지금은 버퍼에 단어를 추가하는 간단한 체크섬 체계를 사용하고 있습니다. 첫째, 제 질문은 거짓 부정의 확률입니다. 즉, 수신 시스템이 데이터가 다를 때도 송신 시스템과 동일한 체크섬을 계산합니다.가짜 확률이 낮은 체크섬
두 번째로, 어떻게 잘못된 음화의 가능성을 줄일 수 있습니까? 가장 좋은 체크섬 계획은 무엇입니까? 버퍼의 각 단어는 64 비트 시스템에서 긴 변수 인 크기가 64 비트 또는 8 바이트임을 유의하십시오. 온전한 체크섬 구현 가정
후 기준 입력 스트링과 충돌 임의로 선택 입력 스트링의 확률 N는 비트 체크섬 길이가 2 N, 1이다.
그러나 비트 수가 적은 원본과 다른 입력에 대해 이야기하는 경우 충돌 가능성은 일반적으로 훨씬 낮습니다.
두 항목에 대해서만 적용됩니다. 충돌의 확률은 엔트리의 수에 달려 있습니다. 또한 생일의 역설을보세요 –
@yi_H : 나는 하나의 입력 문자열이 참조 입력과 충돌 할 확률에 대해 말하고 있습니다. 내 대답을 분명히하자. –
yepp 나는 또한 거의 같은 시간에 내 코멘트를 업데이트했다.) –
잘 알려진 체크섬에 대한 분석이 포함 된 T. Maxino의 논문 "The Effectiveness of Checksums for Embedded Networks"(PDF)을 살펴 보는 것도 한 가지 가능성이 있습니다.
그러나 대개 버스트 오류 감지와 같은 추가 이점이있는 CRC로 이동하는 것이 좋습니다.
이러한 이유로 P. Koopman의 논문 "Cyclic Redundancy Code (CRC) Selection for Embedded Networks"(PDF)은 중요한 자원입니다.
CRC, MD5 또는 SHA와 같은 업계 표준 체크섬을 사용하지 않는 이유가 있습니까? – Jon
단어의 순서가 중요하지 않다는 것을 정확히 이해합니까? 참고 : 각 입력 (데이터베이스에 저장)에 고유 한 ID를 할당하면 확률을 0으로 줄일 수 있습니다. 질문에 그 값이 필요합니까? –
변경 사항이 감지되지 않을 확률을 부여하는 것은 다양한 변경 확률을 부여하는 경우에만 가능합니다. 다른 체크섬은 다른 변경 패턴에 대해 다르게 동작합니다. – AProgrammer