En el mundo de la informática y la criptografía, las funciones hash juegan un papel fundamental para garantizar la integridad y la seguridad de la información. Estas funciones toman un mensaje, que puede ser desde un simple texto hasta una compleja estructura de datos, y lo transforman en una cadena fija de caracteres que representa de manera única ese contenido. El principio es que cualquier variación mínima en el mensaje original debe producir una salida hash completamente diferente. Sin embargo, si bien el hashing de mensajes simples resulta directo y ampliamente entendido, el proceso se complica considerablemente cuando se trata de colecciones o estructuras más complejas de datos. El desafío surge al querer representar y hashear conjuntos o listas de objetos que tienen orden, tipos y otras características semánticas que deben preservarse.
La solución ingenua suele ser convertir la colección a una cadena de texto o serialización y luego aplicar la función hash sobre ese resultado. A primera vista parece una vía sencilla, pero escondida debajo de esta estrategia está la problemática de la ambigüedad en la representación y el riesgo de que diferentes colecciones puedan tener representaciones serializadas que, pese a ser distintas, produzcan hashes idénticos o indistinguibles. Por ejemplo, imagine que tenemos la lista de strings ["storm", "rain"] y decidimos codificarla como "5storm,4rain" indicando la longitud explícita de cada elemento. Ahora bien, si tenemos una otra lista como ["5storm,", "aaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaa"], su representación sería algo similar a "75storm,,68aaa..
.", lo que resulta ambiguo para un deserializador sin reglas claras y rigurosas. Estas dificultades muestran que el problema no es sólo la función hash en sí, sino la manera en que traducimos diferentes estructuras a formas canónicas para que el hashing sea significativo y seguro. Para resolver estas ambigüedades, existen formatos estandarizados de serialización como ASN.1, JSON o Protobuf que permiten construir representaciones inequívocas de datos, marcando claramente las estructuras, tipos y orden.
De esta manera, al aplicar un hash sobre una representación generada según estos estándares, se cumple el principio conocido como el principio de Horton, que enfatiza que debemos hashear “lo que se quiere decir y no simplemente lo que se dice”. Esto implica que además de los valores de los datos, la forma en que están organizados debe ser parte del input al hash para que se preserven todas las características importantes de la colección. Una técnica avanzada y ampliamente adoptada para el hashing seguro de colecciones es el uso de árboles de Merkle. Estos árboles están formados por hojas que representan los elementos individuales de la colección y nodos intermedios que son hashes de las concatenaciones de los hashes de sus hojas hijas. El proceso se repite hasta obtener la raíz del árbol, que es un hash único y representativo de toda la colección.
Los árboles de Merkle no sólo garantizan la integridad de los datos, sino que también permiten realizar pruebas de inclusión altamente eficientes. Sin embargo, la construcción de árboles de Merkle no está exenta de matices complejos y decisiones de diseño que pueden impactar significativamente su seguridad y funcionalidad. Por ejemplo, cuando la colección no tiene un tamaño que sea una potencia de dos, surgen diversas formas para dividirla y construir el árbol. Un método popular es el definido en el RFC-6962, usado en logs de certificados, que divide la lista en dos segmentos donde el primero tiene el mayor tamaño posible que sea una potencia de dos menor que la longitud total. Cada segmento se hashea por separado y luego se combinan sus hashes para formar el siguiente nivel.
Este enfoque es orden-preservante y establece una clara diferenciación entre hojas y nodos con la incorporación de un prefijo de dominio en el hash, lo cual evita colisiones entre posibles concatenaciones indistinguibles. Por otro lado, el protocolo de consenso de Ethereum define una variante que equilibra el árbol insertando hojas vacías hasta conseguir un tamaño potencia de dos. Esto facilita el indexado simple y elimina la necesidad de prefijos específicos para hojas y nodos porque la posición de cada nodo determina explícitamente su tipo. En Ethereum, esta representación es parte del esquema de serialización llamado SSZ, utilizado para serializar objetos complejos como bloques enteros y transacciones. La estricta preservación del orden en el input es crucial aquí, ya que alterar la secuencia produce diferentes árboles y, en consecuencia, diferentes estados que pueden invalidar la integridad del blockchain.
