JohnTheRipper中Argon2-opencl插件处理高成本哈希时崩溃问题分析
问题背景
在密码安全领域,Argon2是一种获得密码哈希竞赛冠军的现代哈希算法,被广泛应用于密码存储保护。JohnTheRipper作为知名的密码分析工具,通过其Argon2-opencl插件支持利用GPU加速分析Argon2哈希。
近期发现,当处理某些极高成本的Argon2哈希时,Argon2-opencl插件会出现崩溃现象。具体表现为当尝试处理内存参数(m)设置为67108864(64MB)的哈希时,插件会抛出CL_INVALID_BUFFER_SIZE错误,导致无法继续执行。
问题复现与分析
测试人员使用NVIDIA GeForce RTX 2080 Ti显卡尝试处理以下两个模拟KeePassXC默认设置的哈希样本时触发了该问题:
$argon2d$v=19$m=67108864,t=30,p=2$ZGFtYWdlX2RvbmU$w9w3s5/zV8+PcAZlJhnTCOE+vBkZssmZf6jOq3dKv50
$argon2id$v=19$m=67108864,t=30,p=2$U2FMdHNBbFQ$Djwdq8LGcBSmvJAX8TPqELq0N8YVHEdk5bWb4tRy70k
错误信息显示为"CL_INVALID_BUFFER_SIZE (-61) error in opencl_argon2_fmt_plug.c:613 - Error creating memory buffer",这表明在尝试创建内存缓冲区时出现了问题。
问题根源
经过深入分析,发现问题出在哈希参数的理解上。KeePassXC在存储哈希时使用的内存参数(m)单位是KB,而JohnTheRipper的Argon2-opencl插件期望的是以块(block)为单位的参数值。67108864KB转换为块单位应该是65536(67108864/1024)。
这种单位不一致导致了内存分配请求远远超出GPU的实际可用内存,从而触发了OpenCL的缓冲区大小无效错误。
解决方案
正确的哈希表示应该是:
$argon2d$v=19$m=65536,t=30,p=2$ZGFtYWdlX2RvbmU$w9w3s5/zV8+PcAZlJhnTCOE+vBkZssmZf6jOq3dKv50
$argon2id$v=19$m=65536,t=30,p=2$U2FMdHNBbFQ$Djwdq8LGcBSmvJAX8TPqELq0N8YVHEdk5bWb4tRy70k
使用修正后的参数后,各GPU设备的性能表现如下:
- Radeon RX Vega: 16.99次/秒
- GeForce GTX 1080: 38.34次/秒
- GeForce RTX 2080 Ti: 87.88次/秒
技术建议
-
参数验证:在使用Argon2-opencl插件前,应确保内存参数(m)的单位正确,避免因单位误解导致内存分配失败。
-
错误处理改进:插件可以增加对输入参数的验证,当检测到异常大的内存请求时,提供更有意义的错误提示,帮助用户快速定位问题。
-
性能考量:即使是修正后的参数,30次迭代(t=30)的设置也会显著影响分析速度,这是Argon2设计的安全特性。在实际应用中,建议根据安全需求和硬件性能合理设置这些参数。
总结
这个问题揭示了不同系统间参数单位标准化的重要性。对于安全工具开发者而言,清晰的参数文档和严格的输入验证是避免此类问题的关键。对于用户而言,理解工具的参数含义和单位是正确使用的前提。JohnTheRipper团队通过社区协作快速定位并解决了这个问题,展现了开源项目的优势。
- DDeepSeek-V3.1-BaseDeepSeek-V3.1 是一款支持思考模式与非思考模式的混合模型Python00
- QQwen-Image-Edit基于200亿参数Qwen-Image构建,Qwen-Image-Edit实现精准文本渲染与图像编辑,融合语义与外观控制能力Jinja00
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~042CommonUtilLibrary
快速开发工具类收集,史上最全的开发工具类,欢迎Follow、Fork、StarJava04GitCode百大开源项目
GitCode百大计划旨在表彰GitCode平台上积极推动项目社区化,拥有广泛影响力的G-Star项目,入选项目不仅代表了GitCode开源生态的蓬勃发展,也反映了当下开源行业的发展趋势。06GOT-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。00openHiTLS
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!C0298- WWan2.2-S2V-14B【Wan2.2 全新发布|更强画质,更快生成】新一代视频生成模型 Wan2.2,创新采用MoE架构,实现电影级美学与复杂运动控制,支持720P高清文本/图像生成视频,消费级显卡即可流畅运行,性能达业界领先水平Python00
- GGLM-4.5-AirGLM-4.5 系列模型是专为智能体设计的基础模型。GLM-4.5拥有 3550 亿总参数量,其中 320 亿活跃参数;GLM-4.5-Air采用更紧凑的设计,拥有 1060 亿总参数量,其中 120 亿活跃参数。GLM-4.5模型统一了推理、编码和智能体能力,以满足智能体应用的复杂需求Jinja00
Yi-Coder
Yi Coder 编程模型,小而强大的编程助手HTML013
热门内容推荐
最新内容推荐
项目优选









