SHA-256은 2001년 미국 국가 안보국(NSA)에서 개발한 암호화 해시 함수입니다. 이전에 사용되던 SHA-1 알고리즘의 보안 결함을 보완하기 위해 개발되었습니다. SHA-256(암호화 해시 함수)는 비밀번호 같은 데이터를 입력하면 일정 길이의 고정된 문자열을 출력해주는 함수입니다. 비유하자면, 우리가 생각하는 일반적인 비밀번호와 유사한 역할을 하는 함수입니다.
SHA-256은 보안 관련 애플리케이션에서 매우 일반적으로 사용되며, 비밀번호 보안, 디지털 서명, 데이터 무결성 검사 등에 사용됩니다.
아래는 Python에서 hashlib 라이브러리를 사용하여 문자열을 SHA-256으로 암호화하는 예제 코드입니다.
import hashlib # 암호화할 문자열 text = "Hello, world!" # SHA-256 객체 생성 hash_object = hashlib.sha256() # 문자열을 바이트 형식으로 변경하여 업데이트 hash_object.update(text.encode()) # 암호화된 결과 출력 print(hash_object.hexdigest())
위 코드를 실행하면 “Hello, world!” 문자열이 SHA-256으로 암호화되어 출력됩니다. 출력 결과는 고정된 길이(256비트)의 문자열로, 다른 문자열과 함께 비교하여 일치 여부를 확인할 수 있습니다.
SHA-256 해시 알고리즘으로 생성된 해시값의 생성과정을 음식을 비유로 설명하자면 다음과 같을 것입니다:
- 원재료 (메시지): SHA-256 해시 알고리즘이 적용될 메시지는 원재료라고 생각할 수 있습니다. 예를 들어, 빵의 재료가 되는 밀가루와 같은 역할을 합니다.
- 손질된 원재료 (메시지 패딩): 메시지를 일정한 길이로 조정하기 위해 패딩을 추가합니다. 이 과정은 빵 반죽에 버터와 설탕을 추가하는 것과 비슷합니다.
- 혼합 (메시지 스케줄링): 손질된 메시지를 블록으로 나누고, 각 블록에서 단일한 해시를 계산합니다. 이 과정은 반죽을 여러 조각으로 나누어 각각 따로 구워내는 것과 비슷합니다.
- 용액화된 혼합 (압축 함수): 각 블록에서 계산한 단일한 해시값을 결합하여 다시 하나의 해시값을 만듭니다. 이 과정은 여러 조각으로 나눈 빵을 모아 큰 빵으로 만드는 것과 비슷합니다.
- 해시값 (최종 결과물): 최종적으로 생성된 해시값은 최종적으로 만들어진 빵과 같습니다.
Python 코드로 SHA-256 해시 알고리즘의 생성과정을 구현하려면, hashlib 라이브러리를 사용할 수 있습니다. 예를 들어, 다음과 같은 코드를 사용하여 메시지 ‘Hello, world!’를 해싱할 수 있습니다.
import hashlib # 메시지를 바이트 문자열로 변환 msg = b'Hello, world!' # SHA-256 해시 객체 생성 hash_obj = hashlib.sha256() # 해시 객체에 메시지 추가 hash_obj.update(msg) # 해시값 출력 print(hash_obj.hexdigest())
위 코드에서는 hashlib 라이브러리의 sha256() 함수를 사용하여 SHA-256 해시 객체를 생성하고, update() 함수를 사용하여 메시지를 해시 객체에 추가한 후, hexdigest() 함수를 사용하여 해시값을 출력합니다.
해시의 유래
해시(hash)란, 임의의 길이의 데이터를 고정된 길이의 데이터로 변환하는 함수를 말합니다. 이 때 변환된 고정된 길이의 데이터를 해시값 또는 해시라고 부릅니다.
해시의 기초 개념은 1950년대에 미국 국립표준기술연구소(NIST)에서 개발한 메르클-대미디아(Merkle–Damgård) 해시 함수입니다. 이후 1980년대에는 IBM 연구원인 스티븐 미건(S. Miyaguchi)과 라온 루벤스토크(R. L. Rivest), 어드리언 쇼임(R. L. Rivest, A. Shamir, and L. Adleman) 등이 이어서 다양한 해시 함수를 개발하였습니다.
하지만 가장 유명한 SHA(Secure Hash Algorithm) 해시 함수는 미국 국가안보국(NSA)에서 개발한 것으로 알려져 있습니다. 이 중에서도 가장 널리 사용되는 SHA-256 해시 함수는 NSA와 NIST의 공동 개발 결과물입니다.
