区块链是怎么加密,区块链加密技术应用
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发布时间：2024-09-28 13:00
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时间：2024-10-15 02:04
密码学技术是区块链技术的核心。区块链的密码技术有数字签名算法和哈希算法。
数字签名算法
数字签名算法是数字签名标准的一个子集，表示了只用作数字签名的一个特定的公钥算法。密钥运行在由SHA-1产生的消息哈希：为了验证一个签名，要重新计算消息的哈希，使用公钥解密签名然后比较结果。缩写为DSA。
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数字签名是电子签名的特殊形式。到目前为止，至少已经有20多个国家通过法律认可电子签名，其中包括欧盟和美国，我国的电子签名法于2004年8月28日第十届全国人民代表大会常务委员会第十一次会议通过。数字签名在ISO7498-2标准中定义为：“附加在数据单元上的一些数据，或是对数据单元所作的密码变换，这种数据和变换允许数据单元的接收者用以确认数据单元来源和数据单元的完整性，并保护数据，防止被人（例如接收者）进行伪造”。数字签名机制提供了一种鉴别方法，以解决伪造、抵赖、冒充和篡改等问题，利用数据加密技术、数据变换技术，使收发数据双方能够满足两个条件：接收方能够鉴别发送方所宣称的身份；发送方以后不能否认其发送过该数据这一事实。
数字签名是密码学理论中的一个重要分支。它的提出是为了对电子文档进行签名，以替代传统纸质文档上的手写签名，因此它必须具备5个特性。
（1）签名是可信的。
（2）签名是不可伪造的。
（3）签名是不可重用的。
（4）签名的文件是不可改变的。
（5）签名是不可抵赖的。
哈希（hash）算法
Hash，就是把任意长度的输入（又叫做预映射，pre-image），通过散列算法，变换成固定长度的输出，该输出就是散列值。这种转换是一种压缩映射，其中散列值的空间通常远小于输入的空间，不同的输入可能会散列成相同的输出，但是不可逆向推导出输入值。简单的说就是一种将任意长度的消息压缩到某一固定长度的消息摘要的函数。
哈希（Hash）算法，它是一种单向密码*，即它是一个从明文到密文的不可逆的映射，只有加密过程，没有解密过程。同时，哈希函数可以将任意长度的输入经过变化以后得到固定长度的输出。哈希函数的这种单向特征和输出数据长度固定的特征使得它可以生成消息或者数据。
以比特币区块链为代表，其中工作量证明和密钥编码过程中多次使用了二次哈希，如SHA(SHA256(k))或者RIPEMD160(SHA256(K)),这种方式带来的好处是增加了工作量或者在不清楚协议的情况下增加破解难度。
以比特币区块链为代表，主要使用的两个哈希函数分别是：
1.SHA-256，主要用于完成PoW（工作量证明）计算；
2.RIPEMD160，主要用于生成比特币地址。如下图1所示，为比特币从公钥生成地址的流程。
【深度知识】区块链之加密原理图示(加密,签名)先放一张以太坊的架构图：
在学习的过程中主要是采用单个模块了学习了解的，包括P2P,密码学，网络，协议等。直接开始总结：
秘钥分配问题也就是秘钥的传输问题，如果对称秘钥，那么只能在线下进行秘钥的交换。如果在线上传输秘钥，那就有可能被拦截。所以采用非对称加密，两把钥匙，一把私钥自留，一把公钥公开。公钥可以在网上传输。不用线下交易。保证数据的安全性。
如上图，A节点发送数据到B节点，此时采用公钥加密。A节点从自己的公钥中获取到B节点的公钥对明文数据加密，得到密文发送给B节点。而B节点采用自己的私钥解密。
2、无法解决消息篡改。
如上图，A节点采用B的公钥进行加密，然后将密文传输给B节点。B节点拿A节点的公钥将密文解密。
1、由于A的公钥是公开的，一旦网上黑客拦截消息，密文形同虚设。说白了，这种加密方式，只要拦截消息，就都能解开。
2、同样存在无法确定消息来源的问题，和消息篡改的问题。
