什么是哈希洪水攻击（Hash-Flooding Attack）？
哈希函数和哈希表基础
要理解哈希洪水攻击，我们首先要了解哈希函数和哈希表的工作原理。
哈希函数 (Hash Function): 它是一个数学函数，可以将任意长度的输入（如字符串、文件等）映射成一个固定长度的输出，这个输出被称为哈希值或散列值。好的哈希函数应该具备以下特性：
确定性: 相同的输入总是产生相同的输出。
快速计算: 计算哈希值的过程应该非常高效。
抗碰撞性 (Collision Resistance): 很难找到两个不同的输入，它们的哈希值是相同的。这在密码学中尤其重要，但在我们讨论的哈希洪水攻击中，我们实际上是在利用“碰撞容易发生”的特性，所以这里指的是弱抗碰撞性。
雪崩效应 (Avalanche Effect): 输入的微小改变会导致输出的哈希值发生巨大变化。
哈希表 (Hash Table): 是一种数据结构，它利用哈希函数来存储键值对。当需要存储一个键值对时，会先用哈希函数计算出键的哈希值，然后根据这个哈希值确定存储位置。为了处理哈希值相同的情况（即发生“碰撞”），哈希表通常采用以下一种或多种方法：
链地址法 (Chaining): 在每个哈希桶中存储一个链表，当发生碰撞时，将新的键值对添加到对应链表的末尾。
开放地址法 (Open Addressing): 当发生碰撞时，会在哈希表中寻找下一个可用的空位来存储键值对（例如，线性探测、二次探测、双重哈希等）。
哈希洪水攻击的工作原理
哈希洪水攻击的核心在于利用哈希表的“短板”。在理想情况下，一个设计良好的哈希函数会将输入均匀地分布到哈希表的各个桶中。然而，当攻击者能够控制输入数据时，他们就可以制造出大量的输入，这些输入经过哈希函数计算后，会集中落入少数几个哈希桶中。
攻击过程大致如下：
1. 识别目标: 攻击者首先确定他们想要攻击的系统或应用程序中使用了哪些哈希表结构。这可能涉及到对应用程序进行逆向工程、分析其网络流量、或者通过已知的漏洞（例如，某些网络协议在处理特定类型的数据时会使用哈希表）。
2. 构造恶意输入: 攻击者会精心构造一系列输入数据。这些数据的关键在于，它们经过目标系统的哈希函数处理后，会产生大量的哈希碰撞。例如，攻击者可能会寻找一组具有相同前缀或后缀的字符串，这些字符串在经过特定的哈希函数（尤其是那些设计不当或在特定场景下表现不佳的哈希函数）计算后，会落入同一个哈希桶。
3. 淹没哈希表: 攻击者通过发送大量的这种恶意构造的输入数据到目标系统。这些数据会被系统放入哈希表中。由于大量输入落入了少数几个哈希桶，这些桶中的链表（如果使用链地址法）会变得非常长，或者在开放地址法中，会发生大量的探测，导致哈希表的查找和插入操作的效率急剧下降。
4. 性能退化:
链地址法: 当一个哈希桶中的链表长度达到 `O(n)`（`n` 是哈希表中的元素数量），查找一个元素就需要遍历整个链表，操作复杂度从理想的 `O(1)` 变成 `O(n)`。如果攻击者发送 `m` 个元素，而它们都落在同一个桶里，那么每次对这个桶的操作都将是 `O(m)`。
开放地址法: 发生大量碰撞会导致频繁的探测，寻找空位的时间大大增加，使得插入和查找操作的平均时间复杂度显著提高。
5. 服务拒绝: 随着哈希表的性能急剧下降，系统处理请求的速度会变得非常慢。这会导致合法的用户无法正常访问服务，或者系统的响应时间超出可接受的范围，从而达到拒绝服务的目的。在某些情况下，如果内存管理不当，大量的长链表或探测导致的内存访问也可能耗尽系统资源，导致系统崩溃。
为什么会出现哈希洪水攻击？
并非所有哈希函数都容易受到这种攻击，但以下因素会增加其可能性：
设计不佳的哈希函数: 某些哈希函数在设计时没有充分考虑如何将输入均匀分布。例如，一些简单的哈希函数可能只关注输入的某些部分，导致具有相似模式的输入产生相同的哈希值。
不适合的哈希函数选择: 在某些应用场景下，虽然一个哈希函数在密码学上很安全（抗碰撞性强），但它的性能可能不如为特定目的优化的哈希函数。如果应用程序错误地选择了安全性高但速度慢或对特定输入敏感的哈希函数，就可能成为攻击目标。
对输入缺乏验证: 应用程序在接收到用户输入后，直接将其用于哈希计算，而没有对输入进行适当的验证或限制。
缺乏合理的哈希表实现: 例如，没有设置哈希表的最大负载因子，或者没有实现动态扩容机制。
