我们之所以将自然界分解,组织成各种的概念,并按其含义分类,主要是因为我们是整个口语交流社会共同遵守的协定的参与者,这个协定以语言的形式固定下来………………除非赞成这个协定中的规定的有关语言信息的组织和分类,负责我们根本无法交谈。

                                                                                  -------------------------Benjamin Lee Whorf(1897-1941)

词并不是一个新概念,早在很多行业,就出现了助词的概念。发音为“ne-manik”的最纯粹形式的助符是一种字母、单词或关联模式,可让人轻松住信息,已被人类使用了数千年。它可以是一个非常有用的工具,帮助住需要住的重要信息[^1]。 在密码学和区块链领域,助词主要用于帮助用户住复杂的私钥或种子信息。通过部分助词恢复完整助词的示例代码如下: ```python import binascii import hashlib from mnemonic import Mnemonic # 示例:已知部分助词(假设前几个单词已知) known_partial_mnemonic = ["abandon", "ability", "able", "about"] # 假设完整的助词长度为12个单词 mnemo = Mnemonic("english") def recover_mnemonic(known_partial_mnemonic, wordlist, total_length=12): """ 通过部分助词恢复完整的助词 """ # 获取完整的单词表 wordlist = mnemo.wordlist # 尝试补全助词 for word1 in wordlist: for word2 in wordlist: for word3 in wordlist: # 构造完整的助词 candidate_mnemonic = known_partial_mnemonic + [word1, word2, word3] if len(candidate_mnemonic) == total_length: # 验证助词是否有效 try: entropy = mnemo.to_entropy(candidate_mnemonic) print("恢复成功!") print("完整的助词:", " ".join(candidate_mnemonic)) print("对应的熵(十六进制):", binascii.hexlify(entropy).decode()) return candidate_mnemonic except ValueError: # 如果助词无效,继续尝试 continue print("未找到有效的助词") return None # 尝试恢复助词 recover_mnemonic(known_partial_mnemonic, mnemo.wordlist) ``` 根据助词推算种子的算法是PBKDF2,使用的哈希函数是Hmac - SHA512,其中,输入是助词的UTF - 8编码,并设置Key为mnemonic+用户口令,循环2048次,得到最终的64字节种子[^3]。 在恢复方面,有多种助词恢复方法,如12/15/18/21/24个词的助词组合实现完整的BIP39/BIP44标准生成派生地址以进行全面验证等[^4]。
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