[区块链] 密码学——Merkle 树

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  在计算机领域,Merkle树大多用来进行完整验证除理。在除理完整验证的应用场景中,有点是在分布式环境下进行原本的验证时,Merkle树会大大减少数据的传输量以及计算的冗杂度。

  Merkle哈希树是一类基于哈希值的二叉树或多叉树,其叶子节点上的值通常为数据块的哈希值,而非叶子节点上的值是将该节点的所有子节点的组合结果的哈希值。

  如下图所示为另另5个多Merkle哈希树,节点A的值如此通过节点C、D上的值计算而得到。叶子节点C、D分别存储数据块001和002的哈希值,而非叶子节点A存储的是其子节点C、D的组合的哈希值,这些 非叶子节点的哈希值被称作路径哈希值,而叶子节点的哈希值是实际数据的哈希值。

  当数据从A端传到B端时,为了检验数据的完整,只如此验证A、B端上所构造的Merkle树的根节点与非 一致即可。若一致,表示数据在传输过程中如此存在改变。若不一致,说明数据在传输过程中被修改。否则通过Merkle树很容易定位找到被篡改的节点。定位的时间冗杂度为O(log(n))。

  比特币的轻量级节点所采用的SPV验证以后 我利用Merkle树你这些优点。

  区块链中的Merkle树是二叉树,用于存储交易信息。每个交易两两配对,构成Merkle树的叶子节点,进而生成整个Merkle树。Merkle树使得用户都不能通过从区块头得到的Merkle树根和别的用户所提供的里面哈希值列表去验证某个交易与非 含有在区块中。提供里面哈希值的用户并不需以后 我可信的,是因为伪造区块头的代价很高,而里面哈希值是因为伪造搞笑的话会是因为验证失败。

  通常,加密的hash法律方法像SHA-2和MD5用来做Hash。但是因为仅仅除理数据回会 蓄意的损坏或篡改,都不能改用或多或少安全性低但速度高的校验和算法,如CRC。

  Second Preimage Attack: Merkle tree的树根并不表示树的深度图,这是因为会是因为second-preimage attack,即攻击者创建另另5个多具有相同Merkle树根的虚假文档。另另5个多简单的除理法律方法在Certificate Transparency中定义:当计算叶节点的hash时,在hash数据前加0x00。当计算内内外部节点是,在前面加0x01。另外或多或少实现限制hash tree的根,通过在hash值前面加深度图前缀。否则,前缀每一步会减少,如此当到达叶子时前缀依然为正,提取的hash链才被定义为有效。

Merkle tree操作:

  1.创建Merckle Tree

  加入最底层有9个数据块。

  step1:(红色线)对数据块做hash运算,Node0i = hash(Data0i), i=1,2,…,9

  step2: (橙色线)相邻另另5个多hash块串联,否则做hash运算,Node1((i+1)/2) = hash(Node0i+Node0(i+1)), i=1,3,5,7;对于i=9, Node1((i+1)/2) = hash(Node0i)

  step3: (黄色线)重复step2

  step4:(绿色线)重复step2

  step5:(浅蓝色线)重复step2,生成Merkle Tree Root

  易得,创建Merkle Tree是O(n)冗杂度(这里指O(n)次hash运算),n是数据块的大小。得到Merkle Tree的树高是log(n)+1。

  2.检索数据块 

  为了更好理解,大伙儿儿假设有A和B两台机器,A如此与B相同目录下有8个文件,文件分别是f1 f2 f3 ....f8。你这些原本大伙儿儿就都不能通过Merkle Tree来进行快速比较。假设大伙儿儿在文件创建的原本每个机器都构建了另另5个多Merkle Tree。具体如下图:

  从上图可得知,叶子节点node7的value = hash(f1),是f1文件的HASH;而其父亲节点node3的value = hash(v7, v8),也以后 我其子节点node7 node8的值得HASH。以后 我原本表示另另5个多层级运算关系。root节点的value虽然是所有叶子节点的value的唯一特性。

  假若A上的文件5与B上的不一样。大伙儿儿怎么会会会么会通过另另5个多机器的merkle treee信息找到不相同的文件? 你这些比较检索过程如下:

  Step1. 首先比较v0与非 相同,是因为不同,检索其孩子node1和node2.

