CheetahSpec 这个名字里“Cheetah”已经说明了它的核心目标——把密码求解的速度拉到接近原生程序的水平。实现路径也很直接用 WGSL 在浏览器的 WebGPU 计算管线上写 GPU 内核省掉后端服务让浏览器直接成为高性能计算终端。说白了这是一个跑在浏览器里的 cryptosolver只是计算主力从 CPU 换成了 GPU而且不需要本机安装 CUDA 工具链。这类项目最值得关注的点有三个第一部署门槛低浏览器打开就能用第二通过 WGSL 计算着色器做并行哈希和穷举和传统 JavaScript 单线程循环完全不是一个量级第三它天然适合需要短平快验证密码学算法的场景比如 CTF、授权范围内的密码恢复、算法教学实验。本文会围绕 CheetahSpec 拆解它的技术思路、运行环境、启动方式、功能验证路径、批量任务设计和性能观察方法并给出 WebGPU 项目常见的坑位和排查思路。如果你关心 WebGPU 计算管线怎么落地或者想找一个浏览器端并行计算的正向参考项目这篇文章可以直接收藏。如果你的目标只是“双击跑通一个加密工具”那请先读完第 2 节我把使用边界和合规问题放在前面讲清楚。1. 核心能力速览从项目标题可以确定几个关键信息CheetahSpec 是浏览器端项目计算内核使用 WGSL 编写目标是达到 native execution speed主要用途是 cryptosolver。下面的表格把它的能力边界和运行要求整理出来方便快速判断是否值得在自己机器上试。能力项说明项目类型浏览器端密码学求解器cryptosolver计算后端WebGPU / WGSL 计算着色器运行环境支持 WebGPU 的现代浏览器无需后端服务核心能力哈希计算、字典求解、暴力穷举、掩码求解等具体以项目支持范围为准性能目标通过 GPU 并行计算接近原生执行速度启动方式浏览器直接访问 / 本地静态服务器托管接口方式页面内 JavaScript API / Web Worker 消息协议批量任务支持多哈希、多候选集批量处理建议按实际项目验证显卡要求支持 WebGPU 的 GPU核显可运行但性能有限适合场景CTF、密码学实验、授权范围内的密码恢复、WebGPU 性能研究需要说明的是本文不会编造 CheetahSpec 的具体版本号和实测显存占用。项目源码级的细节、依赖命令和真实 API 路径要以仓库 README 和实际运行输出为准。下面给的命令和代码一部分是通用 WebGPU 技术栈的标准写法一部分是理解计算管线的最小示例可以当作部署和验证时的模板。2. 适用场景与使用边界CheetahSpec 适合谁第一类是 CTF 选手。比赛中经常遇到 hash 解谜类型的题目时间窗口短希望用一个不用装环境的工具快速跑一个小范围的字典或暴力枚举浏览器里直接开一个页面就能干活。第二类是密码学初学者。想理解 GPU 并行如何加速哈希计算但不想配置 CUDA、Vulkan 或者 OpenCL 环境WebGPU 的浏览器方案足够用来做对照实验。第三类是 WebGPU 应用开发者。想找一个计算密集型场景来做性能测试cryptosolver 是非常典型的并行计算负载可以观察 workgroup 大小、buffer 分块和并发 Worker 对吞吐量的影响。能解决什么问题最直接的是“在浏览器里跑 GPU 计算”把密码求解从单线程的 JavaScript 循环中解放出来。它还能验证一个非常重要的结论浏览器已经具备接近原生程序的 GPU 计算能力只要算法和内存布局设计得当不一定非要把计算任务搬到服务器端。不适合什么场景如果目标是高吞吐、长时间、大规模的生产级密码恢复比如恢复企业设备固件或磁盘加密浏览器方案目前不是最优选择。浏览器进程的稳定性、显存限制、功耗控制和长时间运行后的资源回收都很难和原生工具竞争。CheetahSpec 更适合做研究、实验、比赛和验证而不是生产环境的主力工具。合规边界必须单独说cryptosolver 是一把通用工具。用它测试自己拥有的数据、自己找回自己的账号密码、CTF 比赛提供的靶场都没有问题但未经授权对他人系统、他人账号、他人加密文件进行破解属于非法行为。涉及数据库、后台、账号、加密文件的场景必须先确认你具备测试或恢复的合法权限。文章后面所有测试步骤默认都使用本地构造的哈希样本和公开测试数据。3. 环境准备与前置条件CheetahSpec 作为浏览器项目环境准备比原生工具简单很多但 WebGPU 的兼容性仍然是第一个检查点。