해시 함수는 다양한 용도로 사용되지만, 처음 개발된 목적은 검색과 정렬을 빠르게 하기 위한 것입니다. 예를 들어, 많은 양의 데이터에서 특정 데이터를 빠르게 찾거나, 중복 데이터를 제거하고 고유한 데이터만 남기는 등의 작업을 해시 함수를 통해 수행할 수 있습니다.
해시 함수는 이외에도 데이터 무결성 검사, 암호화, 메시지 인증 등 다양한 분야에서 활용됩니다. 하지만 초기 개발 단계에서는 데이터 검색과 정렬에 주로 사용될 목적으로 개발되었습니다.
해시 함수를 개발한 사람은 IBM의 연구원인 Hans Peter Luhn입니다. Luhn은 1953년에 “A note on Hash Functions”라는 논문을 발표하면서 해시 함수 개념을 처음으로 소개했습니다. 그 후 해시 함수는 다양한 분야에서 활용되면서 발전해왔습니다.
해시 함수에 입력할 값을 알아내는 방법
위의 SHA-256 해시 알고리즘으로 해싱된 값인 315f5bdb76d078c43b8ac0064e4a0164612b1fce77c869345bfc94c75894edd3을 통해 다시 원래의 입력을 찾는 방법은 가능할까요?
SHA-256 해시 알고리즘은 일방향 함수로 입력값을 해시함수를 통해 암호화된 고정 길이의 출력값으로 변환합니다. 따라서 해시값에서 입력값을 역추적하는 것은 불가능합니다. 그러나 일부 경우에는 해시 충돌이 발생하여 동일한 출력값을 가지는 다른 입력값이 존재할 수 있습니다.
해당 해시값의 입력값을 찾는 것은 불가능하지만, 가능한 입력값 중 하나를 찾아보겠습니다. 이를 위해 브루트포스(brute-force) 방식을 사용하여 가능한 모든 입력값을 시도하고 해당 입력값의 해시값이 일치하는지 확인합니다.
아래 코드는 문자열 “Hello, World!”에서 시작하여 가능한 모든 입력값을 시도하여 SHA-256 해시값이 315f5bdb76d078c43b8ac0064e4a0164612b1fce77c869345bfc94c75894edd3과 일치하는 입력값을 찾습니다.
import hashlib
# SHA-256 해시값
target_hash = "315f5bdb76d078c43b8ac0064e4a0164612b1fce77c869345bfc94c75894edd3"
# 가능한 모든 입력값을 시도
for i in range(100000):
input_str = f"Hello, World! {i}"
hash_object = hashlib.sha256(input_str.encode())
if hash_object.hexdigest() == target_hash:
print(f"Matching input found: {input_str}")
break
else:
print("Matching input not found")
결과는 Matching input not found 라고 나옵니다.
해시 함수는 일반적으로 단방향 함수이므로, 해시된 결과값으로부터 원래의 입력값을 찾는 것은 어렵습니다. 즉, 입력값으로부터 일관된 고정된 해시값을 생성하는 것은 가능하지만, 해시값으로부터 입력값을 찾는 것은 매우 어렵습니다.
따라서, 입력값을 찾는 것이 아니라, 입력값을 변경하여 원하는 해시값을 만들어내는 방법을 사용해야 합니다. 이를 브루트 포스(brute force) 공격이라고 합니다. 즉, 가능한 모든 입력값을 시도하여 원하는 해시값을 만드는 것입니다. 그러나 이 방법은 매우 느리고, 대부분의 해시함수는 이를 방지하기 위해 디자인됩니다.
따라서, 보안적인 이유로 해시함수를 사용할 때에는 원래의 입력값을 복원하는 것이 불가능하다는 것을 염두에 두고 사용해야 합니다.
브루트 포스(brute force) 말고 다른 방법으로 해시함수의 원래의 입력값을 찾는데 성공한 경우는?
브루트 포스(brute force) 외에도 여러 가지 방법이 있을 수 있습니다. 일부 알고리즘은 해시값이 공개되지 않았더라도 약간의 정보를 가지고 있는 경우 원래 입력값을 찾을 수 있습니다. 이를 위해 사용되는 기술로는 레인보우 테이블(rainbow table)이 있습니다.
레인보우 테이블은 해시 함수의 충돌(collisions)을 이용하여, 미리 계산된 해시값과 해당 값의 입력값을 딕셔너리 형태로 저장합니다. 이를 이용하면 해시값과 해당 값의 입력값이 매칭되는 경우를 빠르게 찾을 수 있습니다. 하지만 이 방법도 메모리와 시간이 많이 필요하며, 해시 함수가 충돌을 피하기 위해 사용하는 적절한 salt 값이 있다면 이 방법을 사용할 수 없습니다.
