天下武功，唯快不破。但密碼加密不同。算法越快，越容易破。
密碼破解，就是把加密後的密碼還原成明文密碼。似乎有不少方法，但最終都得走一條路：暴力窮舉。也許你會說還可以查表，瞬間就出結果。雖然查表不用窮舉，但表的制造過程仍然需要。查表只是將窮舉提前了而已。
密碼加密，用的都是單向散列計算。既然單向，那就是不可逆，那只能窮舉。窮舉的原理很簡單。只要知道密文是用什麼算法加密的，我們也用相同的算法，把常用的詞組跑一遍。若有結果和密文一樣，那就猜中了。
窮舉的速度有多快？這和加密算法有關。加密一次有多快，猜一次也這麼快。例如 MD5 加密是非常快的。加密一次耗費 1 微秒，那破解時隨便猜一個詞組，也只需 1 微秒（假設機器性能一樣，詞組長度也差不多）。攻擊者一秒鐘就可以猜 100 萬個，而且這還只是單線程的速度。
所以，加密算法越快，破解起來就越容易。
（題圖來自： netdna-ssl.com）
如果能提高加密時間，顯然也能增加破解時間。如果加密一次提高到 10 毫秒，那麼攻擊者每秒只能猜 100 個，破解速度就慢了一萬倍。怎樣才能讓加密變慢？最簡單的，就是對加密後的結果再加密，重復多次。
例如，原本 1 微秒的加密，重復一萬次，就慢一萬倍了：
for i =0~10000x = md5(x)end加密時多花一點時間，就可以換取攻擊者大量的破解時間。
事實上，這樣的「慢加密」算法早已存在，例如 bcrypt、PBKDF2 等等。它們都有一個難度系數因子，可以控制加密時間，想多慢就多慢。
加密越慢，破解時間越長。
最需要慢加密的場合，就是網站數據庫裡的密碼。
近幾年，經常能聽到網站被「拖庫」的新聞。用戶資料都是明文存儲，洩露了也無法挽回。唯獨密碼，還可以和攻擊者對抗一下。然而不少網站，使用的都是快速加密算法，因此輕易就能破解出一堆弱口令賬號。當然，有時只想破解某個特定人物的賬號。只要不是特別復雜的詞匯，跑上幾天，很可能就破出來。
但網站用了慢加密，結果可能就不一樣了。如果把加密時間提高 100 倍，破解時間就得長達數月，變得難以接受。即使數據洩露，也能保障「密碼」這最後一道隱私。
不過，慢加密也有明顯的缺點：消耗大量計算資源。使用慢加密的網站，如果同時來了多個用戶，服務器 CPU 可能就不夠用了。要是遇到惡意用戶，發起大量的登錄請求，甚至造成資源被耗盡。性能和安全總是難以兼得。所以，一般也不會使用太高的強度。
一些大型網站，甚至為此投入集群，用來處理大量的加密計算。但這需要不少的成本。
有沒有什麼方法，可以讓我們使用算力強勁、同時又免費的計算資源？
在過去，個人電腦和服務器的速度，還是有較大差距的。但如今，隨著硬件發展進入瓶頸，這個差距正縮小。在單線任務處理上，甚至不相上下。客戶端擁有強大的算力，能不能分擔一些服務器的工作？尤其像「慢加密」這種算法開源、但計算沉重的任務，為何不交給客戶端來完成？
過去，提交的是明文密碼；現在，提交的則是明文密碼的「慢加密結果」。無論是注冊，還是登錄。而服務端，無需任何改動。將收到的「慢加密結果」，當做原來的明文密碼 就行。以前是怎麼保存的，現在還是怎麼保存。這樣就算被拖庫，攻擊者破解出來的也只是「慢加密結果」，還需再破解一次，才能還原出「明文密碼」。
事實上，「慢加密結果」這個中間值，是不可能破解出來的！因為它是一個散列值 —— 毫無規律的隨機串，例如 32 位十六進制字符串，而字典都是有意義的詞組，幾乎不可能跑到它！除非字節逐個窮舉。但這有 16^32 種組合，是個天文數字。所以「慢加密結果」是無法通過數據庫裡洩露的密文「逆推」出來的。
或許你在想，即使不知道明文密碼，也可以直接用「慢加密結果」來登錄。事實上後端儲存時再次加密，就無法逆推出這個散列值了。
當然，不能逆推，但可以順推。把字典裡的詞組，用前後端的算法依次執行一次：
back_fast_hash( front_slow_hash(password))然後對比密文，即可判斷有沒有猜中。這樣就可以用跑字典來破解。但是有 front_slow_hash 這個障礙，破解速度就大幅降低了。