3.1 操作系统与浏览器Windows 10/11、macOS、Linux 桌面系统都可以只要浏览器支持 WebGPU。推荐使用最新版 Chrome 或 Edge两个浏览器从 113 版本开始默认启用 WebGPU。Firefox 需要手动到about:config中打开dom.webgpu.enabled但稳定性不如 Chromium 系。Safari 从 17 版本起逐步支持 WebGPU但功能覆盖和数据布局差异较大不建议作为主要调试环境。3.2 GPU 与驱动WebGPU 通过浏览器访问显卡不需要安装 CUDA、Vulkan SDK 或 OpenCL 开发包但需要 GPU 驱动足够新。Windows 上建议在“设置 - 系统 - 屏幕 - 显示卡”中把浏览器设置为“高性能”模式避免笔记本默认把浏览器调度到核显上。AMD、NVIDIA 和 Apple Silicon 芯片都能跑差异体现在吞吐量和工作负载上限上。3.3 检查 WebGPU 是否可用在浏览器控制台执行下面这段代码if (navigator.gpu) { const adapter await navigator.gpu.requestAdapter(); console.log(WebGPU adapter:, adapter ? adapter.info : no adapter); } else { console.error(当前浏览器不支持 WebGPU); }如果输出了 adapter 信息说明环境基本可用。如果返回undefined优先检查浏览器版本再看看是否启用了硬件加速。Chromium 系浏览器在“设置 - 系统”里有一个“使用图形加速功能如可用”开关关闭状态会导致 WebGPU 不可用。3.4 本地静态服务器即使项目能直接双击 HTML 打开也建议用本地静态服务器访问。原因有两个第一WebGPU 对不安全上下文有限制file://协议下部分能力可能异常第二后续切换工作流、加载字典文件、调试 Worker 时HTTP 协议更方便。最简单的方式是 Python 或 Node。# Python 3 cd cheetahspec-project-directory python -m http.server 8080# Node.js 方式任选一种 npx serve .启动后访问http://127.0.0.1:8080。如果项目提供了package.json则按仓库说明用npm install安装依赖再用npm run dev或npm run build启动开发模式。具体脚本名以实际项目为准这里只给通用流程。3.5 磁盘与数据准备字典文件是 cryptosolver 常用的输入。建议准备一个小字典做功能验证比如几百到几千行的txt文件后续再换大字典测性能。同时准备一组“已知明文 - 哈希值”的测试对用来校验求解结果是否正确。比如hello,2cf24dba5fb0a30e26e83b2ac5b9e29e1b161e5c1fa7425e73043362938b9824 admin,8c6976e5b5410415bde908bd4dee15dfb167a9c873fc4bb8a81f6f2ab448a918 123456,8d969eef6ecad3c29a3a629280e686cf0c3f5d5a86aff3ca12020c923adc6c92这些是 SHA-256 哈希示例用来验证工具是否真的被正确执行而不是随便跑了个空转。实际使用时可以选择目标哈希算法对应的测试向量。4. 安装部署与启动方式因为 CheetahSpec 是浏览器项目启动路径大概率是下面三种之一。具体以仓库文档为准但思路是通用的。4.1 方式一直接访问托管页面如果项目有在线 Demo 页面直接用 Chrome 或 Edge 打开即可。这是最轻量的方式不需要克隆代码、不需要安装依赖。适合先验证功能再决定要不要本地部署。4.2 方式二本地静态服务器这种方式适合自己改代码、调参数、加字典。先下载或克隆项目源码然后进入项目目录启动静态服务器。git clone repository-url cd cheetahspec python -m http.server 8080这里需要把repository-url替换成项目实际地址。如果你的项目已经构建出dist或build目录静态服务器也要指向对应目录。