这不是一个真正的统计答案，但是：

不，您无法从哈希中确定明文的第一个字符，因为对于给定的哈希，没有“明文”之类的东西。

SHA-256 是一种散列算法。无论您的明文是什么，您都会得到一个 32 字节的签名，通常表示为 64 个字符的十六进制字符串。可能的明文远多于可能的 64 个字符的十六进制字符串 - 可以从任意数量的不同明文生成相同的哈希。没有理由相信第一个字符是/不是“1”在所有产生给定哈希的明文中是统一的。

SHA256 被设计为尽可能随机，因此您不太可能能够将来自 1 前缀明文的散列与不带前缀的明文分开；散列字符串的任何特征都不应该泄露该信息。

不管这是否“可能”，什么算法是最好的方法？

对不起，这是一个无意义的问题。如果某事是不可能的，那么您就无法寻找解决问题的最佳方法。

在这种情况下，这绝对是不可能的，因为散列是一种单向函数：多个输入（实际上是无限的）可以产生相同的输出。如果输入的第一位本身会以某种方式影响特定哈希值的概率，这将意味着哈希算法完全有缺陷。

您当然可以训练神经网络、线性分类器、SVM 等来尝试预测。如果您能够可靠地预测某个散列算法的输出输入，这将证明该算法毫无价值。我想说，对于像 SHA256 这样广泛使用的算法，这种可能性非常低。然而，快速排除新的、未经证实和未经测试的散列算法是一种合理的方法。

虽然不能用一个例子来证明否定的。我仍然觉得一个例子会很有启发性。也许有用。它确实显示了人们将如何（尝试）解决类似的问题。

在 我想进行二进制预测的情况下，使用二进制向量的特征，随机森林是一个不错的选择。我想这种回答你问题的第二部分：什么是好的算法。

我们很想将 SHA256 字符串预处理为二进制（布尔）向量，因为每个位在统计上是独立的，因此每个位都是一个很好的特征。这将使我们的输入成为 256 个元素的布尔向量。

演示

这是一个演示如何使用 Julia DecisionTree.jl库来完成整个事情。

您可以将以下内容复制粘贴到 julia 提示符中。

using SHA
using DecisionTree
using Statistics: mean
using Random: randstring

const maxlen=10_000 # longest string (document) to be hashed.

gen_plaintext(x) = gen_plaintext(Val{x}())
gen_plaintext(::Val{true}) = "1" * randstring(rand(0:maxlen-1))
gen_plaintext(::Val{false}) = randstring(rand(1:maxlen))


bitvector(x) = BitVector(digits(x, base=2, pad=8sizeof(x)))
bitvector(x::AbstractVector) = reduce(vcat, bitvector.(x))

function gen_observation(class)
    plaintext = gen_plaintext(class)
    obs = bitvector(sha256(plaintext))
    obs
end

function feature_mat(obs)
    convert(Array, reduce(hcat, obs)')
end

########################################

const train_labels = rand(Bool, 100_000)
const train_obs = gen_observation.(train_labels)
const train_feature_mat = feature_mat(train_obs)

const test_labels = rand(Bool, 100_000)
const test_obs = gen_observation.(test_labels)
const test_feature_mat = feature_mat(test_obs)


# Train the model
const model = build_forest(train_labels, train_feature_mat)
@show model


#Training Set accuracy:
@show mean(apply_forest(model, train_feature_mat) .== train_labels)

#Test Set accuracy:
@show mean(apply_forest(model, test_feature_mat) .== test_labels)

结果

当我这样做时，训练了 100,000 个长度不超过 10,000 的随机 ASCII 字符串。这是我看到的结果：

训练模型

julia> const model = build_forest(train_labels, train_feature_mat)
Ensemble of Decision Trees
Trees:      10
Avg Leaves: 16124.7
Avg Depth:  17.9

训练集准确率：

julia> mean(apply_forest(model, train_feature_mat) .== train_labels)
0.95162

测试集精度：

julia> mean(apply_forest(model, test_feature_mat) .== test_labels)
0.5016

讨论

所以这基本上没什么。我们从训练集的 95% 到测试集的 50% 以上。有人可以应用适当的假设检验，看看我们是否可以拒绝零
假设，但我很确定我们不能。这是对猜测率的微小改进。

这表明它无法学习。如果是随机森林，则可以从良好拟合到仅达到猜测率。随机森林非常有能力学习困难的输入。如果有什么要学的，我希望至少有几个百分点。

您可以通过更改代码来使用不同的哈希函数。这可能很有趣，当在内置hash函数中使用 julia 时，我得到了基本相同的结果（这不是加密安全的 hsah，但仍然是一个很好的哈希，因此确实应该分开发送类似的字符串）。我也得到了基本相同的结果 CRC32c。