John the Ripper中的自测试回归问题分析与解决
2025-05-21 03:21:46作者:翟萌耘Ralph
背景介绍
John the Ripper作为一款知名的密码分析工具,其代码质量一直受到开发团队的严格把控。在最近的开发过程中,团队发现了一个与格式索引重映射相关的自测试回归问题,特别是在OpenCL格式下表现尤为明显。
问题现象
开发团队在测试过程中发现,某些格式无法正常完成分析操作。具体表现为在运行raw-md5-opencl等OpenCL格式的自测试时出现失败,系统返回错误代码256,并提示"Self test failed (cmp_one(2))"。
问题根源分析
经过深入排查,发现问题源于对格式索引映射机制的假设不完善。在代码中,原有的检查逻辑假设当匹配数量等于输入数量时,索引没有发生重映射。然而实际情况是,某些快速格式即使没有进行索引映射,也会触发这一条件。
特别是对于使用OpenCL加速的格式,它们可能会在设备端进行密码比较而不使用设备掩码,或者在处理过程中重新排序索引(如按密码长度排序)。这些行为都可能导致索引映射关系发生变化,而现有的自测试逻辑未能正确处理这种情况。
解决方案
开发团队提出了几种解决方案思路:
- 引入新的字段来明确标识格式是否执行索引映射
- 通过检查格式标志来排除可能进行索引重映射的格式
- 对OpenCL格式进行特殊处理
最终采用的解决方案是通过检查FMT_MASK标志来识别可能进行索引重映射的格式。对于没有设置此标志的格式,放宽索引匹配的要求。这一方案简单有效,能够覆盖大多数情况。
技术细节
在实现上,开发团队修改了自测试中的条件判断逻辑,从原来的简单匹配数量检查:
if (match == count)
改为更精细的条件检查:
if (match == count && !(format->params.flags & FMT_MASK))
这一修改确保了对可能进行索引重映射的格式不会施加不必要的索引匹配要求,同时保持了其他格式的严格测试标准。
验证与测试
修改后,开发团队进行了全面测试:
- 所有101个OpenCL格式在测试设备上均通过了自测试
- 特殊格式如ZIP-opencl在多数设备上表现正常
- 仅个别设备上的特定格式仍存在问题,经确认是原有问题,与本次修改无关
经验总结
本次问题的解决过程为密码分析工具的开发提供了宝贵经验:
- 对格式行为的假设需要更加严谨,特别是在涉及加速技术时
- 自测试逻辑需要考虑到各种格式的特殊行为
- 标志位检查可以作为识别格式行为的有效手段
这一改进不仅解决了当前的自测试问题,也为未来处理类似情况提供了参考方案,有助于提升John the Ripper的稳定性和可靠性。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
AutoGLM-Phone-9BAutoGLM-Phone-9B是基于AutoGLM构建的移动智能助手框架,依托多模态感知理解手机屏幕并执行自动化操作。Jinja00
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
GLM-4.6V-FP8GLM-4.6V-FP8是GLM-V系列开源模型,支持128K上下文窗口,融合原生多模态函数调用能力,实现从视觉感知到执行的闭环。具备文档理解、图文生成、前端重构等功能,适用于云集群与本地部署,在同类参数规模中视觉理解性能领先。Jinja00
HunyuanOCRHunyuanOCR 是基于混元原生多模态架构打造的领先端到端 OCR 专家级视觉语言模型。它采用仅 10 亿参数的轻量化设计,在业界多项基准测试中取得了当前最佳性能。该模型不仅精通复杂多语言文档解析,还在文本检测与识别、开放域信息抽取、视频字幕提取及图片翻译等实际应用场景中表现卓越。00
GLM-ASR-Nano-2512GLM-ASR-Nano-2512 是一款稳健的开源语音识别模型,参数规模为 15 亿。该模型专为应对真实场景的复杂性而设计,在保持紧凑体量的同时,多项基准测试表现优于 OpenAI Whisper V3。Python00
GLM-TTSGLM-TTS 是一款基于大语言模型的高质量文本转语音(TTS)合成系统,支持零样本语音克隆和流式推理。该系统采用两阶段架构,结合了用于语音 token 生成的大语言模型(LLM)和用于波形合成的流匹配(Flow Matching)模型。 通过引入多奖励强化学习框架,GLM-TTS 显著提升了合成语音的表现力,相比传统 TTS 系统实现了更自然的情感控制。Python00
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00
最新内容推荐
电脑PC网易云音乐免安装皮肤插件使用指南:个性化音乐播放体验 开源电子设计自动化利器:KiCad EDA全方位使用指南 Jetson TX2开发板官方资源完全指南:从入门到精通 昆仑通态MCGS与台达VFD-M变频器通讯程序详解:工业自动化控制完美解决方案 基恩士LJ-X8000A开发版SDK样本程序全面指南 - 工业激光轮廓仪开发利器 PhysioNet医学研究数据库:临床数据分析与生物信号处理的权威资源指南 QT连接阿里云MySQL数据库完整指南:从环境配置到问题解决 Python案例资源下载 - 从入门到精通的完整项目代码合集 2022美赛A题优秀论文深度解析:自行车功率分配建模的成功方法 TJSONObject完整解析教程:Delphi开发者必备的JSON处理指南
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
9
Ascend Extension for PyTorch
Python
222
238
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
9
1
暂无简介
Dart
671
156
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
661
312
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
261
322
🔥LeetCode solutions in any programming language | 多种编程语言实现 LeetCode、《剑指 Offer(第 2 版)》、《程序员面试金典(第 6 版)》题解
Java
64
19
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
134
867
仓颉编程语言测试用例。
Cangjie
37
859
openGauss kernel ~ openGauss is an open source relational database management system
C++
160
217