JohnTheRipper中对OpenSSH新格式私钥验证机制的优化分析
2025-05-21 01:15:18作者:瞿蔚英Wynne
在密码分析工具JohnTheRipper的最新开发中,项目团队针对OpenSSH新格式私钥的解密验证机制进行了深入分析和优化。OpenSSH私钥格式的演变带来了新的安全挑战,特别是在密钥验证环节需要更精确的识别机制。
OpenSSH私钥格式演变背景
OpenSSH私钥经历了从传统格式到新格式的演变。新格式采用了更安全的bcrypt-pbkdf密钥派生函数,并在存储结构上做了调整。根据OpenSSH的PROTOCOL.key规范,新格式私钥在解密后包含两个32位的验证整数字段(checkint),随后是实际的私钥数据。
现有验证机制的局限性
当前JohnTheRipper实现中,对于新格式OpenSSH私钥的解密验证仅检查前4个字节(即第一个checkint值)。通过分析测试向量发现,解密后的数据格式如下:
c38767f8 c38767f8 00000013 65636473
e2e9392d e2e9392d 0000000b 7373682d
3eb37c71 3eb37c71 00000013 65636472
c785799f c785799f 0000000b 73736832
其中前两个字段是重复的checkint值,随后是一个长度字段和密钥类型标识。这种简单的验证方式存在潜在风险,可能产生误判。
深入格式分析
进一步分析解密数据发现,长度字段后的内容实际上是SSH密钥类型标识符:
- "ecdsa-sha2-nistp256"(长度0x13)
- "ssh-ed25519"(长度0x0b)
- "ecdr"(截断的标识符)
- "ssh2"(截断的标识符)
这表明密钥类型标识可能被截断或后面跟随二进制数据。根据OpenSSH规范,私钥数据采用与SSH代理相同的编码规则,包含多个长度字段和密钥组成部分。
优化方案设计
基于分析结果,优化方案应考虑以下方面:
- 不仅验证checkint字段的匹配,还应验证后续长度字段的合理性
- 检查密钥类型标识的可读性(ASCII字符)
- 确认长度字段值在合理范围内(如小于某个阈值)
- 对可能存在的填充字节进行适当处理
实现建议
具体实现上,可以:
- 读取并验证两个checkint字段是否相同
- 解析后续的长度字段,确保其值合理(如小于256)
- 检查长度字段后的数据是否为可打印ASCII字符
- 考虑添加对常见密钥类型前缀的识别(如"ssh-", "ecdsa"等)
这种增强的验证机制能够在保持高效的同时,显著降低误判概率,提高分析工具的准确性。对于密码安全研究人员和系统管理员而言,理解这些底层机制有助于更好地评估SSH密钥的安全性和潜在风险。
JohnTheRipper项目的这一优化体现了对密码分析工具精确性的持续追求,也为其他安全工具处理OpenSSH新格式私钥提供了参考思路。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
HunyuanImage-3.0
HunyuanImage-3.0 统一多模态理解与生成,基于自回归框架,实现文本生成图像,性能媲美或超越领先闭源模型00- DDeepSeek-V3.2-ExpDeepSeek-V3.2-Exp是DeepSeek推出的实验性模型,基于V3.1-Terminus架构,创新引入DeepSeek Sparse Attention稀疏注意力机制,在保持模型输出质量的同时,大幅提升长文本场景下的训练与推理效率。该模型在MMLU-Pro、GPQA-Diamond等多领域公开基准测试中表现与V3.1-Terminus相当,支持HuggingFace、SGLang、vLLM等多种本地运行方式,开源内核设计便于研究,采用MIT许可证。【此简介由AI生成】Python00
GitCode-文心大模型-智源研究院AI应用开发大赛
GitCode&文心大模型&智源研究院强强联合,发起的AI应用开发大赛;总奖池8W,单人最高可得价值3W奖励。快来参加吧~0369Hunyuan3D-Part
腾讯混元3D-Part00ops-transformer
本项目是CANN提供的transformer类大模型算子库,实现网络在NPU上加速计算。C++097AI内容魔方
AI内容专区,汇集全球AI开源项目,集结模块、可组合的内容,致力于分享、交流。02Spark-Chemistry-X1-13B
科大讯飞星火化学-X1-13B (iFLYTEK Spark Chemistry-X1-13B) 是一款专为化学领域优化的大语言模型。它由星火-X1 (Spark-X1) 基础模型微调而来,在化学知识问答、分子性质预测、化学名称转换和科学推理方面展现出强大的能力,同时保持了强大的通用语言理解与生成能力。Python00GOT-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- HHowToCook程序员在家做饭方法指南。Programmer's guide about how to cook at home (Chinese only).Dockerfile09
- PpathwayPathway is an open framework for high-throughput and low-latency real-time data processing.Python00
热门内容推荐
1 freeCodeCamp音乐播放器项目中的函数调用问题解析2 freeCodeCamp全栈开发课程中React组件导出方式的衔接问题分析3 freeCodeCamp英语课程视频测验选项与提示不匹配问题分析4 freeCodeCamp课程视频测验中的Tab键导航问题解析5 freeCodeCamp课程中屏幕放大器知识点优化分析6 freeCodeCamp Cafe Menu项目中link元素的void特性解析7 freeCodeCamp英语课程填空题提示缺失问题分析8 freeCodeCamp 课程中关于角色与职责描述的语法优化建议 9 freeCodeCamp全栈开发课程中测验游戏项目的参数顺序问题解析10 freeCodeCamp全栈开发课程中React实验项目的分类修正
项目优选
收起

deepin linux kernel
C
22
6

OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
202
2.17 K

React Native鸿蒙化仓库
C++
208
285

Ascend Extension for PyTorch
Python
61
94

🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
977
575

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

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++
550
83

旨在打造算法先进、性能卓越、高效敏捷、安全可靠的密码套件,通过轻量级、可剪裁的软件技术架构满足各行业不同场景的多样化要求,让密码技术应用更简单,同时探索后量子等先进算法创新实践,构建密码前沿技术底座!
C
1.02 K
399

本项目是CANN开源社区的核心管理仓库,包含社区的治理章程、治理组织、通用操作指引及流程规范等基础信息
393
27

前端智能化场景解决方案UI库,轻松构建你的AI应用,我们将持续完善更新,欢迎你的使用与建议。
官网地址:https://matechat.gitcode.com
1.2 K
133