如上图，A节点在发送数据前，先用B的公钥加密，得到密文1，再用A的私钥对密文1加密得到密文2。而B节点得到密文后，先用A的公钥解密，得到密文1，之后用B的私钥解密得到明文。
1、当网络上拦截到数据密文2时，由于A的公钥是公开的，故可以用A的公钥对密文2解密，就得到了密文1。所以这样看起来是双重加密，其实最后一层的私钥签名是无效的。一般来讲，我们都希望签名是签在最原始的数据上。如果签名放在后面，由于公钥是公开的，签名就缺乏安全性。
2、存在性能问题，非对称加密本身效率就很低下，还进行了两次加密过程。
如上图，A节点先用A的私钥加密，之后用B的公钥加密。B节点收到消息后，先采用B的私钥解密，然后再利用A的公钥解密。
1、当密文数据2被黑客拦截后，由于密文2只能采用B的私钥解密，而B的私钥只有B节点有，其他人无法机密。故安全性最高。
2、当B节点解密得到密文1后，只能采用A的公钥来解密。而只有经过A的私钥加密的数据才能用A的公钥解密成功，A的私钥只有A节点有，所以可以确定数据是由A节点传输过来的。
经两次非对称加密，性能问题比较严重。
基于以上篡改数据的问题，我们引入了消息认证。经过消息认证后的加密流程如下：
当A节点发送消息前，先对明文数据做一次散列计算。得到一个摘要,之后将照耀与原始数据同时发送给B节点。当B节点接收到消息后，对消息解密。解析出其中的散列摘要和原始数据，然后再对原始数据进行一次同样的散列计算得到摘要1,比较摘要与摘要1。如果相同则未被篡改，如果不同则表示已经被篡改。
在传输过程中，密文2只要被篡改，最后导致的hash与hash1就会产生不同。
无法解决签名问题，也就是双方相互攻击。A对于自己发送的消息始终不承认。比如A对B发送了一条错误消息，导致B有损失。但A抵赖不是自己发送的。
在(三)的过程中，没有办法解决交互双方相互攻击。什么意思呢？有可能是因为A发送的消息，对A节点不利，后来A就抵赖这消息不是它发送的。
为了解决这个问题，故引入了签名。这里我们将(二)-4中的加密方式，与消息签名合并设计在一起。
在上图中，我们利用A节点的私钥对其发送的摘要信息进行签名，然后将签名+原文，再利用B的公钥进行加密。而B得到密文后，先用B的私钥解密，然后对摘要再用A的公钥解密，只有比较两次摘要的内容是否相同。这既避免了防篡改问题，有规避了双方攻击问题。因为A对信息进行了签名，故是无法抵赖的。
为了解决非对称加密数据时的性能问题，故往往采用混合加密。这里就需要引入对称加密，如下图:
在对数据加密时，我们采用了双方共享的对称秘钥来加密。而对称秘钥尽量不要在网络上传输，以免丢失。这里的共享对称秘钥是根据自己的私钥和对方的公钥计算出的，然后适用对称秘钥对数据加密。而对方接收到数据时，也计算出对称秘钥然后对密文解密。
以上这种对称秘钥是不安全的，因为A的私钥和B的公钥一般短期内固定，所以共享对称秘钥也是固定不变的。为了增强安全性，最好的方式是每次交互都生成一个临时的共享对称秘钥。那么如何才能在每次交互过程中生成一个随机的对称秘钥，且不需要传输呢？
那么如何生成随机的共享秘钥进行加密呢？
对于发送方A节点，在每次发送时，都生成一个临时非对称秘钥对，然后根据B节点的公钥和临时的非对称私钥可以计算出一个对称秘钥(KA算法-KeyAgreement)。然后利用该对称秘钥对数据进行加密，针对共享秘钥这里的流程如下：
对于B节点，当接收到传输过来的数据时，解析出其中A节点的随机公钥，之后利用A节点的随机公钥与B节点自身的私钥计算出对称秘钥(KA算法)。之后利用对称秘钥机密数据。
对于以上加密方式，其实仍然存在很多问题，比如如何避免重放攻击(在消息中加入Nonce)，再比如彩虹表(参考KDF机制解决)之类的问题。由于时间及能力有限，故暂时忽略。
那么究竟应该采用何种加密呢？
主要还是基于要传输的数据的安全等级来考量。不重要的数据其实做好认证和签名就可以，但是很重要的数据就需要采用安全等级比较高的加密方案了。
密码套件是一个网络协议的概念。其中主要包括身份认证、加密、消息认证(MAC)、秘钥交换的算法组成。
