Electrum比特币钱包的Python代码分析

如果你仍然未对Python语言的强大功能感到惊讶，那么在这部分我们将学习如何在python中开发比特币地址或钱包。我只是想说与你的计算机通信是多么容易，如果你通过python和Linux操作系统，可以用它做多少有趣的项目。

在本文中，我将分析Electrum的源代码，这是纯粹用Python编写的比特币钱包，它应该适用于任何python 2.x，我相信即使使用python 3.x包，默认情况下，所有依赖项该软件使用的是默认包。因此，不需要额外的软件。

免责声明：使用此代码和信息需要你自担风险，对于因使用修改后的代码而导致的任何损害，以及本文中提供的信息，我概不负责。如果你不知道自己在做什么，建议不要修改生成私钥的代码！

了解代码

我从Github下载了最新版本的Electrum源代码：

https://github.com/spesmilo/electrum/releases/tag/2.8.3

种子生成器文件基本上位于lib中，它名为mnemonic.py，函数是make_seed()，它是这段代码：

你也可以通过内部命令从终端实际调用。所以，如果你安装了Electrum，那么它是这样的：

electrum make_seed --nbits 125

安装Electrum后，将为你创建125位种子，但你也可以通过另一个python文件调用该助记符脚本，并自定义它（例如生成多个，或将其与其他代码集成）。

我们将创建一个名为testcall.py的新文件，我们将在其中调用此助记符代码，但它必须位于同一个lib文件夹中。它看起来像这样：

如果我们使用python testcall.py命令从终端调用它：

基本上我们从mnemonic.py文件中导入Mnemonic类，只是将其称为助记符。我还没有谈过类，它们位于Python语言的更高级部分，基本上它们是将函数绑定在一起的对象。这里的make_seed()函数包含在Mnemonic类中，并通过它与其他依赖于其他函数的函数一起调用。它只需要1个函数就可以完成，但是像这样使用它更优雅，更不容易出错，因为它可以处理异常。我不是一个很好的Classes专家，所以我就这样吧。

在Mnemonic类中，可以定义1个参数，即语言，它具有以下值：

• None =英语
• en =英语
• es =西班牙语
• zh =中文
• ja =日语
• pt =葡萄牙语

你可以在i18n.py文件中看到国家/地区代码，但只有这些代码列表现在可用，在wordlist文件夹中可见。如果你创建中文种子，只需用国家代码替换该参数：

print Mnemonic('zh').make_seed('standard', 132, 1)

你还可以生成多种类型的种子，你可以在version.py文件中看到：

• standard：普通钱包。
• segwit：支持即将推出的基于Segregated Witness softfork的比特币地址。
• 2fa：基于双因素身份验证的钱包。
• 下一个参数是num_bits变量，它使用nbits命令从命令行调用，基本上只是你的种子将拥有的位数熵（建议安全性最小值为128）
• 最后一个参数是custom_entropy，基本上只是一个整数，可以使用该整数乘以种子数，以防你的RNG不好，这将用你自定义生成的数字替换密码的一部分，具有相同的熵大小。

因此，如果我这样称呼它，我选择了一个自定义熵数，这将以这种方式生成种子，当然熵数也必须是一个秘密：

print Mnemonic('en').make_seed('standard', 132, 2349823353453453459428932342349489238)

我真的不建议使用这个代码，它看起来有点奇怪，我不是加密专家，但我只是不喜欢这如何将熵插入你的数字。我听说乘数会减少熵，所以我不确定代码的这一部分。事实上，我将向开发者发送关于此问题的信息，看看他对此有何回应。但是不用担心，默认钱包生成不会调用自定义熵部分，因此如果你通过GUI在Electrum中生成钱包，或者将其保留设置为1，那么无需担心。

分析种子生成器

好了，现在我们知道如何生成种子，让我们看看种子生成器究竟做了什么。毕竟使用Electrum的所有人都必须依赖此代码的安全性和完整性，否则如果这些代码被写得很糟糕，你可能会损失所有的钱。因此，如果我们想在Electrum中存储大量比特币，我们必须100％信任此代码。那么让我们分析吧。

那么让我们分析一下make_seed()函数，这就是动作的位置，首先我会在其中放入许多打印代码，以便在每一步打印出每个变量：

基本上我只是在每一步打印出每个变量。好的，我们使用python testcall.py命令从testcall.py文件中调用make_seed()函数。testcall文件是这样的：

print Mnemonic('en').make_seed('standard', 132, 1)

