本文主要内容：探讨密码加密和安全性。
静态数据&动态数据
静态数据：不活动的（或静止的）数字数据，存储在服务器中，例如用于存储密码、个人资料、或其他应用所需数据的数据库。
动态数据：传输中的数据，在应用和数据库之间来回发送，或者在网站和 API 或外部数据源之间来回传送。
静态数据
- 数据库加密是绝对有必要的，尽管 99% 的团体没有这么做。
- 加密数据库应该使用强加密、受 NIST 认可的算法，如：SHA-256、AES、RSA。
- 遵循标准做法：1. 分开访问控制（用户登录）和数据加密；2. 定期更新加密数据库的密钥；3. 分开存储加密密钥和数据。
- 对全球覆盖的应用来说，可以使用数据联合避免恶意访问数据存储器，在需要个人信息的不同区域维护不同的数据库系统。
- 根据运行应用、网站或服务的需要，应该尽量少存储敏感的用户数据。
- 敏感的财务信息（例如信用卡数据）可以交由他方（支付提供商）处理。
动态数据
动态数据的使用场景：
- 用户填写的注册信息，用于访问账户和认证身份。
- 把个人档案信息传输给API服务，或从中获取。
- 应用或网站收集的其他数据，传给数据库存储起来。
密码攻击媒介
- 钓鱼；
- 社会工程；
- 暴力攻击；（抵抗方式：密钥延伸技术）
- 登录失败后显示验证码（Google reCAPTCHA、易盾 - 智能无感知验证码），增加登录难度。
- 添加 2FA （双因素身份认证）机制。
- 字典攻击；（抵抗方式：加盐）
- 彩虹表；（抵抗方式：加盐）
- 恶意软件；（抵抗方式：短信验证、n因素认证）
- 离线破解；
加盐
盐值是一种随机数据，计算密码的哈希值时用于加强数据，抵御多种攻击媒介尤其是字典攻击和彩虹表。这个随机数据（特别长）能确保生成的哈希值是唯一的，即使多个用户使用相同的密码（确实有这种情况），添加唯一的盐值后能确保得到的哈希值仍是唯一的。就因为得到的哈希值是唯一的，我们才得以免受彩虹表和字典攻击的危害。
盐值的特点：盐值需要足够长、不可预测、高度随机、需要使用安全的伪随机函数生成，另外，还要避免使用全局的盐值。
生成随机盐值
使用 Node 原生支持的的 crypto 库生成随机盐值。
const crypto = require('crypto');
// 1.异步方法生成盐值
// crypto.randomBytes() 生成 16 位强加密的伪随机数
crypto.randomBytes(16, (err, buf) => {
if (err) throw err;
console.log(`${buf.length} bytes of random data: ${buf.toString('hex')}`);
console.log(`${buf.length} bytes of random data: ${buf.toString('base64')}`);
});
// 2.同步方法生成盐值
const buf = crypto.randomBytes(256);
重用盐值
用户注册账户或修改密码时应该生成并存储新的盐值和哈希值。
盐值的长度
- 根据经验，盐值的长度应该与哈希函数的输出长度一致。
- PBKDF2 标准建议至少应该使用 64 位（8字节）长度的盐值。通常，多数情况下使用的是2的7次方，即 128 位（16字节）。
把盐值存储在哪？
盐值可以和哈希值一起以明文形式存储在数据库中。
salt 不能和哈希值存储在一起，不然就和没有 salt 一样，因为攻击者拖库后，构建字典非常简单，因为它能够直接看到 salt，所以一定要分开存储（比如在不同的机器上），这样即使口令密文表被拖库了，而 salt 表没有被拖库，也是相对安全的。
撒胡椒
- 胡椒是在计算哈希值时随盐值和密码一起传入的值。
- 使用胡椒的简单公式：hash ( salt + pepper + password ) = password hash
- 胡椒在代码层计算，而不是使用存储的值。
- 使用胡椒的原因：利用额外的字符和符号加强密码的强度。
选择正确的密码哈希函数
bcrypt ⭐️⭐️⭐️
GitHub 源码：node.bcrypt.js
特性：专为加密密码设计，底层基于 Blowfish 密码法，有异步方法和同步方法、密码哈希函数、校验密码函数、带 promise 特性...