在整个网络的传输过程中，根据密码套件主要分如下几大类算法：
秘钥交换算法：比如ECDHE、RSA。主要用于客户端和服务端握手时如何进行身份验证。
消息认证算法：比如SHA1、SHA2、SHA3。主要用于消息摘要。
批量加密算法：比如AES,主要用于加密信息流。
伪随机数算法：例如TLS1.2的伪随机函数使用MAC算法的散列函数来创建一个主密钥——连接双方共享的一个48字节的私钥。主密钥在创建会话密钥（例如创建MAC）时作为一个熵来源。
在网络中，一次消息的传输一般需要在如下4个阶段分别进行加密，才能保证消息安全、可靠的传输。
握手/网络协商阶段：
在双方进行握手阶段，需要进行链接的协商。主要的加密算法包括RSA、DH、ECDH等
身份认证阶段：
身份认证阶段，需要确定发送的消息的来源来源。主要采用的加密方式包括RSA、DSA、ECDSA(ECC加密，DSA签名)等。
消息加密阶段：
消息加密指对发送的信息流进行加密。主要采用的加密方式包括DES、RC4、AES等。
消息身份认证阶段/防篡改阶段：
主要是保证消息在传输过程中确保没有被篡改过。主要的加密方式包括MD5、SHA1、SHA2、SHA3等。
ECC：EllipticCurvesCryptography，椭圆曲线密码编码学。是一种根据椭圆上点倍积生成公钥、私钥的算法。用于生成公私秘钥。
ECDSA：用于数字签名,是一种数字签名算法。一种有效的数字签名使接收者有理由相信消息是由已知的发送者创建的，从而发送者不能否认已经发送了消息(身份验证和不可否认)，并且消息在运输过程中没有改变。ECDSA签名算法是ECC与DSA的结合，整个签名过程与DSA类似，所不一样的是签名中采取的算法为ECC，最后签名出来的值也是分为r,s。主要用于身份认证阶段。
ECDH：也是基于ECC算法的霍夫曼树秘钥，通过ECDH，双方可以在不共享任何秘密的前提下协商出一个共享秘密，并且是这种共享秘钥是为当前的通信暂时性的随机生成的，通信一旦中断秘钥就消失。主要用于握手磋商阶段。
ECIES：是一种集成加密方案,也可称为一种混合加密方案，它提供了对所选择的明文和选择的密码文本攻击的语义安全性。ECIES可以使用不同类型的函数：秘钥协商函数(KA)，秘钥推导函数(KDF)，对称加密方案(ENC)，哈希函数(HASH),H-MAC函数(MAC)。
ECC是椭圆加密算法，主要讲述了按照公私钥怎么在椭圆上产生，并且不可逆。ECDSA则主要是采用ECC算法怎么来做签名，ECDH则是采用ECC算法怎么生成对称秘钥。以上三者都是对ECC加密算法的应用。而现实场景中，我们往往会采用混合加密(对称加密，非对称加密结合使用，签名技术等一起使用)。ECIES就是底层利用ECC算法提供的一套集成(混合)加密方案。其中包括了非对称加密，对称加密和签名的功能。
metacharset="utf-8"
这个先订条件是为了保证曲线不包含奇点。
所以，随着曲线参数a和b的不断变化，曲线也呈现出了不同的形状。比如:
所有的非对称加密的基本原理基本都是基于一个公式K=kG。其中K代表公钥，k代表私钥，G代表某一个选取的基点。非对称加密的算法就是要保证该公式不可进行逆运算(也就是说G/K是无法计算的)。*
ECC是如何计算出公私钥呢？这里我按照我自己的理解来描述。
我理解，ECC的核心思想就是：选择曲线上的一个基点G，之后随机在ECC曲线上取一个点k(作为私钥)，然后根据kG计算出我们的公钥K。并且保证公钥K也要在曲线上。*
那么kG怎么计算呢？如何计算kG才能保证最后的结果不可逆呢？这就是ECC算法要解决的。
首先，我们先随便选择一条ECC曲线，a=-3,b=7得到如下曲线：
在这个曲线上，我随机选取两个点，这两个点的乘法怎么算呢？我们可以简化下问题，乘法是都可以用加法表示的，比如22=2+2，35=5+5+5。那么我们只要能在曲线上计算出加法，理论上就能算乘法。所以，只要能在这个曲线上进行加法计算，理论上就可以来计算乘法，理论上也就可以计算k*G这种表达式的值。
曲线上两点的加法又怎么算呢？这里ECC为了保证不可逆性，在曲线上自定义了加法体系。
