jm00nj/sha256-cdpImplementazione di rainbow table SHA-256 con accelerazione GPU basata sull'analisi strutturale CDP (Cyclic Digit-sum Projection). AMD RX 9070 XT, OpenCL + Vulkan.
Implementazione GPU-accelerata di rainbow table del framework di analisi strutturale CDP per SHA-256.
Basato sui risultati del paper CDP (DOI: 10.5281/zenodo.20627240), questo repository fornisce un'implementazione completa e funzionante di tabelle rainbow a catene basate su CDP, con kernel di build OpenCL e pipeline di query/verifica Vulkan compute pensate per hardware AMD RDNA4.
Il CDP (Cyclic Digit-sum Projection) è un framework di analisi strutturale per SHA-256 che rivela proprietà matematiche precedentemente non documentate della distribuzione dell'output della funzione hash.
L'osservazione centrale: la somma delle cifre esadecimali W(H) di qualsiasi output SHA-256, quando viene ri-hashata iterativamente tramite f(w) = W(SHA256(str(w))), converge deterministicamente in esattamente due cicli chiusi:
C1: 476 ↔ 438 (2-cycle)
C2: 471 → 472 → 525 → 537 → 414 → 417 → 546 → 518 → 471 (8-cycle)
Questa struttura ciclica, combinata con un fingerprint multi-componente F(H) = (W, Wvec₁₆, cycle_entry, W₂–W₅, max_nibble, min_nibble), produce una mappatura biiettiva su spazi di input vincolati — consentendo la ricerca di preimmagini in O(1) tramite rainbow table con zero collisioni nella funzione di riduzione.
Proprietà chiave dimostrate:
Σnibble(W₀) = 38 per tutte le 256 coppie complementariπ_B = 17.00%, indipendente da K[i], H₀ e dalla classe di inputW(H₀) = 502 — firma strutturale rilevabile delle costanti di inizializzazione NIST (+22.2 sopra l'equilibrio)Il CDP non compromette SHA-256. La resistenza a preimmagine e a collisione rimane invariata. Vedi la Sezione 12 del paper.
SHA256-CDP/
├── cdp_chain_builder.py # Main entry point — build, crack, query CLI
├── cdp_query.comp # Vulkan GLSL compute shader (query kernel)
├── cdp_verify.comp # Vulkan GLSL compute shader (verify kernel)
├── vulkan_query.py # Vulkan Python engine (ACO backend)
└── paper/
└── cdp_v3.pdf # CDP paper v3
pip install pyopenclpip install numpypip install vulkan + Vulkan SDKNota: Vulkan è necessario per prestazioni di query corrette. Senza di esso, il sistema ripiega sulla multiprocessing CPU (significativamente più lenta). Il kernel di query OpenCL ha un bug noto dell'ottimizzatore AMD PAL-LLVM su gfx1201 che produce risultati errati con
-cl-fast-relaxed-math; il backend Vulkan ACO non presenta questo problema.
Utenti Windows: Aggiungete
python.exe,clinfo.exeedexplorer.exealla whitelist di Windows Defender Accesso controllato alle cartelle per evitare blocchi di accesso alla memoria GPU durante le operazioni sulle tabelle.
git clone https://github.com/JM00NJ/SHA256-CDP
cd SHA256-CDP
pip install pyopencl numpy vulkan
Verifica del rilevamento GPU:
python cdp_chain_builder.py --validate
# Single table (lowercase 8-char, chain_len=300,000)
python cdp_chain_builder.py --build --charset lower --length 8 --chain-len 300000 --output cdp_8.bin
# Multiple tables (higher coverage)
# n=1: 66.7% n=2: 88.9% n=3: 96.3% n=5: 99.3%
python cdp_chain_builder.py --build-multi 3 --prefix cdp_8_bin --length 8 --chain-len 300000
# Single hash
python cdp_chain_builder.py --crack <sha256_hash> \
--tables cdp_8_bin_1.bin,cdp_8_bin_2.bin,cdp_8_bin_3.bin \
--length 8 --chain-len 300000
# Hash list (batch mode — tables loaded once)
python cdp_chain_builder.py --crack-list hashes.txt \
--tables cdp_8_bin_1.bin,cdp_8_bin_2.bin,cdp_8_bin_3.bin \
--length 8 --chain-len 300000
python cdp_chain_builder.py --self-test --length 7
python cdp_chain_builder.py --validate
python cdp_chain_builder.py --validate-query <sha256_hash>
Testata su AMD Radeon RX 9070 XT (gfx1201, 32 CUs), Windows 11, driver 3679.0 (PAL,LC):
| Operazione | Throughput |
|---|---|
| Costruzione tabella (kernel ILP2) | ~2.5 GH/s |
| Query — primo batch (superficiale) | ~14 GH/s |
| Query — media tra i batch | ~5 GH/s |
| Verifica GPU (Vulkan ACO) | ~2s per 88k candidati |
7 caratteri minuscoli, 3 tabelle (copertura 96.3%):
Modalità kernel:
--mode ilp2 — 2 catene/thread, SHA256 interleaved per ILP (default, più veloce su AMD RDNA)--mode vec4 — 4 catene/thread con aritmetica uint4--mode scalar — 1 catena/thread (baseline)Il backend compilatore AMD PAL-LLVM usato da OpenCL su Windows (gfx1201) ha un bug documentato nell'ottimizzatore: i loop a inizio variabile (for step=pos; step<N) producono risultati errati con -cl-fast-relaxed-math. Il workaround (-O0) ripristina la correttezza ma riduce il throughput di circa 3-4×. Il backend Vulkan ACO è una pipeline di compilazione completamente separata e non ha questo problema. I kernel di query e verifica usano Vulkan; i kernel di build usano OpenCL (non influenzati dal bug).
La funzione di riduzione standard con seme PCG usa 64 bit di entropia da digest[0:2]. La riduzione iniettiva CDP costruisce il seme dall'intero fingerprint (W, Wvec₁₆, max_nibble, min_nibble) — gli stessi componenti dimostrati iniettivi su SHA256(X) dal teorema di biiezione CDP. Questo garantisce zero fusioni di catena originate dalla funzione di riduzione stessa; le fusioni rimanenti sono collisioni sugli endpoint dovute al paradosso del compleanno (~33% per tabella, corrispondenti alla copertura attesa del 66.7%).
Le tabelle usano un formato binario compatto (magic CDP1, 39 byte/voce) — circa 3.4× più piccolo del JSON. Usare --convert per convertire tabelle JSON esistenti:
python cdp_chain_builder.py --convert table.json --output table.bin
| Nome | Caratteri | Spazio (8 caratteri) |
|---|---|---|
lower | a–z (26) | 2.1 × 10¹¹ |
alnum | a–z, 0–9 (36) | 2.8 × 10¹² |
full | a–z, A–Z, 0–9, simboli (70) | 5.8 × 10¹⁴ |
© 2026 Erenay Özkan (JM00NJ / Vesqer)
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