博客
关于我
linux下通过md5sum和sha1sum来校验下载文件的正确性
阅读量:128 次
发布时间:2019-02-26

本文共 1203 字,大约阅读时间需要 4 分钟。

在Linux系统中,下载文件后验证其完整性是一个非常重要的操作,尤其是在需要确保文件安全性和完整性的场景中。虽然 wget和curl等工具在下载文件时已经做了很好的工作,但文件的完整性和真实性并非一定可靠。在这种情况下,md5sum和sha1sum等工具就显得尤为重要,它们不仅可以帮助我们验证文件的完整性,还能防止文件在传输过程中被篡改或损坏。

md5sum和sha1sum的作用

在CentOS系统中,md5sum和sha1sum是默认提供的工具,这两个命令用于计算文件的哈希值。md5sum主要用于生成MD5哈希值,而sha1sum则用于生成SHA-1哈希值。除了这两种工具,CentOS还提供了更强大的哈希验证工具,如sha224sum、sha256sum、sha384sum和sha512sum。

如何验证文件完整性

为了验证下载的文件是否完整,我们可以按照以下步骤操作:

  • 下载文件:使用wget或curl命令从指定的官方网站下载文件。例如:

    wget https://example.com/manaual.zip
  • 生成哈希值:使用md5sum或sha1sum命令计算文件的哈希值。例如:

    md5sum manual.zip

    这将输出文件的MD5哈希值和文件名。

  • 验证哈希值:将计算得到的哈希值与文件提供者发布的哈希值进行对比。如果两者一致,说明文件完整且未篡改。

  • 示例操作

    以下是使用md5sum验证文件完整性的示例:

    [root@server software]# md5sum lua-5.3.4.tar.gz53a9c68bcc0eda58bdc2095ad5cdfc63  lua-5.3.4.tar.gz[root@server software]# md5sum -c lua-md5.txtlua-5.3.4.tar.gz: OK

    从输出结果可以看出,通过比较MD5值,可以确认下载的文件与原文件是否一致。

    sha1sum的使用方法

    与md5sum类似,sha1sum用于验证文件的SHA-1哈希值。命令使用方式完全相同,唯一的区别在于计算的哈希算法不同。

    [root@server software]# sha1sum lua-5.3.4.tar.gz79790cfd40e09ba796b01a571d4d63b52b1cd950  lua-5.3.4.tar.gz[root@server software]# sha1sum -c lua-5.3.4.txtlua-5.3.4.tar.gz: OK

    这些工具不仅适用于MD5和SHA-1,还支持更强大的哈希算法如SHA-224、SHA-256、SHA-384和SHA-512,这为文件校验提供了更高的安全性和灵活性。

    通过以上方法,我们可以快速、准确地验证下载的文件是否完整且未篡改。这对于维护系统安全和稳定性尤为重要。

    转载地址:http://shhy.baihongyu.com/

    你可能感兴趣的文章
    numpy
    查看>>
    NumPy 或 Pandas:将数组类型保持为整数,同时具有 NaN 值
    查看>>
    numpy 或 scipy 有哪些可能的计算可以返回 NaN?
    查看>>
    numpy 数组 dtype 在 Windows 10 64 位机器中默认为 int32
    查看>>
    numpy 数组与矩阵的乘法理解
    查看>>
    NumPy 数组拼接方法-ChatGPT4o作答
    查看>>
    numpy 用法
    查看>>
    Numpy 科学计算库详解
    查看>>
    Numpy.fft.fft和numpy.fft.fftfreq有什么不同
    查看>>
    Numpy.ndarray对象不可调用
    查看>>
    Numpy:按多个条件过滤行?
    查看>>
    numpy、cv2等操作图片基本操作
    查看>>
    numpy判断对应位置是否相等,all、any的使用
    查看>>
    Numpy如何使用np.umprod重写range函数中i的python
    查看>>
    numpy数组替换其中的值(如1替换为255)
    查看>>
    numpy数组索引-ChatGPT4o作答
    查看>>
    numpy绘制热力图
    查看>>
    numpy转PIL 报错TypeError: Cannot handle this data type
    查看>>
    Nutch + solr 这个配合不错哦
    查看>>
    NutzCodeInsight 2.0.7 发布,为 nutz-sqltpl 提供友好的 ide 支持
    查看>>