Otro ejemplo interesante es la librería de OpenZeppelin, muy popular en el ecosistema de Ethereum, que implementa su propio estilo de árboles Merkle. Este enfoque se inclina hacia el uso exclusivo para demostrar pertenencia mediante pruebas de inclusión y no para representar colecciones ordenadas. Su diseño utiliza hojas que siempre se emparejan después de ordenarlas lexicográficamente antes de hashear, lo que rompe la preservación del orden original. Para compensar problemas de ambigüedad entre los concatenados de hojas y nodos, emplea un doble hash en la combinación de pares. La decisión de ordenar las hojas antes de construir el árbol limita esta implementación a contextos donde el orden de los elementos no importa, como en los árboles de inclusión en contratos inteligentes.
De hecho, la librería permite desactivar esta ordenación en ciertos casos, reflejando la complejidad y flexibilidad del manejo de árboles Merkle. Las implicancias prácticas de estas decisiones de diseño se evidencian cuando se examinan casos reales de proyectos que adoptan librerías como la mencionada sin considerar adecuadamente sus características. Un caso paradigmático es el de Omni Network, que decidió reutilizar la librería de OpenZeppelin para crear árboles Merkle encargados de representar colecciones de mensajes ordenados, llamados "XMsgs". Aunque el proyecto aparentemente busca preservar el orden de las secuencias de mensajes utilizando un campo LogIndex, su implementación falla en incluir ese índice en el hash de las hojas y, además, al utilizar siempre la option de ordenación de pares activa, el orden real de los mensajes se pierde. Esta combinación de omisiones produce una vulnerabilidad grave: diferentes secuencias de mensajes ordenados según LogIndex pueden generar el mismo hash raíz.
En efecto, pareados de mensajes en orden ascendente o invertido producen resultados idénticos a nivel de árbol Merkle, lo que podría facilitar ataques donde alterando el orden y los contenidos se mantenga la misma raíz, socavando la integridad de las pruebas. Más allá de la intriga académica, esta falla puede afectar la seguridad operativa de sistemas que dependen de estas estructuras para verificar la validez y la ordenación de mensajes en protocolos BFT o cadenas de bloques distribuidas. Este caso ejemplifica una lección crucial para el diseño y uso de funciones hash en sistemas complejos: la necesidad de prestar absoluta atención tanto en la definición de estructuras como en la implementación de la función de serialización y hashing. La seguridad y funcionalidad de protocolos distribuidos y sistemas de confianza no sólo dependen de la robustez matemática de las funciones hash, sino también del correcto modelado de las entradas y del cumplimiento riguroso de principios criptográficos, como la separación de dominios y la preservación del orden cuando sea necesario. En definitiva, “hash what you mean” es un principio que va más allá de una simple instrucción técnica.
Es un llamado a diseñar sistemas criptográficos que representen fielmente la intención y significado detrás de los datos, evitando ambigüedades y errores que puedan ser explotados o que causen fallos críticos. Desde el hashing más sencillo de un mensaje simple hasta la construcción avanzada de árboles de Merkle para conjuntos ordenados, adoptar estrategias claras, bien definidas y estandarizadas es fundamental para garantizar la confianza en la integridad de la información en el mundo digital. La evolución de las técnicas de hashing y la adopción de prácticas rigurosas son esenciales para enfrentar los retos de seguridad actuales y futuros, especialmente en áreas como blockchain, comunicaciones cifradas y sistemas distribuidos que cada vez ocupan un lugar más central en la infraestructura digital global. Mantenerse informado, elegir correctamente las técnicas y entender profundamente los mecanismos y sus implicaciones es el camino para construir aplicaciones confiables y seguras que respondan realmente a lo que se quiere proteger y verificar.
