部监督者将记录公开的信息，并且负责验证每一个变色龙哈希元组。此外，当数据拥有者P想要撤销先前对用户D的数据修改权限时，监督者将负责核验用户P的身份。整个方案由系统初始化、哈希生成、有效性验证、分享陷门、生成点集、陷门协商、寻找碰撞、验证碰撞、陷门作废和打开承诺十个多项式时间算法组成。可变陷门的变色龙哈希方案包含多个子算法，其中，主要的算法包括生成初始哈希、生成陷门、寻找碰撞、验证碰撞以及更新陷门。给出了几种可变陷门变色龙哈希方案在这五个算法中的理论计算开销。其中，eT、mT、invT分别表示群中的指数运算、乘法运算和取逆计算，pT表示双线性运算。在TCH与ITCH中，方案的子算法没有直接使用双线性运算。但是，这两个方案需要检查变色龙哈希元组中的参数能否构成DiffieHellman元组，双线性运算在这一过程中仍然需要被多次使用。另外，在这两个方案中，陷门被分割为k部分，方案的整体性能也取决于参数k的大小，不是一个固定的值。提出的可变陷门变色龙哈希方案具有一定的优势，总体所需的计算量更少。从上述的理论分析可知，CHCT与RCH在计算开销上最为接近，因此接下来CHCT方案将重点与RCH进行比较。给出了两个方案的子算法执行一次所需计算开销。在本实验中，使用的消息为随机生成的1KB文本，每个算法都将依次执行。在生成初始哈希（GenCH0）以及更新陷门（UpdateEtd）这两个子算法中，本文提出的变色龙哈希方案CHCT具有较大的优势。总体而言，新提出的CHCT方案相较于RCH[31]具有更低的计算开销。在变色龙哈希方案中，寻找碰撞（FindCollision）与验证碰撞（VerifyCollision）是核心算法，这两个算法的计算开销也是评价方案效率的关键指标。在医疗区块链场景中，变色龙哈希算法是不可或缺的技术。一方面，病人一次就诊往往会进行多项检查，这些陆续产生的检查报告需要及时更新到患者的电子病历中，变色龙哈希算法将被高频次地用于更新区块链中的数据。另一方面，为了保护患者的隐私，患者检查报告中的某些隐私信息（例如姓名、患者ID）需要在检查结束后进行隐藏，而变色龙哈希算法可以用于修改已签名的医疗数据。出于以上考虑，在本实验中FindCollision与VerifyCollision算法将会被执行N次，分别模拟变色龙哈希算法被低频（N较小）、高频（N较大）使用的场景。

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