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。
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