常见攻击向量示例
HTTP GET 请求: 攻击者可以构造大量的 HTTP GET 请求，其中 URL 的查询参数经过哈希后，容易发生碰撞。例如，攻击大量类似 `?a=x&b=y` 和 `?b=y&a=x` 这样的查询字符串，如果哈希函数对参数顺序不敏感，它们可能落入同一个桶。
POST 请求中的 JSON 或 XML 数据: 攻击者可以构造包含大量键值对的 JSON 或 XML 数据，这些键经过哈希后容易发生碰撞。
Cookie 或 Session ID: 浏览器发送的 Cookie 中的某些字段，如果包含易于碰撞的模式，也可能被利用。
防御措施
为了防范哈希洪水攻击，可以采取以下措施：
1. 使用安全的哈希函数:
加密哈希函数: 例如 SHA256、SHA3 等，它们的设计目标就是强抗碰撞性，但可能性能较低。
非加密哈希函数（特定场景优化）: 对于 Web 应用，如用于 URL 解析、session 管理等，可以使用专门为这些场景设计的、性能较高且能提供良好随机性的哈希函数，例如 MurmurHash3、FNV1a 等。关键是要选择一个在处理预期输入范围时能提供良好分布的函数。
随机化哈希函数: 在服务器启动时，为哈希函数选择一个随机的“种子”（salt），这使得攻击者即使知道了算法，也难以预先构造出针对特定服务器的攻击输入。每个服务器实例使用不同的种子。
2. 限制输入大小和复杂度: 对用户输入的数据进行长度限制，避免过长的字符串被用作哈希键。
3. 验证和过滤输入: 在将用户输入用于哈希计算之前，进行适当的验证和清理，移除潜在的攻击模式。
4. 使用更健壮的哈希表实现:
动态扩容: 当哈希表的负载因子超过一定阈值时，自动增加表的大小，重新哈希所有元素。这有助于缓解局部性问题。
限制链表长度/探测次数: 在哈希表中设置一个硬性限制，如果某个桶的链表过长，或者开放地址法的探测次数过多，可以拒绝该操作或进行报警。
5. 应用层面的速率限制: 对来自同一源 IP 地址的请求进行速率限制，阻止攻击者在短时间内发送大量恶意请求。
6. Web 应用防火墙 (WAF): WAF 可以检测和阻止已知的攻击模式，包括一些针对哈希函数的攻击。
总结
哈希洪水攻击是一种有效的服务拒绝攻击，它利用了哈希表在处理大量具有碰撞的输入时的性能瓶颈。通过精心构造输入数据，攻击者能够使得哈希表的查找和插入操作变得极为缓慢，最终导致系统不可用。理解哈希函数和哈希表的工作原理，选择合适的哈希函数，并结合安全的输入处理和系统设计，是防范这类攻击的关键。
网友意见
你开了一家菜鸟驿站，代收周围几百个小区的所有包裹。因为每天的包裹量很大，如何在取件人到来时快速找出他想要的包裹就成了很重要的问题。
正巧，开菜鸟驿站前你是个程序员，于是很自然就想到可以把包裹按照收件人的手机尾号进行堆放。只要以倒数第二位作为货架号、倒数第一位作为层号就可以了。比如手机尾号 24 的取件人的包裹就应该放在二号货架的第四层。
你家的菜鸟驿站开张了，生意很好，货架也够用。双十一期间虽然包裹多、货架上放不下，但问题不大，货架上放不下就堆在对应货架前的地上：二号货架第四层找不到包裹，就在二号货架前地上的包裹堆里找就可以了。特殊时期特殊对待，大家都是街坊，可以理解。
隔壁吴老二从小和你不对付，听说你赚了钱就气得浑身发抖。他摸清楚你是按照手机尾号放快递之后就想了个法子，特意去营业厅挑了一堆以 2X 结尾的手机号，每天从淘宝上买些不值钱又占地方的玩意儿寄到菜鸟驿站。于是二号货架常年是满的，货架前也常年堆着一堆包裹。别人的包裹都很快可以找到，耗费不到一分钟；而凡是手机尾号是 2X 的居民就都倒了血霉了，货架上基本没法找到，得去快件堆里一个个翻，每次不花个五六分钟别想找到包裹。这要是店里人手不够，尾号非 2X 的人还排队排在几个 2X 尾号的人后面取件，那酸爽……反正从此以后，吐槽源源不断，你的生意也一天不如一天了。
小区里有个产品经理朋友建议你可以多加个货架专门处理二号货架爆仓的情况，但你清楚地知道这样的特殊处理是治标不治本的。问题的根本是只要有人知道你是按照手机尾号放置包裹的，就可以用很小的成本「构造」包裹，让特定手机尾号的包裹像洪水般涌来（嗯，此处点题），降低你店里的工作效率，达到攻击的目的。
所以解决方法也就很明显了：不要让取件人可以轻易猜到你是如何放置包裹的。
