对于网站来说， 再没有什么比用户信息泄露更让人尴尬的了。 尤其是当存有用户密码的文件如果被黑客获取， 对网站的安全和用户的信心来说都是巨大的打击。 如最近的Ebay泄密事件和小米的用户数据泄露事件。 保证用户信息安全首先需要正确理解对于用户密码的安全控制和保护。 这里OWASP的主席Michael Coates最近的一篇关于一些基本概念的介绍能够帮助开发人员更好的理解现代Hashing算法和加密对于用户密码保护的作用。 安全牛编译如下： 在过去几个月， 我们看到了一些严重的数据泄露事件， Ebay和Adobe的数据泄露事件影响了几百万用户。 Snapchat也遭受到了数据泄露事件的影响。 每一次密码泄露事件后， 人们都会问同一个问题， 这些密码的存储是不是安全？ 不幸的是， 这个看上去简单的问题其实并不好回答。 尽管在很多情况下， Hashing和加密都能够满足安全存储的需要， 对于在线应用而言， 很多情况下， 对于用户密码的安全存储往往只有一种正确的方案。 Hashing.是通过一个不可逆的杂凑函数计算出一个Hash值， 而通过这个值无法逆向计算出输入值（比如用户密码）。 对称加密则是采用密钥进行加密计算， 这是一种可逆的运算。 任何人如果有了密钥， 就能够解密出原始明文。
下表是Hashing和对称加密的对比
显示第 1 至 6 项结果，共 6 项 当在线应用收到一个用户名和一个密码后， 就以密码为输入到杂凑函数中去得出一个Hash值， 然后用这个Hash值与数据库中存储的该用户的密码Hash值做比较， 如果两个Hash值相同， 就可以认为用户提供了有效的用户名和密码。 采用Hashing的好处是， 应用不需要存储用户的明文密码， 只需要存储Hash值。 在线应用如何利用密码的Hash值来认证用户 下图就是关于采用Hashing方式的简单描述: 那么， 所有杂凑算法都能用吗？ 不是的， 事实上， 杂凑算法中不同的算法的差别很大， 并不是所有的杂凑算法都适合存储密码。 说起来可能有点出人预料， 早期的杂凑算法速度过快， 黑客们尽管不能通过Hash值逆向计算出原输入值， 但是黑客们可以通过暴力破解的方式遍历所有可能的密码组合来尝试能够能够“碰撞”到用户密码的Hash值。 为了避免这种威胁， 现代的杂凑算法能够通过多重迭代， 使得在每次Hash计算时产生一些延时， 对单次Hash计算， 这样的延时基本没有任何影响， 而对于黑客的暴力破解来说， 几百万次计算的延时能够被放大几百年， 这样到使得暴力破解基本不现实的地步。 在Hashing中， 最好采用针对每个用户的盐化方式， 通过对用户密码添加一个随机字符串（随机字符串可以是显式存储）， 这样可以相同的密码产生相同的Hash值， 这样， 攻击者可以下载一个巨大的存有事先计算好Hash值的查找表， 也叫做彩虹表。 通过Hash值， 反向查找对应的输入值。 而通过下面两个表格可以看出， 通过对不同用户进行不同的盐化， 同样的密码就会出现不同的Hash值， 这样使得攻击者利用彩虹表进行攻击变得困难。 |