不過，前端的一切都是公開的。所以 front_slow_hash 的算法大家都知道。攻擊者可以用這套算法，把常用詞組的「慢加密結果」提前算出來，制作成一個「新字典」。將來拖庫後，就可以直接跑這個新字典了。
對抗這種方法，還得用經典的手段：加鹽。最簡單的，將用戶名作為鹽值：
front_slow_hash(password + username)這樣，即使相同的密碼，對於不同的用戶，「慢加密結果」也不一樣了。也許你會說，這個鹽值不合理，因為用戶名是公開的。攻擊者可以對某個重要人物的賬號，單獨為他建立一個字典。
那麼，是否可以提供一個隱蔽的鹽值？答案是：不可以。
因為這是在前端。用戶還沒登錄，那返回誰的鹽值？登錄前就能獲得賬號的鹽值，這不還是公開的嗎。所以，前端加密的鹽值無法隱藏，只能公開。當然，即使公開，單獨提供一個鹽值參數，也比用戶名要好。因為用戶名永遠不變，而獨立的鹽值可以定期更換。
鹽值可以由前端生成。例如注冊時：
#前端生成鹽值salt = rand()password = front_slow_hash(password + salt)#提交時帶上鹽值submit(..., password, salt)後端將用戶的鹽值也儲存起來。登錄時，輸完用戶名，就可以開始查詢用戶對應的鹽值：
當然要注意的是，這個接口可以測試用戶是否存在，所以得有一定的控制。
鹽值的更換，也非常簡單，甚至可以自動完成：
前端在加密當前密碼時，同時開啟一個新線程，計算新鹽值和新密碼。提交時，將它們全都帶上。如果「當前密碼」驗證成功，則用「新密碼」和「新鹽值」覆蓋舊的。這樣更換鹽值，還是只用到前端的算力。
這一切都是自動的，相當於 在用戶無感知的情況下，定期幫他更換密碼！
密文變了，針對「特定鹽值」制作的字典，也就失效了。攻擊者得重新制作一次。
密碼學上的問題到此結束，下面討論實現上的問題。
現實中，用戶的算力是不均衡的。有人用的是神級配置，也有的是古董機。這樣，加密強度就很難設定。如果古董機用戶登錄會卡上幾十秒，那肯定是不行的。對於這種情況，只有以下選擇：
強度固定
強度可變
根據大眾的配置，制定一個適中的強度，絕大多數用戶都可接受。但如果超過規定時間還沒完成，就把算到一半的 Hash 和步數提交上來，剩余部分讓服務器來完成。
[前端]完成70%---->[後端]計算30%不過，這需要「可序列化」的算法，才能在服務端還原進度。如果計算中會有大量的臨時內存，這種方案就不可行了。相比過去 100% 後端慢加密，這種少量用戶「前後參半」的方式，可以節省不少服務器資源。
對於請求協助的用戶，也必須有一定的限制，防止惡意透支服務器資源。
如果後端不提供任何協助，那只能根據自身條件做取捨了。配置差的用戶，就少加密一點。用戶注冊時，加密算法不限步數放開跑，看看特定時間裡能算到多少步：
#[注冊階段]算力評估（線程1秒後中止）whilex = hash(x)step = step +1end這個步數，就是加密強度，會保存到他的賬號信息裡。和鹽值一樣，強度也是公開的。因為在登錄時，前端加密需要知道這個強度值。
#[登錄階段]先獲得 stepfor i =0~ stepx = hash(x)end這個方案，可以讓高配置的用戶享受更高的安全性；低配置的用戶，也不會影響基本使用。（用上好電腦還能提升安全性，很有優越感吧~）
但這有個重要的前提：注冊和登錄，必須在性能相近的設備上。如果是在高配置電腦上注冊的賬號，某天去古董機登錄，那就悲劇了，可能半天都算不出來。。。
上述情況，現實中是普遍存在的。比如 PC 端注冊的賬號，在移動端登錄，算力可能就不夠用。如果沒有後端協助，那只能等。要是經常在低端設備上登錄，那每次都得干等嗎？等一兩次就算了，如果每次都等，不如重新估量下自己的能力吧。把加密強度動態調低，更好的適應當前環境。將來如果不用低端設備了，再自動的調整回來。讓加密強度，能動態適應常用的設備的算力。
實現原理，和上一節的自動更換鹽值類似。
下面 YY 一個腦洞大開的方案，前提是網站有足夠大的訪問量。如果當前有很多在線用戶，它們不就是一堆免費的計算節點嗎？計算量大的問題，扔給他們來解決。
