解析比特币区块.dat文件，获得签名r以及其相关信息，并找出相同的r及恢复私钥

写在前面

先在前面说一下，我没有完全实现整个过程，因为有一个地方确实实现不了，等以后有条件再使用别的方法尝试一下。前一段时间看了一篇14年的论文，里面主要说的是比特币中随机数相同会造成私钥泄漏的问题，作者分析了当下存在很多因私钥泄漏，比特币频频被盗的现象，然后找到了问题所在，并且使用Blockchainr工具将其实现了，找出了比特币网络中存在的使用相同随机数的用户私钥。

目的

处于自身学习的角度，我要自己完成作者所提到的步骤，最终找到相同的随机数并且恢复私钥。

整体思路

先编写解析区块文件的程序，将后缀为.dat的区块文件解析出来，然后将数据存储到数据库，之后再借助14年那篇PPT的思想，利用作者提到的dabloom过滤器去找到相同的签名r，这时我们不能仅仅导出签名r，还要导出相关的信息，这样我们才可以知道是否来源于同一用户，才能去计算用户私钥。

具体过程

目前我可以实现解析区块并导出到数据库中，把.dat文件以二进制形式读取，编写区块结构并给出区块中各个字段的长度，以及通过已知字段的值，去读取某些未知长度字段的数据，如：解锁脚本可以通过脚本长度来读取，还有我们可以通过下图这样的思想去解析区块：
idear
从block入手，里面包含blockheader、tx因为一个区块有多条交易，我们定义tx为一个集合Txs，Txs中的每条交易又包含input、output当然它们也会存在多条，所以依然定义为集合，这样我们就可以通过遍历的方式将一个区块的所有数据导出。下面给出部分代码：

class Block:
    def __init__(self,blockchain):
        self.blockheight = 1
        self.continueParsing = True
        self.magicNum = 0
        self.blocksize = 0
        self.blockheader = ''
        self.txCount = 0
        self.Txs = []

这样的话从block入手，就可以逐层解码文件，最终得到完整的区块信息。

ScriptSig

因为我们要找到签名 $r$ ，所以必须要解析签名脚本，我主要是通过解码 $16$ 进制的字符串得到的，做之前我们要清楚解锁脚本的结构，这样才能正确处理，下面给出一张解锁脚本的结构图：

知道这些的话我们就可以通过脚本长度，签名长度等来进一步分割字符串，并且给出判定条件当前置交易索引不为 $0xffffffff$ 时解析scriptsig，因为相等时交易时coinbase交易，是系统给的交易而不是经过人签名得来的，所以不具备 $ECDSA$ 签名脚本，详情可以看我的另外一篇博客：https://blog.csdn.net/qq_35324057/article/details/104072715
下面给出实现这部分的代码：

   if 0xffffffff != self.txpreindex:
            scriptsig = ScriptSig(self.inscriptsig)
            self.sigr = scriptsig.sigR
            self.sigs = scriptsig.sigS
            self.inpubkey = scriptsig.pubkey
        else:
            self.sigr = ''
            self.sigs = ''
            self.inpubkey = ''

class ScriptSig:
    def __init__(self,blockchain):
        # if blockchain[8:10] == '20':
    #         #     self.sigR = blockchain[10:74]
    #         #     if blockchain[76:78] == '20':
    #         #         self.sigS = blockchain[78:142]
    #         #     else:
    #         #         self.sigS = blockchain[78:144]
    #         # else :
    #         #     self.sigR = blockchain[10:76]
    #         #     if blockchain[78:80] == '20':
    #         #         self.sigS = blockchain[78:142]
    #         #     else:
    #         #         self.sigS = blockchain[78:144]
        self.scriptLength = int(blockchain[0:2],16)*2
        self.script = blockchain[2:2 + self.scriptLength]
        self.rLength = int(blockchain[8:10],16)*2
        self.sigR = blockchain[10:10+self.rLength]
        self.sLength = int(blockchain[10+self.rLength+2:10+self.rLength+2+2],16)*2
        self.sigS = blockchain[10+self.rLength+2+2:10+self.rLength+2+2+self.sLength]

        if SIGHASH_ALL != int(blockchain[self.scriptLength:self.scriptLength + 2], 16):
            self.pubkey = "Script op_code is not SIGHASH_ALL"

        else:
            self.pubkey = blockchain[2 + self.scriptLength + 2:2 + self.scriptLength + 2 + 66]

