Биткоин кор где приватный и публичный ключ. Приватный ключ SSL: как его создать и найти? Как создать закрытый ключ

Рекуррентными нейронными сетями называются такие сети, в ко­торых выходы нейронных элементов последующих слоев имеют синаптические соединения с нейронами предшествующих слоев. Это приво­дит к возможности учета результатов преобразования нейронной сетью информации на предыдущем этапе для обработки входного вектора на следующем этапе функционирования сети. Рекуррентные сети могут использоваться для решения задач прогнозирования и управления.

Архитектура рекуррентных сетей

Существуют различные варианты архитектур рекуррентных ней­ронных сетей.

Сеть Джордана: В 1986 г. Джордан (Jordan) предложил рекур­рентную сеть (рис. 6), в которой выходы нейронных элементов по­следнего слоя соединены посредством специальных входных нейронов с нейронами промежуточного слоя. Такие входные нейронные эле­менты называются контекстными нейронами (context units). Они рас­пределяют выходные данные нейронной сети на нейронные элементы промежуточного слоя.

Рис. 6 Архитектура рекуррентной ней­ронной сети с обратными связями от нейро­нов выходного слоя

Число контекстных нейронов равняется числу выходных ней­ронных элементов рекуррентной сети. В качестве выходного слоя та­ких сетей используются нейронные элементы с линейной функцией активации. Тогда выходное значение j -го нейронного элемента последнего слоя определяется по формуле

где v ij - весовой коэффи­циент между i -м нейроном промежуточного и j -м ней­роном выходного слоев; P i (t )- выходное значение i -го нейрона промежуточ­ного слоя; t j - пороговое значение j -го нейрона вы­ходного слоя. Взвешенная сумма i -гo нейронного элемента промежуточного слоя определяется следующим образом:

где w ij - весовой коэффициент между j -м нейроном входного и i -м нейроном промежуточного слоев; р - число нейронов выходного слоя; w ki - весовой коэффициент между k -м контекстным нейроном и i -м нейроном промежуточного слоя; T - пороговое значение i -го нейрона промежуточного слоя; n - размерность входно­го вектора.

Тогда выходное значение i -го нейрона скрытого слоя

В качестве функции не­линейного преобразования F обычно используется гипер­болический тангенс или сигмоидная функция.

Для обучения рекуррентных нейронных сетей применяется алго­ритм обратного распространения ошибки.

Алгоритм обучения рекуррентной нейронной сети в общем слу­чае состоит из следующих шагов:

1. В начальный момент времени t = 1 все контекстные нейроны устанавливаются в нулевое состояние - выходные значения прирав­ниваются нулю.

2. Входной образ подается на сеть и происходит прямое распро­странение его в нейронной сети.

3. В соответствии с алгоритмом обратного распространения ошибки модифицируются весовые коэффициенты и пороговые значе­ния нейронных элементов.

4. Устанавливается t = t +1 и осуществляется переход к шагу 2. Обучение рекуррентной сети производится до тех пор, пока сум­марная среднеквадратичная ошибка сети не станет меньше заданной.

Какие типы шаблонов адреса можно давать vanitygen для соответствующего подбора?

Может делать подборку для простых префиксов и регулярных выражений. Префиксом является строчка, с которой начинается адрес. Когда подбирается адрес с установленным префиксом, Vanitygen проверяет, что такой префикс в принципе возможен и выдаст оценку сложности такого подбора. По умолчанию, префикс чувствителен к регистру, однако можно использовать ключик –i для поиска без учета регистра. Регулярные выражения представляют собой фильтрующие шаблоны. Они очень мощны и могут использоваться для подбора соответствующих префиксов, суффиксов, ключей различной длины и подбора последовательностей символов, и т.д. Чтобы использовать регулярные выражения, укажите ключ –r. К сожалению, подбор по регулярным выражениям очень медленный и сложность сильно влияет на скорость поиска ключей. Поэтому регулярные выражения следует использовать только если это действительно требуется. Регулярные выражения не будут эффективно отрабатывать с oclvanitygen, так как на настоящий момент oclvanitygen не может работать с регулярными выражениями на GPU.