在苦思冥想一周无果之后，你打听了一下，才发现隔壁村的菜鸟驿站居然是用现成的管理系统的。包裹入站时系统直接生成取件码，取件码均匀分散到货架层数，比如 1-2-1234 表示这是本驿站收到的第 1234 个包裹，应该放在一号货架第二层。这样取件人就没法通过构造特定的包裹进行攻击了。
你恍然大悟，然后把手边的《编程珠玑》给扔了。（啊抱歉，忽然发现上面的想法好像不是这本书里来的，但一时半会儿想不出是哪本书里提到的了。嘛～意思是这个意思，摊手。）
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p.s. 这个问题原本问的是 Hash-Flooding，不幸中途被编辑上了「哈希碰撞攻击」的错误中文翻译，这是两个不同范围的概念。
如果一名程序员想要接触信息安全的话，哈希洪水攻击我是一定会重点圈出来的。一方面是因为它的原理非常简单，只要掌握一点数据结构方面的基本知识就能理解；另一方面是因为，它是我入坑以来对我启发最大的技术之一，从中不仅可以学到一项具体的攻击技术，还可以看到“软件开发从业人员”和“信息安全从业人员”之间决定性的分野。
比较遗憾的是，国内互联网上真正搞懂这项攻击的人不多。虽然有几篇不错的文章讲清了它的攻击原理，但他们给出的防御手段也不过是“限制参数个数”、“禁止不明用户提交数据”之类的东西，无法从根本上解决哈希洪水攻击。所以我才决定这几天抽时间写篇长文回答，讲讲哈希洪水攻击的攻与防。
顺便一提，我没记错的话，阿里还曾经拿这个问题做过面试题，这个选题可以说是很有品味了。
0x01 哈希洪水攻击的成因
哈希洪水攻击（Hash-Flooding Attack）是一种拒绝服务攻击（Denial of Service），一旦后端接口存在合适的攻击面，攻击者就能轻松让整台服务器陷入瘫痪。
那么，所谓的“合适的攻击面”到底指什么呢？我们先来复习一下本科水平的数据结构知识吧。
在各种常用的数据结构里，有些数据结构的“平均运行时间”和“最差运行时间”会差很远，比如哈希表（Hash Table）。假设我们想要连续插入 个元素到哈希表中：
- 如果这些元素的键（Key）极少出现相同哈希值，这项任务就只需 的时间。
- 如果这些键频繁出现相同的哈希值（频繁发生碰撞），这项任务就需要 的时间。
这应该是每个学过数据结构的学生都知道的常识，不过大部分人看过之后就很快忘掉了。
2003年，Scott A. Crosby 和 Dan S. Wallach 两位研究人员发表了一篇论文：Denial of Service via Algorithmic Complexity Attacks。在这篇论文里他们首次提出：既然有些数据结构的最差运行时间这么废物，我们有没有可能通过算法上的漏洞，强行构造出一个最差情况，让服务器把全部的资源都浪费在处理这个最差情况上？
例如，Java自带的字符串哈希函数，使用的是“DJBX33A算法”的变种，这个算法是这样定义的：
而根据这个算法定义，我们就可以轻松地构造出一批具有一样哈希值的字符串：
这样一来，只要构造出几万个同样哈希的字符串，把它们提交给服务器做哈希表， 就能用很低的成本将服务器打瘫了。
这个成本具体有多低呢？依2011年的实验数据，攻击一台基于Java（Tomcat）的服务器时，仅仅需要6KB/s的流量就能打瘫一颗 Intel i7 处理器，1GB/s的流量可以打瘫 100000 颗 Intel i7 处理器，性价比远超TCP半开连接等传统的拒绝服务攻击。
0x02 哈希洪水攻击的防御
搞清原理之后，很多人第一时间想到的防御手段应该是：“限制参数个数”、“禁止不明用户提交数据”这类吧？是，这类方案理论上是可行的，起码在项目规模不大的时候没什么问题。
然而随着项目的不断演进，项目人员的入职离职，整个项目的数据接口会逐渐脱离掌控。你固然可以通过一些全局配置（比如PHP的max_input_vars）来限制参数个数，但其他团队的程序员却可能在不知情的情况下，为了“绕过那个搞网络安全的哥们设的神经病限制”，而故意选择用 JSON 等方式提交大量数据，给整个系统深深地埋下一颗地雷。
因此，为了根绝隐患，我们需要从更根本上避免攻击的发生。比如，我们能否找到更优秀的哈希算法，让那些键的哈希值完全不发生碰撞？
