Proxmark3项目中MIFARE经典密钥库的扩展与优化
在RFID安全研究领域,Proxmark3作为一款开源的硬件工具,被广泛用于各类射频识别系统的安全测试与研究。近期,项目社区收到了一份关于扩展MIFARE经典密钥库的提议,这对提升工具的实际检测能力具有重要意义。
MIFARE经典密钥的重要性
MIFARE经典卡(MIFARE Classic)作为全球广泛使用的非接触式智能卡,其安全性依赖于密钥保护机制。这类卡片采用加密算法保护数据,但已知密钥的存在使得安全研究人员能够对卡片进行合法测试。Proxmark3内置的密钥字典文件是进行此类测试的基础资源,字典的丰富程度直接影响测试的覆盖范围和成功率。
密钥来源分析
本次提交的密钥主要来自两个实际应用场景:
-
波兰克拉科夫AGH大学的学生证系统:贡献者提供了24个可能经过密钥分散处理的密钥。这些密钥由于可能采用分散机制,其实际应用价值需要进一步验证。密钥分散是MIFARE系统的一种安全机制,通过主密钥和卡片唯一标识符计算得出每张卡片的实际密钥。
-
克拉科夫公共交通票务系统:贡献者确认了8个未采用分散处理的固定密钥。这类密钥具有更高的通用性,可以直接用于同系统的其他卡片测试。
技术实现考量
在将这些密钥整合到Proxmark3项目中时,需要考虑以下技术细节:
-
密钥有效性验证:虽然贡献者提供了密钥,但在实际集成前,项目维护者需要评估这些密钥的普遍适用性,特别是那些可能经过分散处理的密钥。
-
字典文件优化:随着密钥数量的增加,需要优化字典文件的组织结构,确保快速查找和高效率的密钥测试。
-
密钥分类标记:对于已知应用场景的密钥,可以在注释中注明来源和适用系统,方便其他研究人员参考使用。
对安全研究的意义
扩展密钥库不仅提升了Proxmark3工具的实用性,也为RFID安全研究社区提供了宝贵资源。通过共享这些实际应用中的密钥,研究人员可以:
- 更全面地评估MIFARE系统的安全性
- 发现潜在的系统性安全风险
- 促进不同机构和地区间的安全信息共享
未来发展方向
随着物联网和智能卡技术的普及,MIFARE密钥库的维护将是一个持续的过程。建议:
- 建立规范的密钥提交和验证流程
- 开发自动化工具辅助密钥有效性测试
- 探索密钥分散算法的逆向分析方法
Proxmark3项目通过社区协作不断完善其功能,这次密钥库的扩展再次体现了开源社区在安全研究领域的重要价值。对于从事RFID安全研究的人员来说,保持密钥库的更新是确保测试有效性的基础工作。
ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-ThinkingERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Thinking 是 ERNIE-4.5-VL-28B-A3B 架构的重大升级,通过中期大规模视觉-语言推理数据训练,显著提升了模型的表征能力和模态对齐,实现了多模态推理能力的突破性飞跃Python00
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
MiniMax-M2MiniMax-M2是MiniMaxAI开源的高效MoE模型,2300亿总参数中仅激活100亿,却在编码和智能体任务上表现卓越。它支持多文件编辑、终端操作和复杂工具链调用Python00
HunyuanVideo-1.5暂无简介00
MiniCPM-V-4_5MiniCPM-V 4.5 是 MiniCPM-V 系列中最新且功能最强的模型。该模型基于 Qwen3-8B 和 SigLIP2-400M 构建,总参数量为 80 亿。与之前的 MiniCPM-V 和 MiniCPM-o 模型相比,它在性能上有显著提升,并引入了新的实用功能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
GOT-OCR-2.0-hf阶跃星辰StepFun推出的GOT-OCR-2.0-hf是一款强大的多语言OCR开源模型,支持从普通文档到复杂场景的文字识别。它能精准处理表格、图表、数学公式、几何图形甚至乐谱等特殊内容,输出结果可通过第三方工具渲染成多种格式。模型支持1024×1024高分辨率输入,具备多页批量处理、动态分块识别和交互式区域选择等创新功能,用户可通过坐标或颜色指定识别区域。基于Apache 2.0协议开源,提供Hugging Face演示和完整代码,适用于学术研究到工业应用的广泛场景,为OCR领域带来突破性解决方案。00