JohnTheRipper项目中SAP密码哈希处理的内存对齐问题分析
2025-05-21 01:31:11作者:段琳惟
问题背景
在JohnTheRipper密码恢复工具中,sapH_fmt_plug.c文件负责处理SAP系统的密码哈希算法。近期发现该模块存在严重的内存对齐问题,可能导致未定义行为(Undefined Behavior)和潜在的安全隐患。
问题本质
内存对齐是计算机系统中一个基本概念,它要求特定类型的数据必须存储在特定倍数的内存地址上。例如:
- 32位整数(uint32_t)需要4字节对齐
- 64位整数(uint64_t)需要8字节对齐
在sapH_fmt_plug.c中,代码尝试将数据强制转换为未对齐的指针类型,这违反了C语言规范,可能引发以下问题:
- 在某些架构上直接导致程序崩溃
- 产生未定义行为
- 性能下降
具体问题代码
原始代码中存在多处指针强制转换,例如:
uint32_t *Icp32 = (uint32_t *)(&keys[(k<<6)+offs[k]]);
uint64_t *Icp64 = (uint64_t *)(&keys[(k<<7)+offs[k]]);
这些转换的问题在于:
(k<<6)+offs[k]不能保证结果是4的倍数(k<<7)+offs[k]不能保证结果是8的倍数- 直接使用这些未对齐指针进行内存操作违反了C标准
解决方案
正确的处理方式应该是:
- 使用字符指针(char*)进行内存操作,因为字符类型没有对齐要求
- 通过memcpy函数进行数据拷贝,避免直接指针操作
- 在需要时进行字节序转换
修正后的代码示例:
char *key = (char*)&Icp32[j];
memcpy(key, &tmp, 4);
技术考量
- 性能影响:现代编译器通常能够优化memcpy调用,特别是在小尺寸数据拷贝时
- 可移植性:解决方案在所有架构上都能正常工作,包括那些严格对齐要求的系统
- 安全性:消除了未定义行为,提高了代码可靠性
最佳实践建议
- 避免直接对可能未对齐的内存进行类型转换
- 使用memcpy等标准库函数处理内存操作
- 在需要处理字节序时,先转换数据再拷贝
- 对关键代码进行静态分析和运行时检查
结论
内存对齐问题是C/C++编程中常见但容易被忽视的问题。JohnTheRipper作为安全工具,其代码质量尤为重要。通过修复这类内存对齐问题,不仅提高了工具的稳定性,也增强了其在各种平台上的兼容性。开发者应当重视类似问题,在代码审查和测试阶段加入对齐检查,确保软件质量。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
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。C033
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
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-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
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
26
10
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
427
3.28 K
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++
689
343
暂无简介
Dart
686
161
Ascend Extension for PyTorch
Python
235
267
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
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
266
327
🎉 (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
1.22 K
669
🔥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
65
19
openEuler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。
C
56
33