# 如果项目有构建产物目录 cd cheetahspec/dist python -m http.server 80804.3 方式三前端构建流程如果项目包含package.json、vite.config.js或webpack.config.js说明它可能有构建步骤。通用流程如下npm install npm run devnpm run dev启动的是开发服务器通常会自动打开浏览器并支持热更新。生产构建一般用npm run build构建产物会在dist/目录下。注意npm install如果遇到网络问题可以把 npm registry 切到国内镜像例如npm config set registry https://registry.npmmirror.com4.4 启动后的基本检查启动后打开浏览器按F12打开 DevTools在 Console 里看有没有 WebGPU 初始化日志。如果页面会显示设备信息和任务输入表单说明启动成功。如果页面一直在等待、没有反应优先检查 WebGPU 环境和浏览器控制台报错。这类项目最常见的问题不是代码逻辑错而是浏览器没有正确把 GPU 设备暴露给页面。5. 功能测试与效果验证无论项目本身提供了什么 UI测试思路都可以拆成四步先验证 GPU 环境再验证基础哈希计算再验证单次求解最后验证批量求解。下面每小节都给出测试目的、输入、步骤、预期结果和失败时的排查方向。5.1 验证 WebGPU 设备初始化测试目的确认页面能正常拿到 GPU adapter 和 device。操作步骤打开页面进入 DevTools Console。执行navigator.gpu.requestAdapter()。观察返回值。预期结果输出 adapter 信息不抛异常。如果页面项目内部封装了初始化通常页面加载后会出现一个状态提示例如“WebGPU ready”。常见失败requestAdapter返回null说明浏览器没有识别到可用的 GPU 设备。先看操作系统层面浏览器是否被调度到核显再看浏览器设置中硬件加速是否开启。5.2 基础哈希计算测试测试目的确认 WGSL 计算内核能被正确编译和执行而不是只靠 JavaScript 端计算。输入一个明文例如hello在页面输入框中输入选择 SHA-256 算法点击计算。操作步骤输入明文。选择哈希算法类型。点击执行或计算按钮。等待输出。预期结果页面输出2cf24dba5fb0a30e26e83b2ac5b9e29e1b161e5c1fa7425e73043362938b9824与已知 SHA-256 哈希一致。判断标准如果输出与已知哈希一致说明数据在 CPU 与 GPU 之间的传递、WGSL 内核计算、buffer 回读三条链路都通了这是整个项目最关键的验证点。如果结果不一致优先检查字节序问题常见于把 UTF-8 字符串按Uint32Array直接写进 buffer 时使用了错误的分组方式。5.3 单哈希求解测试测试目的验证求解器能否在给定哈希值的情况下从候选数据中找回明文。输入哈希值5e884898da28047151d0e56f8dc6292773603d0d6aabbdd62a11ef721d1542d8这是password的 SHA-256 哈希。选择字典模式字典中至少包含password。操作步骤粘贴目标哈希。选择字典求解模式。加载包含password的字典文件。点击开始求解。预期结果求解器在字典中命中password并显示明文。如果项目支持暴力破解模式可以设置长度为 8、字符集为小写字母预期也会命中。暴力模式更依赖 GPU 并行度可以观察每秒尝试次数。判断标准求解结果与预期明文一致且耗时远小于在 JS 里单线程跑同样字典的耗时说明 GPU 并行路径真正生效。5.4 批量哈希求解测试测试目的验证项目是否能一次处理多个哈希值。输入三个 SHA-256 哈希组成的文件或列表。2cf24dba5fb0a30e26e83b2ac5b9e29e1b161e5c1fa7425e73043362938b9824 8c6976e5b5410415bde908bd4dee15dfb167a9c873fc4bb8a81f6f2ab448a918 8d969eef6ecad3c29a3a629280e686cf0c3f5d5a86aff3ca12020c923adc6c92操作步骤切换到批量求解模式。上传或粘贴包含多个哈希的文件。加载字典。点击运行。预期结果三个哈希分别命中hello、admin、123456。如果项目按行输出结果应该看到一一对应关系。判断标准批量任务结束时页面应显示“完成”状态并对每个哈希给出明文或“未命中”。