const bcrypt = require('bcrypt');
// 封装 hash 函数
function bcrypt_encrypt(username, password) {
// 1. bcrypt 内置了生成盐值的方法：bcrypt.genSalt()
bcrypt.genSalt(10, (err, salt) => {
if (err) throw err;
// 2. 生成哈希值：hash()
bcrypt.hash(password, salt, (err, key) => {
if (err) throw err;
// 3. 把用户名、密码哈希值和盐值存入数据库
});
});
}
// 调用示例
bcrypt_encrypt('zhangsan', '123456');
// 对比哈希值，验证密码：
bcrypt.compare(password, hash, (err, same) => {
// 返回 true 或 false
});
PBKDF2
- 1Password、LastPass 等密码管理系统采用的算法；
- Node.js 中的 crypt 模块原生支持的标准算法；
- 通过该算法可以实现基于口令的加密（PBE），即基于口令生成密钥。
加密示例：
// PBKDF2 算法
function pbkdf2_encrypt(username, password) {
// 1. crypto.randomBytes(）方法生成 32 字节的随机盐值
crypto.randomBytes(32, (err, salt) => {
if (err) throw err;
// 2. 参数列表：（密码，盐值，迭代次数，输出密钥长度，摘要算法）
crypto.pbkdf2(password, salt, 4096, 512, 'sha256', (err, key) => {
if (err) throw err;
// 3. 将用户名、密码哈希值和盐值存入数据库
// Salt 盐值是明文保存的，一般不和最终生成的密钥保存在一起。
console.log(username, key.toString('hex'), salt.toString('hex'));
});
});
}
// 调用示例
pbkdf2_encrypt('zhangSan', '123456');
对比哈希值，验证密码：
const dbsalt = 'USER RECORD SALT FROM YOUR DATABASE';
const dbhash = 'USER RECORD KEY FROM YOUR DATABASE';
crypto.pbkdf2(password, dbsalt, 4096, 512, 'sha256', (err, comparsehash) => {
if (err) throw err;
// 比较
if (dbhash.toString('hex') === comparsehash.toString('hex')) {
// 密码匹配
} else {
// 密码不匹配
}
});
scrypt
GitHub 源码：node-scrypt
scrypt 的优势和实现如下：
- 做了特殊设计，是硬件和内存密集型算法，攻击者要实施大型攻击，想要破解需要耗费异常多的硬件和内存。
- 是加密数字货币莱特币和狗狗币背后采用的算法。
'use strict';
const scrypt = require('scrypt');
const crypto = require('crypto');
function scrypt_encrypt(username, password) {
// 1. 使用 crypto 的 crypto.randomBytes(...) 方法生成盐值。
crypto.randomBytes(32, (err, salt) => {
if (err) throw err;
// 2. scrypt.hash(...) 生成 64 位的哈希值
// - N: scrypt 最多使用多长时间（秒数）计算密钥（偶数）。
// - r:计算密钥时最多使用多少字节 RAM（整数）。默认为0。
// - p:计算密钥时所用 RAM 占可用值的比例（0-1，换算成百分比）默认为0.5。
scrypt.hash(password, {"N":16384,"r":8,"p":1}, 64, salt, (err, key) => {
if (err) throw err;
// 3. 把用户名、密码哈希值和盐值存入数据库
console.log(`key is ${key}`);
});
});
}
密钥延伸
bcrypt、scrypt 和 PBKDF2 行之有效涉及到的底层概念——密钥延伸（Key Derivation Function，KDF）。
密钥延伸：把弱密码变成特别复杂的长密码，致使暴力攻击等攻击媒介不再可行。
对加密哈希函数来说，密钥延伸体现在不断循环应用哈希函数（哈希函数迭代），直到得到所需长度和复杂度的哈希值为止。
重新计算哈希值
有时可能需要为用户生成新的密码哈希值。比如说:
- 根据摩尔定律，硬件更新了，要修改加密算法使用的权重/工作因子。
- 算法变了，或者有更好的算法出现，目前使用的算法不安全。
- 觉得现有哈希值不再安全。
遇到这些情况，符合常规的做法是为用户生成新哈希值，存储在系统中。用户提供用户名和密码请求登录时，正常比较根据输入值计算的哈希值和存储的哈希值，而不是拒绝登录。随后，为用户生成新的哈希值，替换用户记录中的旧值。