不過這樣做也有一些疑慮，萬一正好推送給了壞人怎麼辦？顯然，不能把太多的敏感數據放出去。節點只管計算，完全不用知道、也不能知道這個任務的最終目的。
但是，如果遇到惡作劇節點，故意把數據算錯怎麼辦？所以不能只推送給一個節點。多選幾個，最終結果一致才算正確。這樣風險概率就降低了。
相比 P2P 計算，網站是有中心、實名的，管理起來會容易一些。對於惡作劇用戶，可以進行懲罰；參與過幫助的用戶，也給予一定獎勵。
想象就到此，繼續討論實際的。
或許你會問，「慢加密」不就是希望計算更慢嗎，為什麼還要去優化？
假如這是一個自創的隱蔽式算法，並且混淆到外人根本無法讀懂，那不優化也沒事。甚至可以在裡面放一些空循環，故意消耗時間。但事實上，我們選擇的肯定是「密碼學家推薦」的公開算法。它們每一個操作，都是有數學上的意義的。原本一個操作只需一條 CPU 指令，因為不夠優化，用了兩條指令，那麼額外的時間就是內耗。導致加密用時更久，強度卻未提升。
如果是本地程序，根本不用考慮這個問題，交給編譯器就行。但在 Web 環境裡，我們只能用浏覽器計算！相比本地程序，腳本要慢的多，因此內耗會很大。
腳本為什麼慢？主要還是這幾點：
弱類型
解釋型
沙箱
腳本，是用來處理簡單邏輯的，並不是用來密集計算的，所以沒必要強類型。不過如今有了一個黑科技：asm.js。它能通過語法糖，為 JS 提供真正的強類型。這樣計算速度就大幅提升了，可以接近本地程序的性能！
但是不支持 asm.js 的浏覽器怎麼辦？例如，國內還有大量的 IE 用戶，他們的算力是非常低的。好在還有個後補方案 —— Flash，它有各種高性能語言的特征。類型，自然不在話下。
相比 asm.js，Flash 還是要慢一些，但比 IE 還是快多了。
解釋型語言，不僅需要語法分析，更是失去了「編譯時深度優化」帶來的性能提升。好在 Mozilla 提供了一個可以從 C/C++ 編譯成 asm.js 的工具：emscripten。有了它，就不用裸寫了。而且編譯時經過 LLVM 的優化，生成的代碼質量會更高。
事實上，這個概念在 Flash 裡早有了。曾經有個叫 Alchemy 的工具，能把 C/C++ 交叉編譯成 Flash 虛擬機指令，速度比 ActionScript 快不少。
Alchemy 現在改名 FlasCC，還有開源版的 crossbridge
一些本地語言看似很簡單的操作，在沙箱裡就未必如此。例如數組操作：
vector[k]= v虛擬機首先得檢查索引是否越界，否則會有嚴重的問題。如果「前端慢加密」算法涉及到大量內存隨機訪問，那就會有很多無意義的內耗，因此得慎重考慮。不過有些特殊場合，腳本速度甚至能超過本地程序！例如開頭提到的 MD5 大量反復計算。
這其實不難解釋：
首先，MD5 算法很簡單。沒有查表這樣的內存操作，使用的都是局部變量。局部變量的位置都是固定的，避免了越界檢查開銷。其次，emscripten 的優化能力，並不比本地編譯器差。最後，本地程序編譯之後，機器指令就不會再變了；而如今腳本引擎，都有 JIT 這個利器。它會根據運行時的情況，實時生成更優化的機器指令。
所以選擇加密算法時，還得兼顧實際運行環境，揚長避短，發揮出最大功效。
眾所周知，跑密碼使用 GPU 可以快很多倍。GPU 可以想象成一個有幾百上千核的處理器，但只能執行一些簡單的指令。雖然單核速度不及 CPU，但可以通過數量取勝。暴力窮舉時，可以從字典裡取出上千個詞匯同時跑，破解效率就提高了。
那能否在算法裡添加一些特征，正好命中 GPU 的軟肋呢？
大家聽過說「萊特幣」吧。不同於比特幣，萊特幣挖礦使用了 scrypt 算法。這種算法對內存依賴非常大，需要頻繁讀寫一個表。GPU 雖然每個線程都能獨立計算，但顯存只有一個，大家共享使用。這意味著，同時只有一個線程能操作顯存，其他有需要的只能等待了。這樣，就極大遏制了並發的優勢。
山寨幣遍地開花的時候，還出現了一個叫 X11Coin 的幣，據稱能對抗 ASIC。它的原理很簡單，裡面摻雜了 11 種不同的加密算法。這樣，制造出相應的 ASIC 復雜度大幅增加了。盡管這不是一個長久的對抗方案，但思路還是可以借鑒的。如果一件事過於復雜，很多攻擊者就望而生畏了，不如去做更容易到手的事。
