Nano Hash - криптовалюты, майнинг, программирование

HMAC SHA256 в Python: библиотека HMAC и Hashlib дают разные результаты

Итак, я просмотрел псевдокод Википедии для HMAC, и он показался мне относительно простым; если размер вашего ключа уже равен размеру блока, псевдокод сводится к 3 строкам:

    o_key_pad ← key xor [0x5c * blockSize]   // Outer padded key
    i_key_pad ← key xor [0x36 * blockSize]   // Inner padded key

    return hash(o_key_pad ∥ hash(i_key_pad ∥ message))

Это очень легко переводится на Python:

ik = bytes([0x36 ^ b for b in k])
ok = bytes([0x5c ^ b for b in k])

print(hashlib.sha256(ok + bytearray.fromhex(hashlib.sha256(ik+msg).hexdigest())).hexdigest())

Но это не дает такого же результата, как использование библиотеки Python HMAC:

p = bytes("password", encoding='utf8')
k = bytearray.fromhex("eae1f9b8c78d0e0dbaeb3bc49fea3f0be9e9dc580c0b0ba09bcf5104713fda80")

x = hmac.new(k, digestmod='sha256')
x.update(p)
print(x.hexdigest())

ik = bytes([0x36 ^ b for b in k])
ok = bytes([0x5c ^ b for b in k])
print(hashlib.sha256(ok + bytearray.fromhex(hashlib.sha256(ik+p).hexdigest())).hexdigest())

заканчивается производством

1b96a6d3473698c3592a99d752934b875f82cdd623230abc534f92e7b70cc251 57dcbe4ada890bcc8d3cc2e6072874e0d1a0d6d3f73ceb1ced8dad4f07b56e33

Почему?

python hmac cryptography sha256
26.09.2020

Ответы:


1

В пользовательской реализации отсутствует дополнение ключа к размеру блока, см. здесь :

Ключи короче, чем blockSize, дополняются до blockSize, заполняя нулями справа.

Размер блока SHA256 составляет 64 байта, см. здесь.

Следующий код ptyhon дает ожидаемый результат:

import hmac 
import hashlib

p = bytes("password", encoding='utf8')
k = bytearray.fromhex("eae1f9b8c78d0e0dbaeb3bc49fea3f0be9e9dc580c0b0ba09bcf5104713fda80")

x = hmac.new(k, digestmod='sha256')
x.update(p)
print(x.hexdigest())

k = bytearray.fromhex("eae1f9b8c78d0e0dbaeb3bc49fea3f0be9e9dc580c0b0ba09bcf5104713fda80".ljust(128,'0')) # pad with zeros
ik = bytes([0x36 ^ b for b in k])
ok = bytes([0x5c ^ b for b in k])
print(hashlib.sha256(ok + bytearray.fromhex(hashlib.sha256(ik+p).hexdigest())).hexdigest())

с выводом:

1b96a6d3473698c3592a99d752934b875f82cdd623230abc534f92e7b70cc251
1b96a6d3473698c3592a99d752934b875f82cdd623230abc534f92e7b70cc251

что также можно проверить здесь.

26.09.2020
Новые материалы
Кластеризация: более глубокий взгляд
Кластеризация — это метод обучения без учителя, в котором мы пытаемся найти группы в наборе данных на основе некоторых известных или неизвестных свойств, которые могут существовать. Независимо от..
Как написать эффективное резюме
Предложения по дизайну и макету, чтобы представить себя профессионально Вам не позвонили на собеседование после того, как вы несколько раз подали заявку на работу своей мечты? У вас может..
Частный метод Python: улучшение инкапсуляции и безопасности
Введение Python — универсальный и мощный язык программирования, известный своей простотой и удобством использования. Одной из ключевых особенностей, отличающих Python от других языков, является..
Как я автоматизирую тестирование с помощью Jest
Шутка для победы, когда дело касается автоматизации тестирования Одной очень важной частью разработки программного обеспечения является автоматизация тестирования, поскольку она создает..
Работа с векторными символическими архитектурами, часть 4 (искусственный интеллект)
Hyperseed: неконтролируемое обучение с векторными символическими архитектурами (arXiv) Автор: Евгений Осипов , Сачин Кахавала , Диланта Хапутантри , Тимал Кемпития , Дасвин Де Сильва ,..
Понимание расстояния Вассерштейна: мощная метрика в машинном обучении
В обширной области машинного обучения часто возникает необходимость сравнивать и измерять различия между распределениями вероятностей. Традиционные метрики расстояния, такие как евклидово..
Обеспечение масштабируемости LLM: облачный анализ с помощью AWS Fargate и Copilot
В динамичной области искусственного интеллекта все большее распространение получают модели больших языков (LLM). Они жизненно важны для различных приложений, таких как интеллектуальные..