当前位置:首页 > 文章列表 > 文章 > python教程 > 如何高效破解16位RSA-like密钥的加密令牌

如何高效破解16位RSA-like密钥的加密令牌

2026-08-21 06:26:31 0浏览 收藏

本文介绍一种基于对数运算的数学优化方法,无需暴力穷举即可在毫秒级时间内精准恢复16位明文令牌,适用于CTF中e=0x10001且明文极小(仅2¹⁶种可能)的非标准RSA变体场景。

如何高效破解16位RSA-like密钥的加密令牌

本文介绍一种基于对数运算的数学优化方法,无需暴力穷举即可在毫秒级时间内精准恢复16位明文令牌,适用于CTF中e=0x10001且明文极小(仅2¹⁶种可能)的非标准RSA变体场景。

从您给出的 CTF 服务代码来看,这里的加密虽然打着“RSA-like”的旗号,但实现上其实被极度简化了:明文 token 只是一个 16 位随机整数,也就是落在 [0, 2¹⁶) 这个范围内;公指数依然用了 e = 0x10001 = 65537。问题恰恰出在最关键的一步上——模运算(mod N)被彻底省略了。换句话说,所谓加密实际上只是在做单纯的幂运算:token_enc = token^e,而不是标准 RSA 中的 c ≡ m^e mod N。这个设计缺陷会直接改变题目的性质:原本应当落在离散对数或大整数分解这类困难问题上的安全性,最终退化成了一个可以直接求解实数根的普通计算问题。

由于 token 是正整数且远小于 e 次方根的精度误差范围,我们可利用自然对数与指数函数近似反解:

from math import exp, log

e = 0x10001
enc_token = int(get_token()["token"], 16)

# 计算 e 次方根的浮点近似值
approx_token = exp(log(enc_token) / e)
# 取整并检查邻近整数(因浮点误差,真实值必在 floor(approx) 或 ceil(approx) 中)
candidate_low = int(approx_token)
candidate_high = candidate_low + 1

for cand in [candidate_low, candidate_high]:
if cand = 2**16:
continue
if pow(cand, e) == enc_token:
print("Found token:", cand)
break

为什么只需验证最多2个候选值?
pow(token, e)token ∈ [0, 2¹⁶) 这个区间里,是一个严格单调递增的整数函数。说得直白一点,token 只要变大,结果就一定跟着变大,不会出现“回头”或重复。再看 exp(log(x)/e),它的浮点误差通常非常小,一般不到 1e-10,实测结果甚至像 23573.000000000025 这样,已经无限贴近真实整数。也正因为如此,真正的 token 只可能落在 floor(approx)ceil(approx) 这两个值上,没必要把全部 65536 种可能逐个遍历一遍。

⚠️ 关键注意事项:

  • 此方法仅适用于无模幂运算的非标准场景(如本题);若存在模 N,则必须进行大数分解或离散对数攻击,此法失效。
  • 确保 enc_token > 0token=00^e=0,需单独处理);
  • 使用 int() 截断而非 round(),避免边界错误(例如 23572.99999999999 应取 23572 而非 23573);
  • 实际CTF中建议添加 cand 范围校验(0 ≤ cand ),防止因极端浮点异常导致越界。

通过该方法,您的测试流程将从10–15分钟的暴力循环缩短至毫秒级响应,大幅提升后续代码调试效率。记住:密码学的安全性高度依赖完整设计——缺失模运算的“RSA”本质上已丧失所有安全保证。

如何在 PHP 表单中正确提交多个选中的月份并显示对应数据如何在 PHP 表单中正确提交多个选中的月份并显示对应数据
上一篇
如何在 PHP 表单中正确提交多个选中的月份并显示对应数据
TensorFlow 中使用内存加载验证集解决 val_loss 缺失问题
下一篇
TensorFlow 中使用内存加载验证集解决 val_loss 缺失问题
查看更多
最新文章
查看更多
课程推荐
  • 前端进阶之JavaScript设计模式
    前端进阶之JavaScript设计模式
    设计模式是开发人员在软件开发过程中面临一般问题时的解决方案,代表了最佳的实践。本课程的主打内容包括JS常见设计模式以及具体应用场景,打造一站式知识长龙服务,适合有JS基础的同学学习。
    543次学习
  • GO语言核心编程课程
    GO语言核心编程课程
    本课程采用真实案例,全面具体可落地,从理论到实践,一步一步将GO核心编程技术、编程思想、底层实现融会贯通,使学习者贴近时代脉搏,做IT互联网时代的弄潮儿。
    516次学习
  • 简单聊聊mysql8与网络通信
    简单聊聊mysql8与网络通信
    如有问题加微信:Le-studyg;在课程中,我们将首先介绍MySQL8的新特性,包括性能优化、安全增强、新数据类型等,帮助学生快速熟悉MySQL8的最新功能。接着,我们将深入解析MySQL的网络通信机制,包括协议、连接管理、数据传输等,让
    500次学习
  • JavaScript正则表达式基础与实战
    JavaScript正则表达式基础与实战
    在任何一门编程语言中,正则表达式,都是一项重要的知识,它提供了高效的字符串匹配与捕获机制,可以极大的简化程序设计。
    487次学习
  • 从零制作响应式网站—Grid布局
    从零制作响应式网站—Grid布局
    本系列教程将展示从零制作一个假想的网络科技公司官网,分为导航,轮播,关于我们,成功案例,服务流程,团队介绍,数据部分,公司动态,底部信息等内容区块。网站整体采用CSSGrid布局,支持响应式,有流畅过渡和展现动画。
    485次学习
查看更多
AI推荐
  • ljg-skills -
    ljg-skills
    ljg-skills 是李继刚开源的 AI 技能与提示词集合,面向大模型使用者整理了一批可复用的 prompt、角色设定和任务技能模板,适合用于学习提示词设计、搭建个人 AI 工作流和沉淀团队常用智能体能力。
    5043次使用
  • MELO音乐 - AI 音乐生成平台,支持多模态创作能力
    MELO音乐
    MELO音乐是一站式AI视频与音乐制作助手,对标suno, udio的高品质体验。提供伴奏生成、原创写词、无损导出、哼唱识曲、混音变声等全套音频与短视频编辑工具。无论是流行Kpop、电音说唱、民谣古风、摇滚儿歌还是商用轻音乐,MELO为你免费谱曲,轻松做同款!
    4575次使用
  • UniScribe - AI 免费在线音视频转文字平台
    UniScribe
    UniScribe 是一款 AI 音视频转文字与内容整理工具,支持上传音频、视频文件或粘贴 YouTube 链接,自动生成转写文本、摘要、思维导图和关键问题,并支持多格式导出,适合会议记录、课程学习、访谈整理和内容创作复盘。
    4529次使用
  • 剧云 - 免费 AI 智能中文剧本创作平台
    剧云
    剧云是专业中文剧本创作平台,安全稳定运行十余年,集成AI编剧、剧本医生审核、人物小传、剧情关系图、大纲编写、多人协作、Word导入导出、版权管控功能,数据安全防护,轻松高效创作剧本。
    4782次使用
  • 万象有声 - AI 一站式有声内容创作平台
    万象有声
    万象有声,一个专为有声创作者打造的新一代智能有声内容创作平台。平台提供专业的智能拆章、智能画本编辑、AI配音、AI生成音效、后期制作、智能对轨、智能审听等有声创作全流程工具,可以帮助创作者高效、低成本创作出引人入胜的有声作品。立即体验,让有声书制作更简单!
    4734次使用
微信登录更方便
  • 密码登录
  • 注册账号
登录即同意 用户协议隐私政策
返回登录
  • 重置密码