之所以 GPU 能大行其道，是因為目前的加密算法，都是簡單的公式運算。這對 CPU 並沒太大的優勢。能否設計一個算法，充分依賴 CPU 的優勢？CPU 有很多隱藏的強項，例如流水線。如果算法中有大量的條件分支，也許 GPU 就不擅長了。
當然，這裡只是設想。自己創造加密算法，是非常困難的，也不推薦這麼做。
除了能降低密碼破解速度，前端慢加密還有一些其他意義：
用戶輸入的明文密碼，在前端內存裡就已加密。離開浏覽器，洩露風險就已結束。即使通信被竊聽，或是服務器上的惡意中間件，都無法拿到明文密碼。除非網頁本身有惡意代碼，或是用戶系統存在惡意軟件。
盡管大部分網站都聲稱，不會存儲用戶的明文密碼。但這並沒有證據，也許私下裡仍在悄悄儲存。如果在前端加密，網站就無法拿到用戶的明文密碼了。也許正是這一點，很多網站不願意使用前端加密。
事實上，其實網站不願意也沒關系，我們可以自己做一個單機版的慢加密插件。當選中網頁密碼框時，彈出我們插件。在插件裡輸入密碼後，開始慢加密計算。最後將結果填入頁面密碼框裡。這樣，所有的網站都可以使用了。當然，已注冊的賬號是不行的，得手動調整一下。
「前端慢加密」需要消耗用戶的計算力，這個缺點有時也是件好事。
對於正常用戶來說，登錄時多等一秒影響並不大。但對於頻繁登錄的用戶來說，這就是一個障礙了。誰會頻繁登錄？也許就是撞庫攻擊者。他們無法拖下這個網站的數據庫，於是就用在線登錄的方式，不斷的測試弱口令賬號。如果通過 IP 來控制頻率，攻擊者可以找大量的代理 —— 網速有多快，就能試多快。
但使用了前端慢加密，攻擊者每試一個密碼，就得消耗大量的計算，於是將瓶頸卡在硬件上 —— 能算多快，才能試多快。所以，這裡有點類似 PoW（Proof-of-Work，工作量證明）的意義。關於 PoW，以後我們會詳細介紹。
盡管「前端慢加密」有不少優勢，但也不是萬能的。上一節也提到，能減少風險，而不是消除風險。如果本地環境有問題，那任何密碼輸入都有風險。
下面我們來思考一個場景：某網站使用了「前端慢加密」，但沒有使用 HTTPS —— 這會導致鏈路被竊聽。回顧 0x05 小節，如果拿到「慢加密結果」，就可以直接登上賬號，即使不知道明文密碼。的確如此。但請仔細想一想，這不也降低損失了嗎？
本來不僅賬號被盜用，而且明文密碼也會洩露；而如今，只是賬號被盜用，明文密碼對方仍無法獲得。所以，前端慢加密的真正保護的是「密碼」而不是「賬號」。賬號被盜，密碼拿不到！
如果攻擊者不僅能竊聽，還能控制流量的話，就可以往頁面注入攻擊腳本，從而獲得明文密碼。當然，這和電腦中毒、鍵盤偷窺一樣，都屬於「環境有問題」，不在本文討論范圍內。本文討論的是數據庫洩露的場景。
用戶的配置越來越好，不少都是四核、八核處理器。能否利用多線程的優勢，將慢加密計算進行分解？如果每一步計算都依賴之前的結果，是無法進行拆解的。例如：
for i =0~10000x = hash(x)end這是一個串行的計算。然而只有並行的問題，才能分解成多個小任務。不過，換一種方式的多線程也是可以的。例如我們使用 4 個線程：
#線程1x1 = hash(password +"salt1")for i =0~2500x1 = hash(x1)end#線程2x2 = hash(password +"salt2")for i =0~2500x2 = hash(x2)end#...最終將 4 個結果合並起來，再做一次加密，作為慢加密結果。但這樣會導致更容易破解嗎？留著給大家思考。
前端慢加密，就是讓每個用戶貢獻少量的計算資源，使加密變得更強勁。即使數據洩露，其中也凝聚了全網站用戶的算力，從而大幅增加破解成本。
前些年比特幣流行時，突發奇想用浏覽器來挖礦。雖然沒做成，不過獲得了一些密碼學姿勢。近期重新進行了整理，並添加了一些新想法，於是寫篇詳細的文章分享一下。因為密碼學屬於傳統領域，所以結合當下流行的 Web 技術，才能更有新意。
如果你對算法有疑惑，可以先仔細看 0x05 這節。
如果你是耐心看完本文的，希望能有收獲:)
