John the Ripper中Argon2-opencl模块处理高复杂度哈希时崩溃问题分析
2025-05-21 20:59:38作者:廉彬冶Miranda
问题背景
在密码安全领域,Argon2是一种被广泛认可的密码哈希算法,它被设计为能够抵抗多种攻击手段,包括暴力枚举和预计算攻击。John the Ripper作为一款知名的密码分析工具,其Argon2-opencl模块利用OpenCL技术实现了对Argon2哈希的GPU加速处理。
问题现象
在使用John the Ripper的Argon2-opencl模块处理某些高复杂度的Argon2哈希时,程序会意外崩溃。具体表现为当尝试处理模拟KeePassXC默认设置生成的Argon2哈希时,系统会抛出CL_INVALID_BUFFER_SIZE错误,提示"Error creating memory buffer"。
技术分析
错误根源
经过深入分析,发现问题源于哈希参数中的内存成本(m)设置。KeePassXC生成的哈希字符串中内存成本参数以字节为单位表示(如67108864),而John the Ripper的Argon2-opencl模块期望的是以KB为单位的值(65536)。这种单位不匹配导致了内存缓冲区创建失败。
性能表现
在修正参数单位后,测试显示不同GPU设备的性能表现如下:
- Radeon RX Vega: 16.99次哈希/秒
- GeForce GTX 1080: 38.34次哈希/秒
- GeForce RTX 2080 Ti: 87.88次哈希/秒
潜在风险
虽然本例中问题源于参数单位不匹配,但更值得关注的是当遇到真正高复杂度的Argon2哈希时(如极高的迭代次数t或内存成本m),模块可能会面临以下挑战:
- 内存分配失败:当请求的内存超过GPU可用内存时
- 整数溢出:在计算内存需求时可能发生
- 性能瓶颈:极高的迭代次数会导致处理时间剧增
解决方案与建议
- 参数标准化:确保所有工具使用相同的参数单位标准
- 错误处理增强:添加对超大参数的检测和友好错误提示
- 内存检查:在分配前验证GPU内存是否足够
- 性能优化:对于极高复杂度的哈希,考虑调整并行策略
结论
这个问题揭示了密码分析工具在处理不同实现标准的哈希参数时可能遇到的兼容性问题。对于安全研究人员和密码分析师来说,理解工具的参数期望和限制至关重要。同时,这也提醒密码存储系统的设计者,合理配置Argon2参数可以在安全性和可用性之间取得平衡。
对于John the Ripper用户,建议在使用Argon2-opencl模块时注意参数单位转换,并关注GPU内存限制,以确保工具能够正确运行。
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
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
9
Ascend Extension for PyTorch
Python
222
245
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
672
157
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
262
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
860
openGauss kernel ~ openGauss is an open source relational database management system
C++
160
217