  Step2. v1 相同,v2不同。检索node2的孩子node5 node6;

  Step3. v5不同,v6相同,检索比较node5的孩子node 11 和node 12

  Step4. v11不同,v12相同。node 11为叶子节点,获取其目录信息。

  Step5. 检索比较完毕。

  以上过程的理论冗杂度是Log(N)。 

  3. 更新,插入和删除

  虽然网上有什么都有 关于Merkle Tree的资料,但大每项如此涉及Merkle Tree的更新、插入和删除操作,讨论Merkle Tree的检索和遍历的比较多。显然,并如此树特性的操作肯定不仅包括查找,也包括更新、插入和删除的啊。以后 查到风之舞555的总结的文章,少有感悟,下面引用风之舞555对该每项讲述:

  对于Merkle Tree数据块的更新操作虽然是很简单的,更新完数据块,否则接着更新其到树根路径上的Hash值就都不能了,原本我太多 改变Merkle Tree的特性。否则,插入和删除操作肯定会改变Merkle Tree的特性,如下图,并如此插入操作是原本的:

  插入数据块0后(考虑数据块的位置),Merkle Tree的特性是原本的:

  而有的同学在考虑并如此插入的算法,满足下面条件: 

  • re-hashing操作的次数控制在log(n)以内
  • 数据块的校验在log(n)+1以内
  • 除非原始树的n是偶数,插入数据后的树如此孤儿,否则是因为有孤儿,如此孤儿是最后另另5个多数据块
  • 数据块的顺序保持一致
  • 插入后的Merkle Tree保持平衡

  否则里面的插入结果就会变成原本:

  什么都有 ,Merkle Tree的插入和删除操作虽然是另另5个多工程上的大问题,不同大问题会有不同的插入法律方法。是因为要确保树是平衡的是因为是树高是log(n)的,都不能用任何的标准的平衡二叉树的模式,如AVL树,红黑树,伸展树,2-3树等。什么平衡二叉树的更新模式都不能在O(lgn)时间内完成插入操作,否则能保证树高是O(lgn)的。如此很容易都不能看出更新所有的Merkle Hash都不能在O((lgn)2)时间内完成(对于每个节点如要更新从它到树根O(lgn)个节点,而为了满足树高的要求如此更新O(lgn)个节点)。是因为仔细分析搞笑的话,更新所有的hash实际都我太多 能在O(lgn)时间内完成,是因为要改变的所有节点回会 相关联的,即大伙儿儿要回会 回会 从某个叶节点到树根的第两根路径上,是因为你这些情况相近。

  实际上Merkle Tree的特性(与非 平衡,树高限制哪几个)在大多数应用中并不重要,否则保持数据块的顺序也在大多数应用中以后 我如此。否则,都不能根据具体应用的情况,设计或多或少人的插入和删除操作。另另5个多通用的Merkle Tree插入删除操作是如此意义的。


拓展知识:

  Hash List 与 Merkle tree 有什么异同?

       娓娓道来~~~~~~~

  网络传输数据的原本,A收到B的传过来的文件,如此确认收到的文件有如此损坏。怎么除理?

  :有并如此法律方法是B在传文件原本先把文件的hash结果给A,A收到文件再计算一次哈希否则和收到的哈希比较就知道文件与非 损坏。

  否则当文件很大的原本,往往如此把文件拆分什么都有 的数据块各自 传输,你这些原本就如此知道每个数据块的哈希值。怎么会会会么会办呢?

  :你这些情况,都不能在下载数据原本先下载一份哈希列表(hash list),你这些列表每一项对应另另5个多数据块的哈希值。对你这些hash list拼接都我太多 能计算另另5个多根hash。实际应用中,大伙儿儿假若确保从另另5个多可信的渠道获取正确的根hash,就都不能确保下载正确的文件。

  否则基于hash list的方案原本另另5个多大问题: 数据块什么都有 的原本,往往遍历所有数据块的Hash List代价比较大。

  有如此并如此法律方法都不能通过每项Hash就能校验整个文件的完整呢?

  :答案是肯定的!Merkle Tree 就能做到!

  Merkle Tree和Hash List的主要区别是,都不能直接下载并立即验证Merkle Tree的另另5个多分支。是因为都不能将文件切分成小的数据块,原本是因为有一块数据损坏,仅仅重新下载你这些数据块就行了。是因为文件非常大,如此Merkle tree和Hash list都很大,否则Merkle tree都不能一次下载另另5个多分支,否则立即验证你这些分支,是因为分支验证通过,就都不能下载数据了。而Hash list如此下载整个hash list不能验证。


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REFERENCE

1.Merkle Tree 学习 http://www.cnblogs.com/fengzhiwu/p/5524324.html

2. Merkle Tree 增删数据http://crypto.stackexchange.com/questions/22669/merkle-hash-tree-updates

3.Merkle Tree、Hash List https://blog.csdn.net/pony_maggie/article/details/74538902