深入解析ssdeep模糊哈希演算法

在信息安全領域，哈希演算法是一個重要的工具。一種新型的哈希演算法ssdeep，能夠對內容進行模糊匹配，被廣泛應用於惡意代碼、文件比較、文本比對等方面。

一、ssdeep演算法

ssdeep全稱是”Sampled String Similariy Detection”，即樣本字元串相似性檢測。通俗來講，就是為數據塊生成固定長度的哈希值，通過哈希值比較來檢測相似性。與傳統哈希演算法本質上不同的是，ssdeep根據字元串塊中的子串生成哈希值，因此可以進行模糊匹配。

ssdeep演算法不僅考慮了字元串塊的內容，而且考慮了字元串塊的長度。ssdeep演算法具有以下特徵：

• ssdeep通常用來進行相似性計算，而不是相等性計算。
• ssdeep的哈希值表示相似性而不是差異性，因此，ssdeep的哈希值之間不能進行比較。
• ssdeep生成的哈希值並不是絕對唯一的，可以通過選項進行改變哈希值的唯一性。
• ssdeep對大文件的哈希值不是通過直接計算字元串塊的哈希值得出的，而是通過對文件分塊計算每一塊的哈希值得出整個文件的哈希值。

二、ssdeep文件怎麼下載

ssdeep在ssdeep官網上進行下載：http://ssdeep.sourceforge.net/

可以選擇不同的版本，如Windows版、UNIX/Linux版等。安裝非常簡單，在官網上進行下載安裝即可。

三、ssdeep原理

ssdeep生成的哈希值基於兩種方法，第一種方法是生成文本塊中所有子塊的集合，通過集合中的每個子塊各生成一個哈希值得到整體哈希值；第二種方法是通過滑動窗口來截取內容，然後生成哈希值。ssdeep根據這兩種方法生成的哈希值進行拼接，得到最終的哈希值。

ssdeep演算法的主要步驟如下：

• 分塊： ssdeep將文件按照固定的大小分成多個塊。
• 塊哈希： 對每個塊，使用哈希演算法生成哈希值。
• 序列建立： 每個塊哈希值排列成一個序列。
• 匹配： 使用字元n-grams比較桶(塊集合)之間的相似度，並且修正這個相似度以考慮不同文檔的大小差異。可以通過一范化達到歸一化。
• 輸出： 輸出信息匹配，以及可選的比對百分比。

四、ssdeep模糊哈希演算法

ssdeep的模糊哈希演算法廣泛用於計算機取證、虛擬機檢測和Web應用程序的文件自動分類等領域。模糊哈希在確定文件相似度先前是一種重要技術，但是ssdeep的模糊哈希提供了更快、更準確的方式來識別相似的文檔。

下面是Python中ssdeep模塊的示常式序：

import ssdeep

str1 = "Python is a powerful programming language."
str2 = "PHP is a server-side scripting language."
str3 = "JavaScript is widely used in web development."

# 計算字元串的哈希值
hash1 = ssdeep.hash(str1)
hash2 = ssdeep.hash(str2)
hash3 = ssdeep.hash(str3)

# 計算相似性
score1 = ssdeep.compare(hash1, hash2)
score2 = ssdeep.compare(hash1, hash3)

print(score1) # 輸出字元串str1和str2之間的相似性
print(score2) # 輸出字元串str1和str3之間的相似性

五、ssdeep是什麼意思

ssdeep的”ss”是”Sampled String”的縮寫，”deep”代表”Hashing”。因此，ssdeep是”Sampled String Similariy Detection Hashing algorithm”的縮寫。ssdeep的哈希值使用隨機化已達到更好的哈希演算法的性能。ssdeep的哈希值具有以下特徵：

• 哈希值越長表示字元串塊的長度和數量越多。
• ssdeep的哈希值具有高度抗碰撞性。
• ssdeep的哈希值能夠處理其中部分內容被修改或替換的情況。ssdeep演算法允許在塊集合中添加、刪除或替換子塊，因此也被稱為”有操作的哈希演算法”。

總之，ssdeep是一種快速、高效、可靠的哈希演算法，被廣泛應用於文件比較、惡意代碼檢測、文本比對等方面。