助记词生成原理

助记词 其实 就是 将 128bits 的 seed 补位成 132bits 的数值,然后 平均 拆分成 12个 数值,最后到 助记词列表中 根据下标 获取对应的 12个 单词 组成。

  • bip39的助记词列表:https://github.com/bitcoinjs/bip39/blob/master/wordlists/english.json

  • 生成过程:
    1.随机生成 128 bits 的 seed (需是32的倍数)
    2.将 seed 进行hash256运算,获取hash值 开头的 4个 bits,与 seed 组成一个组新数值
    3.以11bits为单位,拆分 上组新数值,每 11bits 个数值 转成一个10进制数
    4.用这个十进制数 作为 助记词单词数组 的下标,获取 对应的 一个单词作为 助记词
    5.一共12组11bits数,所以 生成 12个 单词

  • 图解(来源百度):
    助记词生成原理

### 助记碰撞器工具实现与生成原理 助记碰撞器是一种用于生成私钥或助记并检测其是否匹配已知地址的工具。其实现和生成原理涉及多个技术领域,包括分布式系统、算法优化以及区块链和密码学的基础知识。 #### 1. 助记生成的基本原理 助记生成过程通常基于随机数种子(seed)的生成与处理。以下是助记生成的具体步骤[^3]: - **随机数生成**:首先生成一个128 bits的随机数作为种子(seed),要求该种子必须是32的倍数。 - **哈希运算**:将生成的种子进行`hash256`运算,获取哈希值的前4个bits,并将其附加到原始种子末尾,形成一个新的数值。 - **分组与转换**:以每11 bits为单位拆分上述新数值,并将每个11 bits的数值转换为十进制数。 - **映射单**:使用得到的十进制数作为下标,从预定义的助记数组中提取对应的单。 - **助记生成**:通过上述方法,最终生成一组由12个单组成的助记。 #### 2. 碰撞器工具的工作机制 助记碰撞器的核心目标是通过穷举或优化算法生成大量的助记组合,并验证这些助记是否对应已知的区块链地址。以下是碰撞器的主要实现步骤: - **分布式系统并行化**:为了提高效率,碰撞任务可以通过分布式系统进行并行化处理。分布式系统允许将计算任务分配到多个节点上同时执行,从而显著提升计算速度[^1]。 - **算法优化**:在生成助记的过程中,可以采用优化算法减少不必要的计算开销。例如,通过剪枝技术剔除不可能生成有效地址的助记组合。 - **硬件加速**:利用GPU或FPGA等高性能计算设备进一步加速碰撞过程。硬件加速能够大幅提升哈希计算的速度,从而加快助记生成与验证过程。 #### 3. 技术扩展:对抗训练与自编码器的应用 在某些高级场景中,生成对抗网络(GAN)及其变体如对抗自编码器(AAE)可以被用来生成更复杂的助记组合。以下是其基本原理[^2]: - **生成器与判别器**:生成器负责生成与真实助记相似的新数据,而判别器则负责判断输入数据是否为真实数据。通过对抗训练的方式,生成器能够逐步生成更加逼真的助记。 - **应用限制**:尽管GAN和AAE在理论上具有潜力,但在实际应用中,由于助记生成规则的严格性,这类技术可能需要更多的定制化调整才能有效应用于碰撞器工具。 ```python # 示例代码:简单的助记生成逻辑 import hashlib def generate_mnemonic(seed_bits=128): # 1. 随机生成 seed import os seed = os.urandom(seed_bits // 8) # 2. 计算 hash256 并提取前 4 bits hash_value = hashlib.sha256(seed).digest() checksum = int.from_bytes(hash_value[:1], &#39;big&#39;) & 0xF # 3. 将 seed 和 checksum 合并 combined = int.from_bytes(seed, &#39;big&#39;) << 4 | checksum # 4. 拆分为 11 bits 组 words = [] word_list = ["word1", "word2", ..., "word2048"] # 示例单列表 for i in range(12): index = (combined >> (11 * (11 - i))) & 0x7FF words.append(word_list[index]) return " ".join(words) print(generate_mnemonic()) ```
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