그러므로 브루트 포스 공격은 여전히 가장 일반적이고 유일한 방법으로 남아 있습니다. 다만, 브루트 포스 공격을 방지하기 위해 해시 함수가 안전한 방식으로 구현되고, 입력값이 충분히 복잡하게 구성되도록 하는 것이 중요합니다.
해시함수의 원래의 입력값을 찾는데 성공한 사례는?
해시 함수의 원래 입력 값을 찾는 것은 일반적으로 매우 어렵습니다. 그러나 때로는 운이 좋거나 공격자가 찾을 입력 값의 범위가 제한되어 있거나, 해시 함수 자체에 결함이 있을 경우에는 성공적으로 찾을 수도 있습니다.
가장 잘 알려진 사례 중 하나는 2012년 말에 LinkedIn에서 발생한 해킹 사건입니다. 이 사건에서는 해시 함수가 충돌에 취약한 점이 발견되어, 공격자들은 해당 사이트에 등록된 약 16만명의 사용자 계정 비밀번호를 해시 값에서 원래의 비밀번호로 역산하는 데에 성공했습니다.
하지만 이는 결국 해시 함수의 보안 결함에 의한 것이며, 보안 결함이 없는 충분히 안전한 해시 함수를 사용한다면, 원래의 입력 값을 찾는 것은 불가능에 가까울 것입니다.
해시 함수를 코딩에 구현할때 사용비용을 내야 하는가?
해시 함수는 암호화 기술 중 하나로, 이론적으로는 구현할 수 있지만 구현하기 어려운 경우가 많아서 대개 오픈소스 라이브러리 등을 활용하여 구현합니다. 이러한 라이브러리들은 대개 무료로 제공되며, 다양한 프로그래밍 언어에서 사용할 수 있습니다.
따라서, 해시 함수를 코딩에 구현할 때 사용비용을 내지 않아도 됩니다. 하지만, 상용 제품 등에서 암호화 기술을 사용하는 경우에는 해당 제품의 라이선스 정책 등을 확인하여야 합니다.
해시 함수와 독일의 이니그마의 차이는?
해시 함수와 Enigma는 서로 다른 원리를 사용합니다.
Enigma는 기계적인 암호화 기술로서, 기계적인 회전 장치를 이용해 평문을 암호화합니다. 이것은 전자기계식 암호기로, 암호화된 텍스트는 다른 Enigma 기계를 사용하여 해독됩니다.
반면에, 해시 함수는 임의의 크기의 데이터를 고정된 크기의 데이터로 변환하는 함수입니다. 해시 함수는 단방향 함수로, 입력값을 해시값으로 변환하는 것은 가능하지만, 해시값을 다시 입력값으로 변환하는 것은 매우 어렵거나 불가능합니다. 이는 해시 함수가 암호화 기술이 아니라 데이터 무결성 검증 기술이기 때문입니다.
해시 함수는 암호화 기술로 분류 되는 데이터 무결성 검증 기술로 분류되는가?
해시 함수는 데이터 무결성 검증 기술로 분류됩니다. 해시 함수는 입력값으로부터 고정된 크기의 해시값을 반환하므로, 같은 입력값에 대해서는 항상 같은 해시값을 반환합니다. 이러한 특성을 이용하여 데이터가 변조되지 않았는지 검증하거나, 데이터의 무결성을 보장하는 목적으로 사용됩니다. 그러나 암호화 기술과 마찬가지로 해시 함수도 보안에 중요한 역할을 합니다. 해시 함수는 충돌을 피하는 등의 안전한 알고리즘으로 구현되어야 하며, 보안에 민감한 정보를 다룰 때는 안전성을 고려하여 적절한 해시 함수를 선택해야 합니다.
해시 함수 기술이 있는데도 블록체인을 사용하는 이유는 무엇인가?
해시 함수는 데이터 무결성 검증에 사용되는 유용한 기술입니다. 하지만 해시 함수만으로는 데이터의 무결성을 보장할 수는 없습니다. 해시 함수는 입력값이 조금만 변경되어도 완전히 다른 해시 값을 출력하기 때문입니다. 이는 일부 데이터의 변경이 감지되지 않을 수 있음을 의미합니다.
블록체인은 해시 함수를 이용하여 데이터 무결성을 보장합니다. 하지만 블록체인은 해시 함수를 단순히 데이터 무결성 검증에만 사용하는 것이 아니라 분산 원장 기술로서의 기능을 수행합니다. 즉, 블록체인은 탈중앙화된 분산 시스템으로서, 여러 대의 컴퓨터에 분산되어 저장된 블록들이 체인 형태로 연결되어 있어, 중앙권한이 없는 믿을 수 있는 시스템을 구성합니다. 이러한 특징으로 블록체인은 디지털 자산의 거래, 데이터 저장 및 공유, 스마트 계약 등 다양한 분야에서 사용되고 있습니다.
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