只是一个标准的种子生成，它打印出来：

好吧，让我们一步一步来。

• 首先导入version.py，其中文件的代码是，它基本上将该standard参数转换为01，后者将成为种子的前缀。所以它将前缀设置为01字符串。
• 然后bwp（每个字的位数）变量取字列表长度的log2值，我的意思是那里有多少个单词，在这种情况下是英文列表：english.txt。英语列表中有2048个单词，其中log2为11。
• 然后将num_bits除以bwp并向上舍入，转换为整数并再次乘以bwp。我不知道为什么这是必要的，因为它给出了相同的值，我想这只是某种预防措施。
• 如果我们将custom_entropy保留为默认值1，则n_custom将变为0，因此不会添加额外的熵。
• n如果没有添加自定义熵，它仍然与num_bits输入相同。
• 所以基本上如果你生成一个没有额外熵的默认钱包，那么n变量就会成为主数，其中包含你最初通过num_bits定义的熵量。因此，在我们的情况下它保持等价，因为我们不添加任何东西。
• 然后my_entropy将只选择0到2的n次方之间的随机数，其中n是同名的n，所以它将是一个很大的数字，这是种子的原型。
• 然后我们进入while循环来搜索以01开头的随机数，它将作为种子的校验和。
• 如果自定义熵为0，那么基本上我们只需将my_entropy数加1，直到前2位变为0和1.实际上它的前2位是hash格式。所以发生的是它用mnemonic_encode(i)对其进行编码，并在用mnemonic_decode(seed)对其进行解码之后，我猜测是否可以用单词编码，否则会产生一些错误。这就是assert命令所做的，它会测试错误。
• 然后它进入is_new_seed()函数，如果你现在生成一个种子，如果你以旧格式导入旧种子然后它进入旧函数。但是我上面执行的这段代码进入了新功能。这就是奇迹发生的地方。is_new_seed()函数实际位于bitcoin.py文件中：

• 这里发生的事情很有意思，首先使用mnenonic.py文件中的normalize_text()函数对种子进行规范化，我认为中文或其他奇怪的语言会被转换成我认为的ASCII文本。所以这个功能与英文单词列表并不多。
• 然后就是当事情变得有趣时，它采用种子列表的HMAC-SHA512哈希，在它的英文文本版本中基本上就是我们的情况。它检查前两个字符是01，因为我们称之为标准钱包。Electrum将标准钱包定义为种子，其种子版本的HMAC-SHA512以01开头，一个Segwit钱包，其编码种子版本的HMAC-SHA512以02开头等等…所以基本上循环增加my_entropy变量1直到在我们的例子中，它给出的使用Seed版本编码的HMAC-SHA512的单词列表以01开头。在找到该数字后，它退出循环，并返回种子。

就是这样，这就是Electrum生成种子的基本方式。这个种子的HMAC-SHA512总和将从01开始，你甚至可以自己检查。所以在Linux中你可以安装一个名为GTKHash的工具来计算哈希值，所以让我演示一下，我们取种子，然后添加HMAC消息种子版本，如该函数所定义：

因此，可以看到我们是否将HMAC消息Seed版本与种子一起添加，它为我们提供了以01开头的512位hash，因此在这种情况下，这是与Electrum兼容的有效默认种子。

当然HMAC系统是牢不可破的，特别是它的512位版本可能是量子计算机抗性的，因此没有办法对该系统的种子进行逆向工程。

但是有一个问题，如果我们修复十六进制格式的前两个字符，显然HMAC-SHA512输出是十六进制格式，那么就会失去熵。

这就是为什么我们从132位的熵开始，因为我们丢失了大约4位的熵，因此最后的输出只有128位的熵，这是我们想要的默认情况，使用128位的安全熵，事实上，鉴于计算机的强大功能，建议现在使用120位以上。

所以我们从132位开始，由于修复了前2个字符，我们丢失了一些位，然后我们保持128位，这在计算上是安全的。为了暴力破解这需要超级计算机通过2128种组合，这几乎是不可能的，因为地球上没有足够的能量来经历那么多组合，事实上有些人说你甚至不能算到这个数字范围，更不用说hash和其他内存密集型操作。

结论

看起来Electrum可以安全使用。它已通过我的审核，虽然我不是加密专家，但从我研究和学习它看起来对我来说是安全的。

我仍然对custom_entropy事情持怀疑态度，我应该问一下dev究竟做了什么，但除此之外，默认钱包生成是完美无缺的。我认为没有后门。

毕竟成千上万的人都使用Electrum，特别是那些持有大量的人，所以最好安全使用，而且在我看来是这样。

我在本文中分析了它的主要种子生成代码。当然代码远不止这些，但是我们已经知道如果你在离线计算机上使用它生成种子，它应该是安全的。现在我没有查看它的网络相关部分，但我相信它们是安全的。

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