해시란 무엇인가?
컴퓨팅 분야에서 해싱(hashing, 체크섬이라고도 불림)은 파일이나 메시지 같은 데이터로부터 고유한 숫자 값을 생성하는 알고리즘입니다. 이 고유한 값 덕분에 데이터가 변조되거나 훼손되거나 무단으로 수정되는 것을 방지할 수 있으며, 데이터의 무결성을 검증할 수 있습니다. 즉, 데이터가 원본 그대로인지 아닌지를 확인할 수 있는 것이죠.
보안 분야에서 해시는 어떻게 활용될까?
입력 파일이 해싱이라는 일방향 함수(one-way function)에 전달되면 익명의 메시지 다이제스트, 즉 해시가 생성됩니다. 해싱 과정에는 키가 사용되지 않으며, 오직 인가된 사용자만 암호화된 메시지에 접근할 수 있습니다. 파일을 암호화하는 목적은 데이터를 알아볼 수 없는 형태로 인코딩하여, 권한 없는 사용자가 내용에 접근하지 못하도록 하는 데 있습니다.
네트워킹에서의 해시란?
해싱은 알고리즘을 사용하여 임의의 크기를 가진 데이터를 고정된 길이로 매핑하는 과정입니다. 그 결과물을 해시 값(hash value)이라고 부르며, 해시 코드, 해시 합계, 해시 다이제스트 등으로도 지칭합니다. 암호화와 같은 양방향 함수와 달리, 해싱은 되돌릴 수 없는 일방향 함수라는 점이 특징입니다.
블록체인에서 해시의 역할
블록체인에서 해시는 전자 거래에 요구되는 암호화 조건을 충족하는 함수입니다. 해시는 항상 고정된 길이를 가지기 때문에, 블록체인을 공격하려는 시도자가 해시의 길이를 역으로 추론하기 어렵습니다. 또한 동일한 데이터를 해싱하면 매번 같은 결과가 나오며, 블록체인에서는 데이터 블록의 헤더를 분석하여 해시가 생성됩니다.
해시 값은 어디에 사용되나?
해시 값은 종류는 다양하지만 모두 고유한 수치 값이라는 공통점이 있습니다. 디지털 서명에서는 대량의 데이터를 훨씬 작은 숫자 값으로 표현하기 위해 해시 값을 활용합니다. 큰 데이터 전체보다 작은 해시 값에 서명하는 것이 훨씬 효율적이기 때문입니다.
IT에서 말하는 해싱이란?
해싱이란 어떤 데이터를 수식(알고리즘)에 통과시켜 해시를 추출하는 과정을 의미합니다. 해시는 일반적으로 문자열 형태이며, 입력 데이터의 양이 얼마든지 상관없이 항상 동일한 길이를 가집니다. 예를 들어 MD5 알고리즘으로 계산된 해시는 항상 32자로 고정됩니다.
해시 값의 대표적인 예시
해시 알고리즘은 텍스트 메시지처럼 크기가 제각각인 입력 데이터를 256비트처럼 고정된 크기의 결과값으로 변환합니다. 대표적인 예로 SHA-256과 SHA3-256이 있으며, 이들은 임의의 입력으로부터 항상 256비트 길이의 출력을 생성합니다.
해싱은 보안을 제공할까?
SHA-256의 경우 해시 문자열의 각 바이트가 8비트의 정보를 담고 있어 총 256비트의 정보를 포함합니다. 이것이 바로 알고리즘 이름이 'SHA-256'인 이유이며, 어떤 입력이 들어오든 동일한 길이의 출력을 만들어냅니다. 다만 일부 해시 함수는 보안 속성이나 요구 사항을 갖추지 못한 채 널리 사용되고 있다는 점에 유의해야 합니다.
해시 함수의 보안 취약점
대표적인 예가 SHA-1입니다. SHA-1 해시 알고리즘은 구조적 약점이 드러났고, 프로세서 성능 향상과 클라우드 컴퓨팅의 등장으로 시간이 지날수록 보안성이 크게 저하되었습니다. 해시 함수 공격이란 동일한 해시 값을 산출하는 두 개의 서로 다른 입력 문자열을 찾아내는 시도를 말합니다.
네트워크에서 해시 함수의 용도
해시 함수는 허가되지 않은 데이터 변경을 탐지하는 데 활용됩니다. 데이터에 적용된 해시는 일종의 워터마크 또는 디지털 서명처럼 지워지지 않는 흔적 역할을 하여, 데이터 무결성을 보장하는 강력한 도구가 됩니다.
채굴(Mining)에서의 해시와 해시레이트
해시레이트(hashrate)는 알고리즘이 초당 소비하는 연산 능력을 의미합니다. 채굴 속도, 즉 해싱 속도는 기계가 얼마나 빠르게 채굴하는지를 나타내며, 초당 수행 가능한 계산 횟수인 '해시/초(hash per second)' 단위로 측정됩니다.
비트코인과 해시레이트
비트코인 채굴에 투입되는 컴퓨팅 및 처리 능력을 해시레이트라고 합니다. 채굴 장비는 복잡한 수학 함수 배열을 수행하며 비트코인 거래를 검증하고, 이 문제들을 해결하기 위해 초당 수백만 번의 추측을 반복해야 합니다.