如果部分哈希未命中先确认字典内容是否正确再确认算法是否选对。5.5 参数与性能对比测试测试目的评估不同参数对求解速度的影响。操作步骤固定同一个哈希使用相同字典。在设置中切换 workgroup 大小128 / 256 / 512。分别记录耗时。预期结果不同 workgroup 大小下吞吐量有差异但不一定 workgroup 越大越快具体受显卡架构影响。这个测试能帮你理解 WebGPU 调度的基本规律。判断标准观察是否存在明显性能拐点并记录当前机器的合理参数。这一步建议做因为正式跑大任务之前先确定参数区间可以省很多时间。6. 接口 API 与批量任务CheetahSpec 这类浏览器项目通常不会直接暴露 HTTP 接口它的“API”更可能是页面内的 JavaScript 类、函数或者 Web Worker 之间的消息协议。理解这一点对二次开发很重要。6.1 页面内的 JS 调用模板下面的代码是一个理解浏览器端 solver 调用方式的通用模板不是 CheetahSpec 的实际源码。实际项目名称和参数请以仓库文档为准。const solver new CheetahSpec.Solver({ algorithm: sha256, charset: abcdefghijklmnopqrstuvwxyz0123456789, minLength: 4, maxLength: 6, workgroupSize: 256 }); solver.onProgress (stats) { console.log(tried${stats.tried}, rate${stats.rate}/s, elapsed${stats.elapsed}s); }; const matched await solver.run({ hash: 5e884898da28047151d0e56f8dc6292773603d0d6aabbdd62a11ef721d1542d8, mode: dictionary, dict: [password, 123456, admin] }); console.log(matched:, matched);这个模板表达的是一个典型调用流程创建 solver 实例 - 注册进度回调 - 提交任务 - 获取结果。如果项目本身提供了 npm 包或浏览器全局变量使用方式会很接近。6.2 Web Worker 消息协议设计如果项目把计算放在 Worker 里主线程和 Worker 之间会走一个消息协议类似这样// 主线程 const worker new Worker(./solver-worker.js); worker.postMessage({ type: solve, algorithm: sha256, hash: 2cf24dba5fb0a30e26e83b2ac5b9e29e1b161e5c1fa7425e73043362938b9824, mode: dictionary, dictPath: ./dicts/common.txt }); worker.onmessage (e) { if (e.data.type progress) { console.log(e.data.rate, e.data.tried); } if (e.data.type done) { console.log(result:, e.data.result); } };这种设计的好处是 UI 不卡顿GPU 计算过程和浏览器主线程解耦。如果你要二次开发把页面内调用改造成 Worker 协议是最可能遇到的改造方向。6.3 批量任务队列设计批量求解的核心问题是内存控制和失败重试。一次把几十万条候选数据塞进 GPU 的 storage buffer很容易超过设备上限所以批量任务要分块。