利用 gpg-fingerprint-filter-gpu 计算 GPG Key

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需要注意的是，GPG Key 的计算是一个很靠运气和算力的事情，可能一个号码一秒出来，也可能算个几天毫无成果。

0. GPG Key 能干啥？

简单来说，GPG Key 是一种用于加密和签名的公钥加密技术，广泛应用于保护电子邮件和文件的安全。这篇文章里的 GPG Key 被用在 GitHub 上用于签名提交。

1. 为什么要“算号”？

这就和有人想要一个 QQ 靓号或者电话靓号一样的道理。

如图，这是米露大佬的 GPG Key 在签名提交时的显示。这里的“号”指的是一个 Key 的 ID。

2. 开始前的准备工作

这里我使用了一个开源项目。

GitHub

cuihaoleo/gpg-fingerprint-filter-gpu

这个项目需要使用英伟达的 GPU。一般来说，GPU 的计算速率都是比 CPU 快的。如果你没有英伟达的 GPU，你可以去 autodl~~（自动大佬）~~买一个，一般十块钱就能算出好几个 12 位相同的 Key 了。

这里因为我有英伟达的 GPU，我就在本地部署。一般来说，你需要这些环境：

“必须运行 Windows 10 版本 2004 及更高版本（内部版本 19041 及更高版本）或 Windows 11”
安装 WSL（这个在微软商店搜索 Linux 什么的就能下到，我使用的是 Ubuntu 22.04.5 LTS）
基于 WSL 显卡直通的 NVIDIA Cuda 环境（下文讲解）

3. 正式部署

先使用命令 git clone https://github.com/cuihaoleo/gpg-fingerprint-filter-gpu.git 克隆项目下来。

下载下来大概是这么个结构。此时，Shift + 右键空白处，点击“在此处打开 Linux shell(L)”

然后在弹出的窗口执行 make。

saltwood@SALTWOOD-DESKTOP:~/gpg-fingerprint-filter-gpu$ make
nvcc -c -o key_test.o -O3 -std=c++14 --compiler-options -Wall,-Wextra `pkg-config --cflags libgcrypt` key_test.cpp
/bin/sh: 1: nvcc: not found
make: *** [Makefile:17: key_test.o] Error 127

这是怎么回事呢？缺少 nvcc。我们去谷歌搜索一下就能发现这篇文章——在 WSL 2 上启用 NVIDIA CUDA | Microsoft Learn。

我们照着这篇文章的步骤，安装 CUDA——盐木当然知道你懒啦，指令在下面，自取哦 =v=

sudo dpkg -i cuda-repo-*.deb
sudo apt-key adv --fetch-keys http://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/$(lsb_release -c | awk '{print $2}')/x86_64/7fa2af80.pub
sudo apt-get update
sudo apt-get install cuda
export PATH=/usr/local/cuda/bin:$PATH
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda/lib64:$LD_LIBRARY_PATH
source ~/.bashrc

安装完之后，执行 nvcc --version，检查输出——

然后，回到上面的地方，再次执行 make。

如图这样就是成功了。此时我们执行 ls 就能看到一个叫 gpg-fingerprint-filter-gpu、闪着绿光的文件。执行 ./gpg-fingerprint-filter-gpu，应该能看到这样的输出——

这样就是成功构建程序了，接下来就是传入参数，让它算号了。

4. 使用

这边我先给出一个示例命令。

./gpg-fingerprint-filter-gpu -a ed25519 'x{12}' -m Y output

解释一下这个命令。

-a 参数指定算出来的 Key 的类型，一般是 ed25519 或者 rsa。实测使用 ed25519 会快些，但是 ed25519 有些很旧的设备不支持。
'x{12}' 这个位置是一个正则表达式，此处的 x{12} 是指算出来的 Key 的 ID 需要有 12 个相同的字母，你也可以替换成别的，例如 x{16} 表示要 16 个相同的字母（但这一般算得很久），142857142857 代表需要算出来的 Key 的 ID 的末尾以 142857142857 结尾。
-m 代表是否在出现符合条件的结果时继续。如果为 Y 则表示继续算，为 N 表示找到一个符合要求的就停。如果你不加的话默认就是 N。
output 这里是指输出文件夹，算出来的 Key 会在这个名字的文件夹里头。你也可以换成别的，但是记得要有写入权限，不然辛辛苦苦算出来一个没写入成功就浪费了。

同时，在计算的时候会显示计算速率。作为参考，我的 RTX 2060super 的计算速率如下：

一般来说，如果你的速度很低，那就是不正常。

5. Key 的使用

本来这一段不属于本文的内容的，但是还是粗略讲一下。

使用 gpg --allow-non-selfsigned-uid --import <输出的文件名> 就行了。导入之后，在 Kelopatra 添加一下你的邮箱地址什么的就行了。

然后，如果你把这个 Key 用于 GitHub 的提交签名的话，使用以下命令：

git config --global commit.gpgsign true
git config --global user.signingkey <这里填写你算出来的 Key 的短 ID>

同时，记得在 SSH and GPG keys 添加上你的 GPG Key，否则是没用的。

这是我的成果：