导语:2012年,一个名为"火焰"的超级病毒席卷中东,它之所以能长期潜伏,竟是利用了MD5算法的致命缺陷——允许不同的文件生成相同的"数字指纹"。今天我们就用"双胞胎DNA检测"的比喻,揭开哈希碰撞的神秘面纱。
一、MD5哈希算法简介
MD5(Message-Digest Algorithm 5)是一种广泛使用的哈希函数,能将任意长度的输入(如文件、字符串)转换为固定长度的128位(16字节)哈希值。其设计初衷是为数据生成唯一的“指纹”,用于校验文件完整性、密码存储等场景。然而,MD5的抗碰撞性(即找到两个不同输入生成相同哈希值的能力)早在2004年被中国学者王小云攻破,这使得它在安全敏感领域被逐步淘汰。
MD5算法就像一台精密验钞机,能将任意长度的数据压缩成128位的"数字指纹"。理想情况下:
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不同文件 → 完全不同哈希值 ✅ -
相同文件 → 始终相同哈希值 ✅
MD5的核心原理
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数据分块:输入数据被划分为多个64字节的块,若数据长度不足,则通过填充(Padding)补齐。 -
迭代压缩:每个块通过压缩函数处理,结合前一轮的中间哈希值(IHV),生成新的IHV。最终一轮的IHV即为MD5哈希值。 -
哈希生成:无论输入多大,最终输出均为128位的十六进制字符串(如 18ef25b59079b7210a0040e48c5e5a5a
)。
终端验证:
# 计算文件MD5md5sum demo-file.docx# 输出:d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e
经典案例: Hello World vs Goodbye World
查看文件差异:
vimdiff GoodbyeWorld-colliding.exe HelloWorld-colliding.exe
二、为什么两个不同的输入能生成相同的MD5?
1. 理论必然性:鸽巢原理
哈希函数的输出空间有限(MD5为种可能,128为MD5的比特位数),而输入无限。
根据鸽巢原理,必然存在多个输入映射到同一个哈希值,这种现象称为哈希碰撞。具体来说:
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需要尝次 → 50%碰撞概率(生日攻击) -
现代计算机集群可在24小时内完成
2. 算法缺陷:碰撞生成效率高
MD5的压缩函数存在三个缺陷:
-
消息分组处理漏洞(Merkle–Damgård结构缺陷); -
非线性函数强度不足; -
抗差分攻击能力薄弱。
以上缺陷使得攻击者可以快速构造碰撞。2004年,王小云团队提出一种方法,能在数小时内找到碰撞对。
此后,工具如md5collgen
进一步简化了这一过程。
3. 实例验证:从图片到可执行文件
-
图片碰撞:以下两个不同字符串的MD5均为
253dd04e87492e4fc3471de5e776bc3d
。两张不同图片:左侧为飞机,右侧为沉船 不同图片MD5值相同 -
可执行文件碰撞:两个功能不同的程序(如一个正常、一个恶意)可通过修改特定字节生成相同MD5。
相同MD5的两款程序:文末有附件
三、如何生成MD5碰撞?
实验工具与原理
-
工具: md5collgen
(SEED Labs提供)。 -
核心思想:通过构造前缀(Prefix)和填充(Padding),生成两个不同的后缀(P和Q),使整体哈希相同。
实验步骤
任务1:生成两个内容不同但MD5相同的文件
-
输入前缀:创建一个长度不足64字节的文件(如 prefix.txt
)。 -
生成碰撞:运行命令 md5collgen -p prefix.txt -o out1.bin out2.bin
,工具会自动填充数据并生成两个哈希相同的文件。 -
验证:使用 diff
和md5sum
检查文件差异与哈希值。
任务2:验证MD5的“后缀不变性”
若两个文件A
和B
的MD5相同,则在其后追加相同内容(如task2
),新文件A+task2
和B+task2
的MD5仍相同。
任务3:生成行为不同的可执行文件
-
编写C程序:定义一个数组(如 char xyz[128]
),根据数组内容执行不同逻辑(如打印“正常”或“恶意”)。 -
编译与修改:编译程序后,用十六进制编辑器(如 bless
)定位数组位置,替换为md5collgen
生成的碰撞块。 -
测试:运行两个程序,观察不同行为,但MD5相同。
四、真实世界攻击案例
案例1:Flame病毒(2012)
-
攻击手法:伪造微软数字签名证书 -
技术细节: -
利用MD5碰撞生成合法证书的"影子版本" -
通过中间人攻击植入恶意代码
案例2:数字合同欺诈(2017)
-
事件经过: -
A公司签署PDF合同后,对方通过碰撞生成有利版本 -
两份合同MD5相同但条款金额不同
案例3:游戏外挂(2020)
-
作弊手段: -
制作与正版游戏文件MD5相同的外挂模块 -
绕过反作弊系统的哈希校验
五、攻防演练:如何检测和防御?
攻击检测技术:
-
差异位追踪: defdetect_collision(file1, file2): diff = bytes(a ^ b for a,b in zip(file1, file2))return sum(diff) > 128# 碰撞文件差异位通常集中
-
魔数校验:检查文件头部特征码 -
二次哈希:同时计算SHA-256值
防御方案:
风险场景 | 解决方案 | 实施示例 |
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sha3sum important_file.iso |
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|
argon2id -t 3 -m 12 |
参考资料:
-
md5碰撞资料及经典样本.zip: https://url25.ctfile.com/f/1848625-1505929171-8bf524?p=6277 (访问密码: 6277)
(文末警示:本文实验仅供学习,恶意使用需承担法律责任)
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原文始发于微信公众号(全栈安全):如何让两个不同的输入生成相同的MD5哈希值?
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