现实中，1+1=2，2+2=4，但在ECC算法里，我们理解的这种加法体系是不可能。故需要自定义一套适用于该曲线的加法体系。
ECC定义，在图形中随机找一条直线，与ECC曲线相交于三个点(也有可能是两个点)，这三点分别是P、Q、R。
那么P+Q+R=0。其中0不是坐标轴上的0点，而是ECC中的无穷远点。也就是说定义了无穷远点为0点。
同样，我们就能得出P+Q=-R。由于R与-R是关于X轴对称的，所以我们就能在曲线上找到其坐标。
P+R+Q=0,故P+R=-Q,如上图。
以上就描述了ECC曲线的世界里是如何进行加法运算的。
从上图可看出，直线与曲线只有两个交点，也就是说直线是曲线的切线。此时P,R重合了。
也就是P=R,根据上述ECC的加法体系，P+R+Q=0,就可以得出P+R+Q=2P+Q=2R+Q=0
于是乎得到2P=-Q(是不是与我们非对称算法的公式K=kG越来越近了)。
于是我们得出一个结论，可以算乘法，不过只有在切点的时候才能算乘法，而且只能算2的乘法。
假若2可以变成任意个数进行想乘，那么就能代表在ECC曲线里可以进行乘法运算，那么ECC算法就能满足非对称加密算法的要求了。
那么我们是不是可以随机任何一个数的乘法都可以算呢？答案是肯定的。也就是点倍积计算方式。
选一个随机数k,那么k*P等于多少呢？
我们知道在计算机的世界里，所有的都是二进制的，ECC既然能算2的乘法，那么我们可以将随机数k描述成二进制然后计算。假若k=151=10010111
由于2P=-Q所以这样就计算出了kP。这就是点倍积算法。所以在ECC的曲线体系下是可以来计算乘法，那么以为这非对称加密的方式是可行的。
至于为什么这样计算是不可逆的。这需要大量的推演，我也不了解。但是我觉得可以这样理解：
我们的手表上，一般都有时间刻度。现在如果把1990年01月01日0点0分0秒作为起始点，如果告诉你至起始点为止时间流逝了整1年，那么我们是可以计算出现在的时间的，也就是能在手表上将时分秒指针应该指向00：00：00。但是反过来，我说现在手表上的时分秒指针指向了00：00：00,你能告诉我至起始点算过了有几年了么？
ECDSA签名算法和其他DSA、RSA基本相似，都是采用私钥签名，公钥验证。只不过算法体系采用的是ECC的算法。交互的双方要采用同一套参数体系。签名原理如下：
在曲线上选取一个无穷远点为基点G=(x,y)。随机在曲线上取一点k作为私钥，K=k*G计算出公钥。
签名过程：
生成随机数R,计算出RG.
根据随机数R,消息M的HASH值H,以及私钥k,计算出签名S=(H+kx)/R.
将消息M,RG,S发送给接收方。
签名验证过程：
接收到消息M,RG,S
根据消息计算出HASH值H
根据发送方的公钥K,计算HG/S+xK/S,将计算的结果与RG比较。如果相等则验证成功。
公式推论：
HG/S+xK/S=HG/S+x(kG)/S=(H+xk)/GS=RG
在介绍原理前，说明一下ECC是满足结合律和交换律的，也就是说A+B+C=A+C+B=(A+C)+B。
这里举一个WIKI上的例子说明如何生成共享秘钥，也可以参考AliceAndBob的例子。
Alice与Bob要进行通信，双方前提都是基于同一参数体系的ECC生成的公钥和私钥。所以有ECC有共同的基点G。
生成秘钥阶段：
Alice采用公钥算法KA=ka*G，生成了公钥KA和私钥ka,并公开公钥KA。
Bob采用公钥算法KB=kb*G，生成了公钥KB和私钥kb,并公开公钥KB。
计算ECDH阶段：
Alice利用计算公式Q=ka*KB计算出一个秘钥Q。
Bob利用计算公式Q'=kb*KA计算出一个秘钥Q'。
共享秘钥验证：
Q=kaKB=ka*kb*G=ka*G*kb=KA*kb=kb*KA=Q'
故双方分别计算出的共享秘钥不需要进行公开就可采用Q进行加密。我们将Q称为共享秘钥。
在以太坊中，采用的ECIEC的加密套件中的其他内容：
1、其中HASH算法采用的是最安全的SHA3算法Keccak。
2、签名算法采用的是ECDSA
3、认证方式采用的是H-MAC