很遗憾，答案是不行，从数学角度上讲这根本不可能。因为一个哈希表的长度一般也就是几千个元素，根据生日悖论我们可以证明：不管你的算法设计得多么精妙，只要黑客掌握算法的所有细节，那就总能算出一组频繁碰撞的键来。
注意到我刚才那句话里隐藏的线索了吗？
如果黑客不能掌握算法的所有细节，是不是就不能算出一组频繁碰撞的键，也就没法发动哈希洪水攻击？
换句话说，我们能不能在算法中加入一个黑客不知道的秘密参数？每建一张哈希表，我们就随机生成一个新的秘密参数。这样一来，即使是同样的内容，放在不同的表里也会产生完全不同的内存分配。这整个过程黑客完全无法预测，即使发生碰撞，也是小概率的巧合，而不是黑客在主动控制，攻击也就不可能成立了
这个黑客不知道的秘密参数，我们现在称之为哈希种子（Hash Seed）。而这类使用哈希种子的哈希算法，我们称之为带密钥哈希算法（Keyed Hash Function）。
黑客一方的攻击目标，是想办法刺探出种子的值，或者在不知道种子的情况下构造出一组会碰撞的键来。而安全研究人员的目标，就是设计出更安全的带密钥哈希算法，保护好种子的安全，避免种子被黑客绕过。
这些年来，攻守双方在这个领域展开了激烈的攻防，来自Google、UIC等机构的众多研究人员设计了许多新的哈希函数：SipHash、MurmurHash、CityHash等等。这些算法不停地被推翻，不停地更新版本，到现在已经形成了一套稳定的算法标准，被众多编程语言和开源项目所采纳。
下面这张表来自SipHash官网，里面列举了众多采用SipHash-2-4算法的知名项目。其中Rust、Python、Ruby等语言更是把SipHash-2-4作为默认的哈希表实现方法，用这些语言编写的项目天生免疫哈希洪水攻击：
这些算法虽然在中文资料里名不见经传，很多人甚至可能是读到我这篇文章，才第一次听说这些算法的名字。但正是多亏了这些默默无名的算法，以及设计了这些算法的研究人员，我们才没有生活在一个“服务器三天一崩溃、五天一瘫痪”的世界里。
附注：在读了评论区知守的评论之后，补充一下Java提出的解决方案（JEP 180）。
从JDK 8开始，HashMap、LinkedHashMap和ConcurrentHashMap三个类引入了一套新的策略来处理哈希碰撞。
- 当一个位置存储的元素个数小于8个时，仍然使用链表存储。
- 当一个位置存储的元素个数大于等于8个时，改为使用平衡树来存储。
这样一来，就能保证最差的运行时间是 了。
为什么要设立“8个元素”（TREEIFY threshold）这样一个限制呢？因为平衡树相比链表而言有着更高的开销，以及更散乱的内存布局（影响缓存命中率）。在正常情况下，哈希表的一个位置大约只会存储1~4个左右的元素，所以没有必要专门开一个平衡树来存储冲突的元素，对一些性能敏感的应用来说会造成显著的负面影响。
实际应用中究竟选用平衡树还是SipHash，完全是一件见仁见智的事情，两边没有哪个有显著的优势，实现起来也都不是很困难。
0x03 后记
在本文开始的时候，我说过一句话：“它是我入坑以来对我启发最大的技术之一，从中不仅可以学到一项具体的攻击技术，还可以看到‘软件开发从业人员’和‘信息安全从业人员’之间决定性的分野”。
那么这项决定性的分野是什么呢？
我将它总结为一句话，并作为自己的座右铭：“Stay Malicious，保持恶意。”
“哈希表的最差时间复杂度是 ”——这是一项所有软件开发人员烂熟于心的基础知识，所有人都知道，但是所有人都只是看过一眼就忘在脑后了。直到2003年，才第一次有人提出可以用这个东西发动网络攻击，而且效果十分之出色。
在这个故事中，两位研究人员并没有掌握什么复杂深奥的神仙技术，仅仅只是用到一句本科水平的基础常识而已，可是深究下来却走出了这样一条别出心裁的攻击路径，为什么？因为他们懂得怎么样“怀着恶意”去应用手中的技术，这正是很多软件开发人员所欠缺的。而这一点点意识上的欠缺，将来也许就会变成一笔昂贵的学费砸在头上。
所以，Stay Malicious。
在一个充满恶意的虚拟世界，保持恶意才能让你走得更远。
觉得本文有价值的话，欢迎点个赞支持一下。对信息安全感兴趣的同学，也欢迎阅读我写的其他信息安全科普类文章：
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