Fuzzy hashing
फ़ज़ी हैशिंग, जिसे समानता हैशिंग के रूप में भी जाना जाता है, डेटा का पता लगाने की एक तकनीक है जो अन्य डेटा के समान है, लेकिन बिल्कुल वैसा नहीं है। यह क्रिप्टोग्राफिक हैश कार्यों के विपरीत है, जिन्हें मामूली अंतर के लिए भी काफी अलग हैश रखने के लिए डिज़ाइन किया गया है। फ़ज़ी हैशिंग का उपयोग मैलवेयर की पहचान करने के लिए किया गया है और इसमें अन्य अनुप्रयोगों के लिए क्षमता है, जैसे डेटा हानि की रोकथाम और कोड के कई संस्करणों का पता लगाना। एक हैश फ़ंक्शन एक गणितीय एल्गोरिथ्म है जो मनमाने आकार के डेटा को एक निश्चित आकार के आउटपुट में मैप करता है। कई समाधान डुप्लिकेट का पता लगाने या फ़ाइलों के बड़े संग्रह के भीतर ज्ञात फ़ाइलों की जांच करने के लिए SHA-256 जैसे क्रिप्टोग्राफिक हैश कार्यों का उपयोग करते हैं। हालाँकि, यह निर्धारित करने के लिए कि क्या कोई फ़ाइल किसी ज्ञात फ़ाइल के समान है, क्रिप्टोग्राफिक हैश फ़ंक्शन का उपयोग नहीं किया जा सकता है, क्योंकि एक क्रिप्टोग्राफिक हैश फ़ंक्शन की आवश्यकताओं में से एक यह है कि इनपुट में एक छोटा सा परिवर्तन हैश मूल्य को इतने बड़े पैमाने पर बदलना चाहिए कि नया हैश मूल्य पुराने हैश मूल्य (हिमस्खलन प्रभाव) के साथ असंबद्ध दिखाई देता है जो डेटा का पता लगाने की इस समस्या को हल करने के लिए मौजूद है, लेकिन अन्य डेटा के समान नहीं है। फ़ज़ी हैशिंग एल्गोरिदम विशेष रूप से एल्गोरिदम का उपयोग करते हैं जिसमें दो समान इनपुट दो समान हैश मान उत्पन्न करेंगे। यह गुण क्रिप्टोग्राफिक हैश कार्यों में वांछित हिमस्खलन प्रभाव के बिल्कुल विपरीत है। फजी हैशिंग का उपयोग यह पता लगाने के लिए भी किया जा सकता है कि एक वस्तु दूसरे के भीतर कब निहित है। फजी हैशिंग के लिए दृष्टिकोण फजी हैश एल्गोरिदम बनाने के लिए कुछ तरीकों का उपयोग किया जाता हैः कॉन्टेक्स्ट ट्रिगर्ड पीसवाइज हैशिंग (सी. टी. पी. एच.), जो इनपुट को कई टुकड़ों में विभाजित करके, प्रत्येक टुकड़े के लिए पारंपरिक हैश की गणना करके, और फिर उन पारंपरिक हैश को एक ही स्ट्रिंग में जोड़कर हैश का निर्माण करता है। लोकलिटी सेंसिटिव हैशिंग समान इनपुट वस्तुओं को समान "बाल्टियों" में रखता है, जिसका उपयोग डेटा क्लस्टरिंग और निकटतम पड़ोसी खोजों के लिए किया जा सकता है उल्लेखनीय फजी हैशिंग उपकरण और एल्गोरिदम स्पैमसम एंड्रयू ट्रिडगेल द्वारा लिखा गया एक उपकरण है जो यह निर्धारित करने के लिए फजी हैशिंग का उपयोग करता है कि क्या कोई ईमेल ज्ञात स्पैम के समान है। यह एक ईमेल के लिए एक अस्पष्ट हैश उत्पन्न करके काम करता है जिसकी तुलना ज्ञात स्पैम ईमेल से अस्पष्ट हैश के साथ की जाती है ताकि 0 (पूर्ण बेमेल) से 100 (सही मिलान) के बीच एक मिलान परिणाम उत्पन्न किया जा सके। यदि मैच का परिणाम काफी अधिक है, तो ईमेल को स्पैम के रूप में वर्गीकृत किया जाता है। निल्सिम्सा हैश एक एंटी-स्पैम केंद्रित स्थानीयता-संवेदनशील हैशिंग एल्गोरिदम है। एस. एस. डी. पी. एक अस्पष्ट हैशिंग उपकरण है जो फ़ाइलों की तुलना करने के लिए संदर्भ-पीस ट्रिगर हैशिंग पर आधारित है। उधश एक अस्पष्ट हैशिंग उपकरण है जो यह निर्धारित करने के लिए ब्लूम फिल्टर का उपयोग करने पर आधारित है कि क्या एक फ़ाइल दूसरे के भीतर निहित है या दो फाइलें एक दूसरे के लिए कितनी समान हैं। टी. एल. एस. एच. यह तुलना करने के लिए एक स्थानीय संवेदनशील हैशिंग योजना है कि क्या फाइलें एक-दूसरे के समान हैं और मैलवेयर क्लस्टरिंग के लिए उपयोग की गई हैं। नील्सिम्सा हैश स्थानीयता-संवेदनशील हैशिंग Checksum#Fuzzy_checksum संदर्भ हैशिंग भी देखें।