Warum erzeugt die Funktion „hash()' von Python 3.3 inkonsistente Ergebnisse?

Python 3.3-Hash-Funktion gibt inkonsistente Ergebnisse zurück

In Python 3.3 gibt die interne hash()-Funktion unterschiedliche Hash-Werte für dieselbe Zeichenfolge zurück verschiedene Sitzungen. Dieses Verhalten wirft Bedenken hinsichtlich der Zuverlässigkeit gehashter Daten und der möglicherweise damit verbundenen Sicherheitsauswirkungen auf.

Ursache der Inkonsistenzen

Die Inkonsistenz bei den Hash-Werten ist auf die Verwendung von Python zurückzuführen eines zufälligen Hash-Seeds. Diese Maßnahme dient zum Schutz vor Denial-of-Service-Angriffen, indem verhindert wird, dass Angreifer Kollisionen in Hash-Tabellen ausnutzen. Durch das Verrechnen des Hash mit einem zufälligen Startwert können böswillige Eingaben nicht vorhersehbar zu Leistungseinbußen führen.

Zufälliges Seeding deaktivieren

Um einen festen Startwert festzulegen oder diese Funktion zu deaktivieren, müssen Benutzer kann die Umgebungsvariable PYTHONHASHSEED ändern. Die Standardeinstellung ist zufällig. Der Variablen kann ein fester positiver ganzzahliger Wert zugewiesen werden. Wenn Sie ihn auf 0 setzen, wird die Funktion vollständig deaktiviert.

Auswirkungen auf die Datenreihenfolge

Diese zufällige Aussaat wirkt sich auf die Reihenfolge aus von Schlüsseln in Python-Sets und Wörterbüchern in Versionen vor Python 3.6. Dies liegt daran, dass diese Datenstrukturen zur Implementierung auf Hash-Tabellen basieren. Daher wird nicht empfohlen, sich auf die Reihenfolge der Objekte in diesen Sammlungen zu verlassen.

Auswirkungen auf Bloom-Filter

Bloom-Filter, die Hash-Funktionen zum Speichern probabilistischer Informationen verwenden, können möglicherweise von den unterschiedlichen Hash-Werten beeinflusst werden. Die Zufälligkeit des Startwerts führt zu zusätzlicher Unsicherheit im Filterprozess.

Alternativen für stabiles Hashing

Für Anwendungen, die stabile Hash-Implementierungen erfordern, stellt das Hashlib-Modul kryptografische Hash-Funktionen bereit die vorhersehbare und konsistente Ergebnisse generieren. Dieses Modul eignet sich für Situationen, in denen Datenintegrität und -sicherheit von entscheidender Bedeutung sind.

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