一个通用的队列结构如下class SolverQueue { constructor({ chunkSize 10000, concurrency 2 } {}) { this.chunkSize chunkSize; this.concurrency concurrency; this.tasks []; this.running 0; } add(task) { this.tasks.push(task); } async run() { while (this.tasks.length 0 this.running this.concurrency) { const task this.tasks.shift(); this.running 1; this.execute(task) .catch((err) console.error(task failed:, err)) .finally(() { this.running - 1; this.run(); }); } } async execute(task) { for (let offset 0; offset task.candidates.length; offset this.chunkSize) { const chunk task.candidates.slice(offset, offset this.chunkSize); await this.runChunk(task.hash, chunk); } } }这里runChunk需要替换成项目实际的 GPU 调用函数。队列的价值在于每个 chunk 执行完后释放 buffer再申请下一个 chunk避免一次性申请超大显存同时把并发数限制在安全范围降低浏览器崩溃概率。6.4 远程调用改造如果希望把 CheetahSpec 暴露成 HTTP 接口供其他工具调用需要自行包一层服务。思路是用浏览器内核或 Node.js 的 WebGPU 实现跑计算逻辑再通过 HTTP/WebSocket 暴露任务提交和结果查询。这个改造会明显增加复杂度而且性能不一定比原生工具好建议只在确实需要浏览器计算能力时才做。7. 资源占用与性能观察浏览器项目的资源占用既要看浏览器整体开销也要看 GPU 进程的占用。和原生工具一样显存、GPU 利用率、内存占用和吞吐量都可以观察但观察入口不太一样。7.1 浏览器侧观察工具Chrome 任务管理器按下Shift Esc打开可以看到 GPU 进程的 GPU 内存占用、CPU 占用和网络占用。运行求解任务时GPU 进程的内存会明显上涨。DevTools Performance在页面运行任务时录制性能面板可以观察 GPU 相关任务、JS 主线程任务和 Worker 任务的分布。页面内置进度日志很多 solver 页面会打印每秒尝试次数这是最直接的性能指标。7.2 吞吐量计算方式吞吐量不依赖 DevTools通过任务统计即可计算吞吐量 总尝试候选数 / 总耗时例如一个任务尝试了 10 万个候选耗时 2 秒那么吞吐量是 5 万次/秒。某些页面会把“每次尝试”定义为一个哈希计算也可能定义为一个明文候选需要区分清楚。7.3 影响性能的主要因素哈希算法复杂度不同算法每轮计算的指令数差异很大SHA-256 和 MD5 的吞吐量不在一个量级。workgroup 大小128、256、512 对不同的显卡架构影响不同需要实测选优。storage buffer 大小一次写入 GPU 的候选越多调度效率越高但受设备上限约束。Worker 并发数多个 Worker 可以并行提交任务但会放大显存占用。浏览器后台节流如果标签页没有激活浏览器可能降低定时器或 GPU 调度频率导致吞吐量下降。7.4 降低资源占用的通用方法如果遇到“页面崩溃”或“GPU 进程内存过高”按优先级做三件事降低并发 Worker 数量例如从 4 降到 2。缩小每次提交的候选块大小例如从 100000 降到 10000。降低 workgroup 大小例如从 512 降到 256观察吞吐量下降是否可接受。如果目标是长时间跑大任务建议保持单个标签页、关闭无关动画页面、禁用浏览器后台节流并且定期查看 GPU 进程状态。常见的大任务失败原因不是算法错误而是 GPU 进程被系统回收或显存不足。8. 常见问题与排查方法浏览器端 cryptosolver 的坑很多集中在 WebGPU 环境、数据布局和异步流程上。下面这张表覆盖了从启动到批量任务的主要故障点。