4、ECC的参数体系采用了secp256k1,其他参数体系参考这里
H-MAC全程叫做Hash-basedMessageAuthenticationCode.其模型如下：
在以太坊的UDP通信时(RPC通信加密方式不同)，则采用了以上的实现方式，并扩展化了。
首先，以太坊的UDP通信的结构如下：
其中，sig是经过私钥加密的签名信息。mac是可以理解为整个消息的摘要，ptype是消息的事件类型，data则是经过RLP编码后的传输数据。
其UDP的整个的加密，认证，签名模型如下：
区块链音乐加密怎么设置
区块链音乐加密设置的方法如下：
1、选中要解密的一些MP3文件。选中以后右击，点击添加到压缩文件。
2、选择高级即可加密。
什么是区块链加密算法？区块链加密算法（EncryptionAlgorithm）
非对称加密算法是一个函数，通过使用一个加密钥匙，将原来的明文文件或数据转化成一串不可读的密文代码。加密流程是不可逆的，只有持有对应的解密钥匙才能将该加密信息解密成可阅读的明文。加密使得私密数据可以在低风险的情况下，通过公共网络进行传输，并保护数据不被第三方窃取、阅读。
区块链技术的核心优势是去中心化，能够通过运用数据加密、时间戳、分布式共识和经济激励等手段，在节点无需互相信任的分布式系统中实现基于去中心化信用的点对点交易、协调与协作，从而为解决中心化机构普遍存在的高成本、低效率和数据存储不安全等问题提供了解决方案。
区块链的应用领域有数字货币、通证、金融、防伪溯源、隐私保护、供应链、娱乐等等，区块链、比特币的火爆，不少相关的top域名都被注册，对域名行业产生了比较大的影响。
区块链技术如何保障信息主体隐私和权益隐私保护手段可以分为三类：
一是对交易信息的隐私保护，对交易的发送者、交易接受者以及交易金额的隐私保护，有混币、环签名和机密交易等。
二是对智能合约的隐私保护，针对合约数据的保护方案，包含零知识证明、多方安全计算、同态加密等。
三是对链上数据的隐私保护，主要有账本隔离、私有数据和数据加密授权访问等解决方案。
拓展资料：
一、区块链加密算法隔离身份信息与交易数据
1、区块链上的交易数据，包括交易地址、金额、交易时间等，都公开透明可查询。但是，交易地址对应的所用户身份，是匿名的。通过区块链加密算法，实现用户身份和用户交易数据的分离。在数据保存到区块链上之前，可以将用户的身份信息进行哈希计算，得到的哈希值作为该用户的唯一标识，链上保存用户的哈希值而非真实身份数据信息，用户的交易数据和哈希值进行*，而不是和用户身份信息进行*。
2、由此，用户产生的数据是真实的，而使用这些数据做研究、分析时，由于区块链的不可逆性，所有人不能通过哈希值还原注册用户的姓名、电话、邮箱等隐私数据，起到了保护隐私的作用。
二、区块链“加密存储+分布式存储”
加密存储，意味着访问数据必须提供私钥，相比于普通密码，私钥的安全性更高，几乎无法被暴力破解。分布式存储，去中心化的特性在一定程度上降低了数据全部被泄漏的风险，而中心化的数据库存储，一旦数据库被黑客攻击入侵，数据很容易被全部盗走。通过“加密存储+分布式存储”能够更好地保护用户的数据隐私。
三、区块链共识机制预防个体风险
共识机制是区块链节点就区块信息达成全网一致共识的机制，可以保障最新区块被准确添加至区块链、节点存储的区块链信息一致不分叉，可以抵御恶意攻击。区块链的价值之一在于对数据的共识治理，即所有用户对于上链的数据拥有平等的管理权限，因此首先从操作上杜绝了个体犯错的风险。通过区块链的全网共识解决数据去中心化，并且可以利用零知识证明解决验证的问题，实现在公开的去中心化系统中使用用户隐私数据的场景，在满足互联网平台需求的同时，也使部分数据仍然只掌握在用户手中。
四、区块链零知识证明
零知识证明指的是证明者能够在不向验证者提供任何有用的信息的情况下，使验证者相信某个论断是正确的，即证明者既能充分证明自己是某种权益的合法拥有者，又不把有关的信息泄漏出去，即给外界的“知识”为“零”。应用零知识证明技术，可以在密文情况下实现数据的关联关系验证，在保障数据隐私的同时实现数据共享。
