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Una función hash criptográfica es una función matemática utilizada en la criptografía. Las funciones hash típicas toman entradas de longitud variable para devolver salidas de longitud fija. Una función hash criptográfica combina las capacidades de paso de mensajes de las funciones hash con propiedades de seguridad.

Las funciones hash son estructuras de datos comúnmente utilizadas en los sistemas informáticos para tareas, como la verificación de la integridad de los mensajes y la autenticación de la información. Pero se consideran criptográficamente débiles. Las funciones de hash criptográficas añaden características de seguridad a las funciones hash típicas, lo que dificulta la detección del contenido de un mensaje o información sobre destinatarios y remitentes.

En particular, las funciones hash criptográficas exhiben tres propiedades

Están “libres de colisiones”. En palabras simples, no hay dos hashes de entrada que se correspondan con el mismo hash de salida.

Ellos pueden estar ocultos. En palabras simples, debería ser difícil adivinar el valor de entrada para una función hash desde su salida.

Deben ser amigables con los rompecabezas. Es decir, debería ser difícil seleccionar una entrada que proporcione una salida predefinida. Por lo tanto, la entrada debe seleccionarse de una distribución que sea lo más amplia posible.

Las tres propiedades descritas anteriormente son deseables, pero no siempre se pueden implementar en la práctica. Por ejemplo, la disparidad en los espacios de muestra para hashes y salidas de entrada asegura que las colisiones sean posibles. Un ejemplo de esto se demostró recientemente cuando la Iniciativa de Moneda Digital del MIT encontró una vulnerabilidad de colisión en IOTA.

Las funciones hash criptográficas se usan ampliamente en las criptomonedas para pasar información de transacción de forma anónima. Por ejemplo, bitcoin, la criptomoneda original y más grande, usa la función hash criptográfica SHA-256 en su algoritmo. Del mismo modo, IOTA, una plataforma para Internet de las cosas, tiene su función hash criptográfica conocida como Curl.

 ‘Función agregada’

Una función agregada es un cálculo matemático que involucra un conjunto de valores en lugar de un solo valor. Las funciones de agregación a menudo se utilizan en bases de datos, hojas de cálculo y muchos otros paquetes de software de manipulación de datos que ahora son comunes en el lugar de trabajo. Las funciones agregadas ocurren regularmente en lenguajes de programación y álgebra relacional. El cálculo realizado por una función de agregado devuelve un único valor de múltiples valores.

El uso de computadoras ha revolucionado la forma en que se realizan los cálculos, permitiendo que las funciones agregadas produzcan resultados muy rápidamente. Además, las funciones agregadas pueden manejar conjuntos de datos cada vez más grandes y complejos, lo que ha permitido la construcción de funciones agregadas de oferta y demanda.

Estas medidas se relacionan con la tendencia central, que describe la distribución de un conjunto de datos. En términos más simples, la tendencia central describe el centro o la ubicación de una distribución. Cuando se combinan con funciones agregadas, estos métodos comienzan la base de muchos métodos comunes de gestión de riesgos financieros, como Value-at-Risk (VaR).

Necesitando una mayor supervisión y control de las funciones comerciales, los gerentes financieros han recurrido cada vez más a decisiones basadas en datos para ayudar a guiar estrategias complejas y equipos diversos. Estos métodos utilizan funciones agregadas para agregar el análisis cuantitativo a otros métodos de medición del desempeño financiero y operativo.

La proliferación de grandes datos y métodos analíticos ha sido una gran ayuda para las funciones agregadas y las personas con la creatividad para desbloquear su potencial. El aprendizaje automático, las redes neuronales y la inteligencia artificial dependen todas de las funciones agregadas para producir salidas pesadas algorítmicas y computacionales avanzadas.

Muchas escuelas de negocios y cada vez más empleadores están mejorando sus cohortes en teoría y la aplicación práctica de funciones agregadas ahora estándar en los métodos de análisis de datos.

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