Goldenkey的助记词碰撞与钱包恢复的基本原理

Goldenkey成品示例

碰撞是指通过随机生成私钥或助记词，与已知的地址进行比对，如果匹配，则认为找到了对应的私钥或助记词。

恢复则是通过某种机制，从部分信息中重新生成完整的私钥或助记词。

我们可以用代码和公式来具体表示“碰撞”和“恢复”的过程。以下是两种情况的详细说明和代码实现。

1.碰撞（Brute-force）

公式描述

碰撞的基本思想是通过随机生成私钥或助记词，然后将其转换为对应的地址，与已知的地址进行比对。如果匹配，则认为找到了对应的私钥或助记词。

公式可以表示为：

随机生成私钥或助记词->转换为地址->比对地址

代码实现:

以下是一个简单的Python代码示例，展示如何通过随机生成私钥并转换为地址，然后与已知地址进行比对：

import os
import hashlib
import ecdsa
import binascii
 
# 示例：已知的地址（以太坊地址为例）
known_address = "0x1234567890abcdef1234567890abcdef12345678"
 
def private_key_to_address(private_key):
    """
    将私钥转换为以太坊地址
    """
    # 使用ECDSA生成公钥
    sk = ecdsa.SigningKey.from_string(private_key, curve=ecdsa.SECP256k1)
    vk = sk.get_verifying_key()
    public_key = vk.to_string()
    
    # 计算公钥的Keccak-256哈希
    keccak_hash = hashlib.sha3_256(public_key).digest()
    
    # 取哈希的后20字节作为地址
    address = keccak_hash[-20:]
    return "0x" + binascii.hexlify(address).decode()
 
def brute_force_collision(known_address, num_attempts=1000000):
    """
    随机生成私钥并尝试碰撞
    """
    for _ in range(num_attempts):
        # 随机生成32字节私钥
        private_key = os.urandom(32)
        address = private_key_to_address(private_key)
        
        # 比对地址
        if address.lower() == known_address.lower():
            print("碰撞成功！")
            print("私钥（十六进制）:", binascii.hexlify(private_key).decode())
            print("地址:", address)
            return private_key
    
    print("未找到匹配的私钥")
    return None
 
# 尝试碰撞
brute_force_collision(known_address)

代码解析:

1. 私钥生成：	使用  os.urandom(32)  随机生成32字节的私钥。
2. 私钥到地址的转换：	使用Keccak-256哈希算法计算公钥的哈希值。
	取哈希值的后20字节作为以太坊地址。
3. 碰撞过程：	随机生成私钥并转换为地址。
	将生成的地址与已知地址进行比对。
	如果匹配，则输出私钥和地址。

2.恢复（Recovery）

公式描述

恢复是指通过部分信息（如部分助记词、部分私钥或其他线索）重新生成完整的私钥或助记词。恢复过程通常依赖于已知的结构或规则。

公式可以表示为：

已知部分信息->应用恢复规则->生成完整的助记词或私钥

代码实现：

以下是一个简单的Python代码示例，展示如何通过部分助记词恢复完整的助记词：

import binascii
import hashlib
from mnemonic import Mnemonic
 
# 示例：已知部分助记词（假设前几个单词已知）
known_partial_mnemonic = ["abandon", "ability", "able", "about"]
 
# 假设完整的助记词长度为12个单词
mnemo = Mnemonic("english")
 
def recover_mnemonic(known_partial_mnemonic, wordlist, total_length=12):
    """
    通过部分助记词恢复完整的助记词
    """
    # 获取完整的单词表
    wordlist = mnemo.wordlist
    
    # 尝试补全助记词
    for word1 in wordlist:
        for word2 in wordlist:
            for word3 in wordlist:
                # 构造完整的助记词
                candidate_mnemonic = known_partial_mnemonic + [word1, word2, word3]
                if len(candidate_mnemonic) == total_length:
                    # 验证助记词是否有效
                    try:
                        entropy = mnemo.to_entropy(candidate_mnemonic)
                        print("恢复成功！")
                        print("完整的助记词:", " ".join(candidate_mnemonic))
                        print("对应的熵（十六进制）:", binascii.hexlify(entropy).decode())
                        return candidate_mnemonic
                    except ValueError:
                        # 如果助记词无效，继续尝试
                        continue
    
    print("未找到有效的助记词")
    return None
 
# 尝试恢复助记词
recover_mnemonic(known_partial_mnemonic, mnemo.wordlist)

代码解析:

1. 已知部分助记词：	假设已知前几个单词，例如  ["abandon", "ability", "able", "about"]  。
2. 恢复过程：	使用嵌套循环尝试补全剩余的单词。
	使用  Mnemonic  库验证生成的助记词是否有效。
	如果验证通过，则输出完整的助记词和对应的熵。

希望这篇文章对你有所帮助。如果你还有其他问题，欢迎继续向我提问,Goldenkey专业开发区块链加密/解密技术。TG：@hebe7956  @Gdk7956