Как я могу указать список шаблонов?

Vanitygen может искать по списку шаблонов из командной строки или взятых из файла, используя ключ –f. Файл источник должен быть сформирован так, чтобы каждый шаблон шел с новой строки. Найдя соответствие заданному шаблону, vanitygen остановит поиск других соответствий данному шаблону. Для поиска нескольких соответствий используйте ключ –k.

Могу ли я использовать Vanitygen для поиска чьего-то еще закрытого ключа зная его bitcoin адрес?

Конечно! Фактически, Vanitygen – это приложение для подбора ключей. Однако, чтобы найти полностью соответствующий bitcoin адрес, даже используя все компьютертные мощности на планете, вам понадобится неприемлемо большое количество времени.

Как я могу собрать vanitygen из исходников?

Все это указано в файле INSTALL в дистрибутиве исходника.

Какую скорость поиска ключей я могу ожидать от устройства X?

Некоторые приблизительные оценки:

Dual-core desktop CPUs, 32-bit mode: 100-250 тыс. ключей/сек.
Dual-core desktop CPUs, 64-bit mode: 150-450 тыс. ключей/сек
Quad-core desktop CPUs, 32-bit mode: 200-400 тыс. ключей/сек
Quad-core desktop CPUs, 64-bit mode: 300-750 тыс. ключей/сек
NVIDIA GT200 GPUs: до 6.5 млн. ключей/сек
AMD Radeon 58XX, 68XX GPUs: до 23.5 млн. ключей/сек.
AMD Radeon 69XX GPUs: до 19.5 млн. ключей/сек.

vanitygen выполняет множество крупных целочисленных арифметических операций, и запуск утилиты на 64 битной системе дает существенное увеличение в скорости поиска ключей, приблизительно 50% увеличения по сравнению с 32-х битной. Для 64-х битной версии Windows, при условии, что используется не GPU, не забудьте использовать vanitygen64.exe.

Radeon 58XX превосходит Radeon 69XX. Oclvanitygen использует умножение целых чисел, а Radeon 58XX производит умножение параллельно с другими оперциями. За одинаковое время Radeon 5830 превзойдет Radeon 6970.

В пользовательских сборках производительность CPU будет меньше ожидаемой, если OpenSSL библиотеки старой версии (<1.0.0d) либо не собирались с включённой оптимизацией.

Как защитить адрес, генерируемый данной программой? Может ли кто-то разгадать мой закрытый ключ и украсть мои BTC?

Vanitygen использует OpenSSL для генерации случайных чисел. Это такой же RNG (генератор случайных чисел), как и используемый в bitcoin и большинстве серверов, использующих HTTPS. Они рассматриваются как хорошо изученные. В Linux RNG берутся из /dev/urandom. Отгадывание приватного ключа для адреса подобранного vanitygen не проще, чем отгадывание приватного ключа, сгенерированного самим приложением bitcoin. Vanitygen использует генератор случайных чисел для создания закрытого ключа и адресов, сравнивая полученные адреса с исходным шаблоном. Он обновляет закрытый ключ после 10,000,000 неудачных попыток подбора (100M для oclvanitygen), или пока не найдется соответствие

Какие опции можно задавать ключами Vanitygen?

V Verbose output -q Quiet output -i Case-insensitive prefix search -k Keep pattern and continue search after finding a match -N Generate namecoin address -T Generate bitcoin testnet address -X Generate address with the given version -e Encrypt private keys, prompt for password -E Encrypt private keys with (UNSAFE) -p Select OpenCL platform -d Select OpenCL device -D Use OpenCL device, identified by device string Form: :< devicenumber>[,] Example: 0:0,grid=1024x1024 -S Safe mode, disable OpenCL loop unrolling optimizations -w Set work items per thread in a work unit -t Set target thread count per multiprocessor -g x Set grid size -b Set modular inverse ops per thread -V Enable kernel/OpenCL/hardware verification (SLOW) -f File containing list of patterns, one per line (Use "-" as the file name for stdin) -o Write pattern matches to < filе> -s Seed random number generator from < filе>

Можно ли совместно искать адреса?