64位数字的魔力
为什么选择破解64位数字？现代处理器以64位为基本操作单位，这使得64位数值常被用作魔术数字、文件头标记等。在模糊测试中，我们经常遇到与这类64位魔数的比较操作，传统观点认为暴力猜测这类值是不可能完成的任务。实际上，我们完全可以通过移除比较操作、使用预设种子、字典攻击、符号执行或编译时转换等更聪明的方法来绕过这个问题。
但暴力破解问题本身具有教学意义：它易于理解且完美展示并行计算的威力。随着硬件发展，曾经不可能的计算问题正变得可行。想象一下，运用现代计算资源的全部潜力，我们还能实现什么？
64位数字有多大？
一个64位数字能表示2^64（即18,446,744,073,709,551,616）个独立值——超过地球上的沙粒数量或人体细胞总数（图1）。现代CPU每秒可执行约2700亿条指令，穷举2^64空间需要776天（两年多）。幸运的是，暴力比较属于"易并行"问题，可以均匀分配给多个处理器。
基准测试方法论
免责声明：本实验仅为趣味性探索，并非严谨基准测试。所有测试代码均用C语言编写且未经充分验证，测量结果取10次试验平均值。测试环境包括：
- 云主机：Digital Ocean高频CPU实例（自称Intel Xeon Platinum 8168@2.70GHz）
- Google Cloud高频CPU实例（自称Intel Xeon@3.10GHz）
- 物理设备：2018款MacBook Pro（Intel Core i7 8559U）、Xeon E5-2640 v4服务器（40核@2.40GHz）、闲置的Core i3 530（配备GPU）
从朴素循环到向量化优化
初始的朴素for循环在不同设备上表现如下：
| 设备 | 操作/毫秒 | 预计完成时间 |
|---|---|---|
| 2018 MacBook Pro | 4.41E+6 | 132.78年 |
| Core i3 530 | 1.45E+6 | 402.46年 |
通过SIMD指令集优化，我们实现显著加速：
- SSE（128位向量）：同时处理2个比较
- AVX2（256位向量）：同时处理4个比较
- AVX-512（512位向量）：同时处理8个比较
优化后性能对比（MacBook Pro示例）：
- AVX2版本：1.51E+7操作/毫秒（38.85年）
- 有趣现象：AVX-512因功耗限制导致降频，性能提升不如预期
多核并行化的陷阱
理论上，多核应带来线性加速，但实际测试发现：
- 超线程核心并非独立计算单元，物理核心数才是关键
- 40核Xeon服务器在20物理核心时达到性能拐点
- 云主机vCPU与实际物理核心的映射关系影响显著
最佳多核性能表现：
| 设备 | 使用核心数 | 操作/毫秒 | 预计时间 |
|---|---|---|---|
| Xeon E5-2640 v4 | 39/40 | 1.57E+8 | 3.73年 |
| GCP高频CPU（16vCPU） | 16/16 | 1.24E+8 | 4.71年 |
GPU的降维打击
GPU架构特性使其成为暴力破解的理想平台：
- NVIDIA Tesla V100：5120个CUDA核心
- 性能对比（4xV100集群）：
- 9.08E+9操作/毫秒
- 仅需0.06年（约22天）
成本分析（Google Cloud抢占式实例）：
- 4xV100 GPU：$1,689.45（22天）
- 2259xV100 GPU：约1小时完成（同等总成本）
关键发现
- 硬件选择：GPU比CPU快18.5倍，应优先考虑
- 并行策略：物理核心数而非逻辑核心数决定性能上限
- 云计算的抽象漏洞：vCPU性能受底层物理架构影响
- 成本效益：V100每美元性能优于前代GPU产品
现实意义
这项实验证明：通过合理利用并行算法、GPU加速和云计算资源，许多看似不可能的计算问题变得可行。当理论计算时间从133年缩短至22天，安全领域的假设前提可能需要重新审视——毕竟，企业信用卡额度完全覆盖$1,700的计算成本。
“There are certainly many problems that seem crazy and completely out of reach, but can be solved via a combination of parallelizable algorithms, cloud computing, and a corporate credit card.”