La fonction de hachage Python 3.3 renvoie des résultats incohérents
Dans Python 3.3, la fonction hash() interne renvoie des valeurs de hachage variables pour la même chaîne à travers différentes séances. Ce comportement soulève des inquiétudes quant à la fiabilité des données hachées et aux implications de sécurité qu'il peut poser.
Cause des incohérences
L'incohérence des valeurs de hachage est due à l'utilisation de Python d'une graine de hachage aléatoire. Cette mesure est mise en œuvre pour se protéger contre les attaques par déni de service en empêchant les attaquants d'exploiter les collisions dans les tables de hachage. En compensant le hachage avec une valeur de départ aléatoire, une entrée malveillante ne peut pas entraîner de manière prévisible une dégradation des performances.
Désactivation de l'amorçage aléatoire
Pour définir une valeur de départ fixe ou désactiver cette fonctionnalité, les utilisateurs peut modifier la variable d'environnement PYTHONHASHSEED. Le paramètre par défaut est aléatoire. Une valeur entière positive fixe peut être attribuée à la variable, ou la définir sur 0 désactive complètement la fonctionnalité.
Implications pour l'ordre des données
Cet ensemencement aléatoire affecte l'ordre des clés dans les ensembles et dictionnaires Python dans les versions antérieures à Python 3.6. En effet, ces structures de données s'appuient sur des tables de hachage pour leur implémentation. Par conséquent, il n'est pas recommandé de se fier à l'ordre des objets dans ces collections.
Impact sur les filtres Bloom
Les filtres Bloom, qui utilisent des fonctions de hachage pour stocker des informations probabilistes, peuvent être affecté par les différentes valeurs de hachage. Le caractère aléatoire de la graine introduit une incertitude supplémentaire dans le processus de filtrage.
Alternatives pour un hachage stable
Pour les applications qui nécessitent des implémentations de hachage stables, le module hashlib fournit des fonctions de hachage cryptographique qui génèrent des résultats prévisibles et cohérents. Ce module convient aux situations où l'intégrité et la sécurité des données sont cruciales.
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