这样就得到了计算私钥需要使用的两个值： $sigR,sigS$ ，但是我们还需要得到交易的哈希值 $Z$ ，这一点真的太难了，为什么这么说呢，因为交易的哈希值并不是简单的对区块中的某个值做哈希运算，而是需要找到该交易的 $prehash$ 所指向的交易，为什么要这样做呢，不知道的小伙伴请看我的上面提到的那篇博客，我们要是用前驱交易的交易输出部分，或者称为加密脚本，并且还需要一些删减增加字符串，然后最终得到我们的交易字符串，对其进行两次 $sha256$ 运算得到 $Z$ ，这一点是无法实现的。有时间的话我会单独写一篇关于计算交易哈希值的文章。

Redis

对于redis是什么我就不多说了，就是一种key-value的数据库。

安装

pycharm安装redis包：

pip install redis

然后再下载安装redis数据库
安装RedisDesktopManager -------redis数据库的可视化工具

插入区块数据

这也是我实现的最大的难点，主要就是如果key相同的话，因为每个区块都有相同的字段，所以key的值就会被覆盖，如果一个.dat文件中有多个区块的话，到最后插入的数据也只是最后一个区块的数据，而不能将所有的区块数据插入，实现这一点浪费了我极大的时间和经历，希望分享出来能帮到大家！

思想

主要的思想就是用不同的key来标识不同区块不同tx不同input中的数据。
如：我们用 $previousHash+$ 字段名，来标识不同区块的数据，用 $previousHash+Txseq+$ 字段名，来标识一个区块中不同的tx中的数据，依次类推，可以得到插入所有数据的方法，下面给出一些代码：

#insert into redis DB

        #blockheader
        # re.set(self.previoushash + 'Version',self.version)
        # re.set(self.previoushash + 'PreviousHash', self.previoushash)
        # re.set(self.previoushash + 'MerkleRoot', self.Hash)
        # re.set(self.previoushash + 'Timestamp', self.time)
        # re.set(self.previoushash + 'Difficulty', self.difficulty)
        # re.set(self.previoushash + 'Nonce', self.nonce)
        #
        # # block
        # re.set(self.previoushash + 'MagicNum', self.magicnum)
        # re.set(self.previoushash + 'Blocksize', self.blocksize)
        # re.set(self.previoushash + 'Txcount', self.txcount)
        #
        # # Tx
        # re.set(self.previoushash + self.txseq + 'TxVersion', self.txversion)
        # re.set(self.previoushash + self.txseq + 'InCount', self.incount)
        # re.set(self.previoushash + self.txseq + 'Txseq', self.txseq)
        # re.set(self.previoushash + self.txseq + 'OutCount', self.outcount)
        # re.set(self.previoushash + self.txseq + 'LockTime', self.locktime)
        #
        # # Input
        # re.set(self.previoushash + self.txseq + self.inputseq + 'TxPrevHash', self.txprevhash)
        # re.set(self.previoushash + self.txseq + self.inputseq + 'TxPreIndex', self.txpreindex)
        # re.set(self.previoushash + self.txseq + self.inputseq + 'InScriptLen', self.inscriptlen)
        # re.set(self.previoushash + self.txseq + self.inputseq + 'InScriptSig', self.inscriptsig)
        # re.set(self.previoushash + self.txseq + self.inputseq + 'InSequence', self.sequence)

取数据

如果往里面存数据理解的话，取数据也很好理解了，主要就是利用了区块中本来就存在几个数据， $txcount$ 、 $inputcount$ 、 $outputcount$ ，利用这几个数据的话，就可以遍历它们得到数据，很简单就可以实现，如： $get(previousHash+i+'txversion')$ ，其中 $i$ 就是从0遍历到 $txcount$ ，前面还有个东西忘了说，你查询数据用到的数据一定要存储起来，比如 $previousHash$ ，就需要按序号存储起来，并且字段名方便提取，这样的话，提取数据的时候，用起来才会很方便。

for i in range(0,19972):
        hash = re.get('Hash' + str(i))
        txcount = re.get(hash + 'Txcount')
        # print(txcount)
        for j in range(0,int(txcount)):
            # print ("Locktime:%s" % re.get(hash + str(j) + 'InCount'))
            incount = re.get(hash + str(j) + 'InCount')

总结

还有一些地方没有说，就不写了，总之这个过程还是很有收获的，就是在做的过程中很难过，每天需要有点进度，我却卡在数据库上面很长时间，希望大家每天也能有所收获，无论希望多渺茫，都要继续加油！

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Stride Max Zz

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