彩虹表可以快速的破解密码，越是复杂的密码彩虹表越大，彩虹表的体积一般来讲以百G以上来论的。拥有彩虹表以后，破解对他们来讲是难度非常小的，包括GPO的加速，对MD5的次数可能接近千亿次的情况。
下面我列出了彩虹表的一个生成器大家可以看到这样一个东西。
还有一些错误的实现。这个当然是声音了，刚才我讲的都是实现，有人做散列的，有人做两次散列的。错误的实现有哪些呢？
有人提出说我是不是自己设一个算法？我觉得这个事情是非常被吹的事情，第一个事情就是我们怎么保证HASH的均匀性，右边就是安天对各种HASH做了一个评估。再一个通过HASH碰撞进行拒绝式服务攻击，这个事情大家应该听说过。在去年泄密门事件以后也把这个事件掩盖了，HASH碰撞攻击几乎涵盖了所有的脚本语言。什么是HASH碰撞呢？就是攻击者通过裁判HASH算法，我们如果自己设计算法，如何保证均匀性这是一个问题。
还有一些声音说实现慢速HASH，有人说这个HASH太快了，我自己实现一个慢速HASH怎么样呢？我们后面可能给出一些例子，我们看到，实际上来讲，所有的HASH没有慢的，当他面临几个问题，一个问题就是他的HASH算法不合理。另外一种就是用户的体验问题，我们想象一下你在网站提示说用户登陆可能需要三分钟，这个用户非常被吹，实际上这个慢速HASH应用非常不适合外部的应用场景一下。
在这里，我想说很难设计出一种慢速的HASH，在XP系统构架下，对CPU是负载的，实现基地是不容易漫过的。慢速HASH一定会负载的，所以这个实现是非常不合理的。
还有一些网站声称自己特别安全，为什么安全呢？因为可以识别你的指纹。比如，我们获取一个指纹和获取一个口令，实际上没有任何太大区别。指纹算一个散列，但是指纹识别意味着几个事情，不可再生指。还有一个面部识别，以上是其他人提出的自己想法和观点。接下来我们下面要讲的就是安全算法的一个使用策略。
一用户一盐
这个就是在泄密门事件以后我们推出一个APM，实际上来讲，我们基本上是基于现有的开源包，然后也不是算法实现，也不是新的算法。在这里提到了几个概念就是一用户一盐，包括个性化的料，盐表。还有就是APM发了以后，有人跟我们交流，有的用UID，还有用注册时间的情况。另外还提供了还原模式，当然有站点有需求，比如说我需要原始密码，我们这里也提供了一个功能。当然这里面最无奈的一个事情是什么呢？就是一号通。在这里画了一个图，就是RSA的算面，一个是交流的问题，再一个就是在现在这种情况下，很难保证我们安全可言。
什么样是安全的呢？一是算法不公开，另外是密要不公开。在这个0Day横行的时代，我们很难保证这种情况。在这里列出了开源项目的一个UL抵制。
这里面所提到的第一个事情就是为什么要使用标准的算法？第一点来讲，标准算法是公开的，我在这里列出了APM当中一个代码。这个APM就是我们实现了几种语言，大家可以上去看一下，这里列出的是PHP的。这里直接调用了一个APM，完成了一个加密。
标准的算法的合理性是经过时间、经过数学家大家验证的，是经过理论和实践检验过的算法。还有一些问题就是事实上来讲不是算法的问题，是如何合理使用的问题，我们看到刚才我们做一次HASH等等这种情况。事实上来讲，不是算法本身的问题，是如何合理使用的问题，下面我会讲到。
我们先看一点，攻击者所能掌握的资源。第一个就是计算速度，这个是非常恐怖的一个事情。在这里我贴了一个图。我们看一下在虚拟机的情况下，我们算十六个字节的散列，2.99秒算了170多万次，意味着一之内可以计算50万次的口令。如果你的密文口令被攻击者拿到以后，他做一个统计，做一个TOP，我对TOP20做一个计算，一秒钟50万次。另外一个就是云计算，还有GPO加速计算，再一个就是攻击者所掌握的大量的网络，都会被他们所利用。
三种手段：一个是统计攻击，高频碰撞。第二个是反向查询，第三个是暴力破解。
盐为何物？
盐的概念是什么呢？盐实际上来讲就是一组随机数据，把这个随机数据与用户的口令相结合，然后运算散列，这个就是盐的概念。
这里就是盐如何使用，当用户首次提供密码的时候，由系统自动往这个密码里加入一注盐，然后再进行散列，用户登录的时候，系统就是盐加散列，再比较散列值，确定密码是否正确。为什么要有用户名呢？有了用户名，比如说有了一个站点，用户的名称是唯一的，它就起到了一个盐的作用，我们为什么还要加盐，比如说攻击者拿到了两个网站的数据，那一个是什么呢？比如说一个用户是123，另外一个用户也是123，实际上来讲我们算的散列值依然是一样的，他依然可以直接通过散列一查就知道你使用了什么密码。所以说我们这里还是要加盐。
下面这里就是一个APM的示意图。我们看到用户注册，注册通过外部服务器，然后用户名、密码、盐三个联合生成一个验证的密码。这是我们画的一个示意图。
我们看到有开发者给我们发过来一些算法，其中有一部分就是使用单一的盐，在这里面有三个图。一个就是直接计算MD5的，密码123456，所有的散列都是一般的。还有一个加一个盐，加一个盐攻击者有可能说不知道你的密码是什么？在他拥有大量的计算资源的情况下，他很容易还会搞定你的口令，他对所有的散列也在做一次统计，依然能拿到TOP10、TOP20的口令。
下面就是一用户一盐的情况。我们看到一个用户一个盐，那我们算完了HASH时，每一个都是不一样的，攻击者拿到密文的口令列表以后，他所看到的每一个散列都是不一样的，他没法统计了，他如果希望拿到每一个用户的口令办呢？只能是一个一个去尝试，加盐，然后算密码、算口令。
在这里还有一些其他的策略，就是大家如果看到KC代码以后，比如说我这里没有使用SQL，随着互联网的发展，非关系型的数据成为了一个热门领域，但是我使用KC的目的，不是因为它效率比较好，所有网站面临重要的攻击就是输入，各种各样的尝试。
还有一些其他的策略，比如说我们常见口令的规避。我在这里给了一个图，这个是口令在线检查的这么一个。常见的口令规避是非常重要的，比如说我们现在的一些高频的密码，还有已经泄露的一些密码，在这里APM做了一个简答提示，比如说高频密码，还有陈述口令。我们看到这上面出现大量的问题就是用户用他的用户名做密码，这里我们也做了一个检测。
还有一些其他的策略，比如说动态均衡，微软(微博)的Hotmail做了一个动态均衡，原理就是对你口令做一个基数，当你的口令达到用户的1%，我就不允许你再使用这个密码了。但是这个实际上来讲也是有一些弊端的。这个弊端是什么呢？第一点你要对这个口令做计数，当你计数的表被泄露以后，用户就会知道这个超过一万次了，这个一万次了搞定这些。
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