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深入解析ssdeep模糊哈希算法

來源:千鋒教育
發布人:xqq
時間: 2023-11-24 15:10:32 1700809832

在信息安全領域,哈希算法是一個重要的工具。一種新型的哈希算法ssdeep,能夠對內容進行模糊匹配,被廣泛應用于惡意代碼、文件比較、文本比對等方面。

http://ssdeep.sourceforge.net/

可以選擇不同的版本,如Windows版、UNIX/Linux版等。安裝非常簡單,在官網上進行下載安裝即可。

三、ssdeep原理

ssdeep生成的哈希值基于兩種方法,第一種方法是生成文本塊中所有子塊的集合,通過集合中的每個子塊各生成一個哈希值得到整體哈希值;第二種方法是通過滑動窗口來截取內容,然后生成哈希值。ssdeep根據這兩種方法生成的哈希值進行拼接,得到最終的哈希值。

ssdeep算法的主要步驟如下:

分塊: ssdeep將文件按照固定的大小分成多個塊。 塊哈希: 對每個塊,使用哈希算法生成哈希值。 序列建立: 每個塊哈希值排列成一個序列。 匹配: 使用字符n-grams比較桶(塊集合)之間的相似度,并且修正這個相似度以考慮不同文檔的大小差異。可以通過一范化達到歸一化。 輸出: 輸出信息匹配,以及可選的比對百分比。

四、ssdeep模糊哈希算法

ssdeep的模糊哈希算法廣泛用于計算機取證、虛擬機檢測和Web應用程序的文件自動分類等領域。模糊哈希在確定文件相似度先前是一種重要技術,但是ssdeep的模糊哈希提供了更快、更準確的方式來識別相似的文檔。

下面是Python中ssdeep模塊的示例程序:


import ssdeep

str1 = "Python is a powerful programming language."
str2 = "PHP is a server-side scripting language."
str3 = "JavaScript is widely used in web development."

# 計算字符串的哈希值
hash1 = ssdeep.hash(str1)
hash2 = ssdeep.hash(str2)
hash3 = ssdeep.hash(str3)

# 計算相似性
score1 = ssdeep.compare(hash1, hash2)
score2 = ssdeep.compare(hash1, hash3)

print(score1) # 輸出字符串str1和str2之間的相似性
print(score2) # 輸出字符串str1和str3之間的相似性

五、ssdeep是什么意思

ssdeep的"ss"是"Sampled String"的縮寫,"deep"代表"Hashing"。因此,ssdeep是"Sampled String Similariy Detection Hashing algorithm"的縮寫。ssdeep的哈希值使用隨機化已達到更好的哈希算法的性能。ssdeep的哈希值具有以下特征:

哈希值越長表示字符串塊的長度和數量越多。 ssdeep的哈希值具有高度抗碰撞性。 ssdeep的哈希值能夠處理其中部分內容被修改或替換的情況。ssdeep算法允許在塊集合中添加、刪除或替換子塊,因此也被稱為"有操作的哈希算法"。

總之,ssdeep是一種快速、高效、可靠的哈希算法,被廣泛應用于文件比較、惡意代碼檢測、文本比對等方面。

tags: ssdeep
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