加密算法的识别对于密码分析研究有着重要的意义，目前学者们已经在此领域展开了一些研究并取得了一定的进展。然而在针对哈希函数的识别方面，所展开的理论研究较少。本文对随机性检测特征进一步挖掘，利用欧氏距离筛选出对哈希函数最有区分度的3个检测项，基于选出的检测项的核心关注点重新构建特征生成方法，并结合随机森林模型，提出了一种基于组合随机性特征的哈希函数识别方案。通过实验分析，该识别方案明显优于传统的基于随机性检测特征的识别方案。
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