JohnTheRipper中关于哈希碰撞检测警告的优化方案
在密码分析工具JohnTheRipper的开发过程中,开发团队发现某些特定格式的哈希处理会触发"Warning: excessive partial hash collisions detected"的警告信息。经过深入分析,这个问题主要影响两类特殊格式:纯盐值格式(salt-only)和二进制大对象格式(FMT_BLOB)。
问题背景
在JohnTheRipper的核心设计中,哈希碰撞检测是一个重要的性能优化机制。当系统检测到过多部分哈希碰撞时,会发出警告并可能禁用某些优化功能,以防止性能下降。然而,这一机制对于某些特殊格式的哈希处理会产生误报。
对于纯盐值格式,由于它们没有二进制数据部分,系统会错误地认为所有输入的二进制哈希值都相同(实际上都是零值),从而误判为存在大量碰撞。类似地,FMT_BLOB格式(如文档哈希)由于实现方式的特殊性,无法定义有效的binary_hash函数,也会导致系统产生不必要的警告。
技术分析
深入代码层面,这个问题涉及几个关键点:
-
格式特性差异:
- 纯盐值格式:仅包含盐值,二进制数据长度为零
- FMT_BLOB格式:处理大型二进制数据,如文档
- FMT_HUGE_INPUT格式:处理超大输入数据
-
哈希函数机制:
- binary_hash函数:用于加载输入哈希时的快速比较
- get_hash函数:用于处理crypt_all输出结果的哈希值
- 对于FMT_BLOB格式,通常在cmp_all中完成最终工作而非crypt_all
-
现有解决方案参考:
- WPAPSK格式已经实现了类似的特殊处理
- 该格式使用了binary_hash函数但没有get_hash函数
- 这种组合在技术上是可行且合理的
解决方案
开发团队提出了多层次的优化方案:
-
警告阈值调整:
- 对于受影响的格式类型,将碰撞检测阈值提高10-100倍
- 既保留警告机制的有效性,又避免误报
-
代码修正:
- 修复文档格式中不正确的binary_hash函数实现
- 确保所有FMT_BLOB格式使用正确的函数定义
- 添加相应的自测试用例
-
架构优化:
- 明确支持仅有binary_hash而无get_hash函数的格式组合
- 完善相关文档和代码注释
实现细节
在实际修改中,团队特别注意了以下几点:
-
对于纯盐值格式,由于二进制数据长度为零,所有输入的二进制哈希值确实会相同。这不应该被视为真正的碰撞,因此需要特殊处理。
-
FMT_BLOB格式由于处理方式的特殊性,通常无法在crypt_all阶段完成所有工作,这使得实现get_hash函数变得困难。解决方案是允许这类格式仅实现binary_hash函数。
-
文档格式原先错误地使用了通用的fmt_default_binary_hash函数,现已修正为使用专门的fmt_default_binary_hash_[0-6]系列函数。
总结
这次优化不仅解决了特定警告信息的误报问题,更重要的是完善了JohnTheRipper对不同哈希格式的处理能力。通过允许特殊格式组合的存在并调整相应的检测机制,系统现在能够更准确地评估性能状况,同时保持对各种密码哈希格式的良好支持。
这一改进体现了JohnTheRipper开发团队对代码质量的持续追求,也展示了开源项目中通过社区协作解决复杂技术问题的典型过程。未来,团队将继续监控这些特殊格式的处理性能,确保在准确性和效率之间取得最佳平衡。
kernelopenEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。C039
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
kylin-wayland-compositorkylin-wayland-compositor或kylin-wlcom(以下简称kywc)是一个基于wlroots编写的wayland合成器。 目前积极开发中,并作为默认显示服务器随openKylin系统发布。 该项目使用开源协议GPL-1.0-or-later,项目中来源于其他开源项目的文件或代码片段遵守原开源协议要求。C00
PaddleOCR-VLPaddleOCR-VL 是一款顶尖且资源高效的文档解析专用模型。其核心组件为 PaddleOCR-VL-0.9B,这是一款精简却功能强大的视觉语言模型(VLM)。该模型融合了 NaViT 风格的动态分辨率视觉编码器与 ERNIE-4.5-0.3B 语言模型,可实现精准的元素识别。Python00
GLM-4.7GLM-4.7上线并开源。新版本面向Coding场景强化了编码能力、长程任务规划与工具协同,并在多项主流公开基准测试中取得开源模型中的领先表现。 目前,GLM-4.7已通过BigModel.cn提供API,并在z.ai全栈开发模式中上线Skills模块,支持多模态任务的统一规划与协作。Jinja00
agent-studioopenJiuwen agent-studio提供零码、低码可视化开发和工作流编排,模型、知识库、插件等各资源管理能力TSX0120
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