问题现象可能原因排查方式解决方案navigator.gpu为 undefined浏览器版本过低或未启用 WebGPU检查浏览器版本查看控制台升级到 Chrome/Edge 113Firefox 开启dom.webgpu.enabledrequestAdapter返回 null显卡驱动过旧或浏览器被调度到核显查看系统 GPU 设置换浏览器尝试更新驱动在系统中为浏览器指定高性能 GPU页面白屏且 Console 报错WebGPU 设备请求失败查看具体报错信息检查浏览器硬件加速开关重启浏览器哈希计算结果不正确WGSL 与 JS 之间的字节序或数据布局不一致用已知明文哈希做校验统一使用Uint32Array布局注意小端序和字符串填充方式任务运行但结果一直为 0buffer 未正确映射或计算未完成就读取结果检查device.queue.onSubmittedWorkDone()调用在计算完成后 await 提交队列再映射 buffer高并发运行导致浏览器崩溃Worker 并发过多或显存不足逐步降低并发数观察 GPU 进程分块提交限制 Worker 数量页面操作卡顿主线程执行了同步等待或大量数据处理打开 Performance 面板查看长任务把数据切块和进度统计放到 Worker大批量候选集提交失败storage buffer 超过设备上限打印device.limits.maxStorageBufferBindingSize按上限分块每次提交合理大小本地打开 HTML 无法运行file://协议导致 WebGPU 能力受限换http://127.0.0.1访问启动静态服务器字典文件加载失败文件路径错误或字符编码问题检查网络面板和文件编码使用 UTF-8 编码使用相对路径必要时把字典内容嵌入页面关于字节序问题值得多说一句。WGSL 和 JavaScript 的 TypedArray 在内存布局上都需要明确字节序常见的错误是JS 侧用字符串直接转成ArrayBuffer后WGSL 里按u32读取导致字符顺序错乱。调试方式很简单用一个单字符的明文跑一次哈希对比正确的哈希值就能快速定位是分组错误、补位错误还是字节序错误。9. 最佳实践与使用建议第一正确性优先于速度。第一次运行任何求解任务都应该用一个包含已知结果的样本集验证。可以先跑一个 5 万行的小字典确认命中结果完全正确再扩大数据规模。这样能避免在大任务结束后才发现字节序或填充逻辑有问题。第二分目录管理数据。建议把字典文件、目标哈希、输出结果分别放到独立目录并且按任务命名。批量任务会累积大量输出文件没有目录规划的话排查效率和二次处理都会受影响。cheetahspec/ ├── dicts/ │ ├── common.txt │ └── custom-rule.txt ├── targets/ │ ├── single-hash.txt │ └── batch-hash.txt ├── outputs/ │ ├── result-20250101.json │ └── result-20250102.json └── src/第三批量任务必须加日志和失败重试。每跑完一个 chunk把进度写进日志文件或控制台任务失败时要能定位到具体是哪个 hash 和哪个字典片段而不是从头再来。如果项目本身没有日志功能自己包一层也很简单。第四正式任务前先跑参数扫描。用同一个 hash、同一个字典测试不同的 workgroup 大小和并发数记录哪组参数在当前机器上吞吐量最高。这个步骤十分钟就能完成但能节省大任务的大量等待时间。第五注意浏览器后台节流。长任务运行时确保浏览器标签页处于激活状态否则后台节流可能显著降低 GPU 计算速度。如果确实需要挂后台跑需要在系统或浏览器层面调整电源和性能设置。第六所有测试素材要确保授权。字典来自公开数据集没问题目标哈希只使用自己构造的测试向量不要导入任何来源不明的用户数据或账号哈希。如果涉及企业环境内的安全测试先拿到书面授权。10. 总结与下一步CheetahSpec 最值得尝试的点是它把 WebGPU 计算管线带到了一个非常直观的场景里浏览器打开页面GPU 开始并行穷举你能直接看到吞吐量反馈。对于 WebGPU 初学者来说这是一个比绘制三角形更容易理解“计算着色器如何干活”的入口。建议第一次上手时先按第 5 节做一轮最小验证本地起一个静态服务器打开页面用hello的 SHA-256 哈希做字典求解。跑通这步后再去看项目源码里的 WGSL 内核和 JS 调用逻辑理解数据是怎么从 CPU 侧进入显存、怎么被 workgroup 并行处理、再从 storage buffer 回读的。最容易踩的坑集中在三处浏览器 WebGPU 开关没开、字符串到 buffer 的字节序错误、异步计算完成后没有正确等待和映射 buffer。后续可以继续扩展的方向包括给项目增加更多哈希算法把字典攻击扩展成掩码攻击和规则引擎用多个 Worker 并行分片提升吞吐量把页面封装成 Electron 桌面应用摆脱浏览器版本限制或者接上 WebSocket 服务把求解能力暴露成局域网内可调用的接口。无论往哪个方向走先把基础验证路径跑通再逐步加复杂度都是最稳的节奏。