Part I: 並行処理の基礎¶
概要¶
本章では、並行処理を学ぶ前提として逐次処理（Sequential Processing）の基本を理解します。パスワードクラッキングを例に、逐次処理の特徴と限界を確認します。
第2章: 逐次処理¶
逐次処理とは¶
逐次処理は、タスクを一つずつ順番に実行する最も基本的な処理方式です。
パスワードクラッキングの例¶
ブルートフォース（総当たり）でパスワードを解読するプログラムを通じて、逐次処理の特徴を学びます。
実装の全体像¶
#!/usr/bin/env python3
"""パスワードクラッキング（逐次処理版）"""
import time
import math
import hashlib
import typing as T
def get_combinations(*, length: int, min_number: int = 0,
max_number: T.Optional[int] = None) -> T.List[str]:
"""全ての可能なパスワード組み合わせを生成"""
combinations = []
if not max_number:
max_number = int(math.pow(10, length) - 1)
for i in range(min_number, max_number + 1):
str_num = str(i)
zeros = "0" * (length - len(str_num))
combinations.append("".join((zeros, str_num)))
return combinations
def get_crypto_hash(password: str) -> str:
"""パスワードの暗号ハッシュを計算"""
return hashlib.sha256(password.encode()).hexdigest()
def check_password(expected_crypto_hash: str,
possible_password: str) -> bool:
"""パスワードが一致するか確認"""
actual_crypto_hash = get_crypto_hash(possible_password)
return expected_crypto_hash == actual_crypto_hash
def crack_password(crypto_hash: str, length: int) -> None:
"""ブルートフォースでパスワードを解読"""
print("Processing number combinations sequentially")
start_time = time.perf_counter()
combinations = get_combinations(length=length)
for combination in combinations:
if check_password(crypto_hash, combination):
print(f"PASSWORD CRACKED: {combination}")
break
process_time = time.perf_counter() - start_time
print(f"PROCESS TIME: {process_time}")
if __name__ == "__main__":
# "12345678" のSHA-256ハッシュ
crypto_hash = \
"e24df920078c3dd4e7e8d2442f00e5c9ab2a231bb3918d65cc50906e49ecaef4"
length = 8
crack_password(crypto_hash, length)
コードの解説¶
1. パスワード組み合わせの生成¶
def get_combinations(*, length: int, min_number: int = 0,
max_number: T.Optional[int] = None) -> T.List[str]:
"""全ての可能なパスワード組み合わせを生成"""
combinations = []
if not max_number:
# 8桁の場合: 10^8 - 1 = 99,999,999
max_number = int(math.pow(10, length) - 1)
for i in range(min_number, max_number + 1):
str_num = str(i)
# 先頭をゼロ埋め: 1 → "00000001"
zeros = "0" * (length - len(str_num))
combinations.append("".join((zeros, str_num)))
return combinations
8桁の数字パスワードの場合、00000000 から 99999999 まで 1億通りの組み合わせを生成します。
2. ハッシュ関数¶
def get_crypto_hash(password: str) -> str:
"""パスワードの暗号ハッシュを計算"""
return hashlib.sha256(password.encode()).hexdigest()
SHA-256 を使用してパスワードをハッシュ化します。実際のシステムでは、パスワードは平文ではなくハッシュ値として保存されます。
3. パスワードチェック¶
def check_password(expected_crypto_hash: str,
possible_password: str) -> bool:
actual_crypto_hash = get_crypto_hash(possible_password)
return expected_crypto_hash == actual_crypto_hash
候補パスワードのハッシュと、保存されているハッシュを比較します。
パフォーマンス測定¶
start_time = time.perf_counter()
# ... 処理 ...
process_time = time.perf_counter() - start_time
print(f"PROCESS TIME: {process_time}")
time.perf_counter() は高精度のパフォーマンスカウンターで、経過時間の測定に適しています。
逐次処理の特徴¶
利点¶
| 利点 | 説明 |
|---|---|
| シンプル | 実装が簡単で理解しやすい |
| 予測可能 | 実行順序が決定的 |
| デバッグ容易 | 問題の特定が容易 |
| 競合なし | 共有リソースの競合が発生しない |
限界¶
| 限界 | 説明 |
|---|---|
| 遅い | 1億通りを1つずつ処理するため時間がかかる |
| リソース非効率 | マルチコア CPU を活用できない |
| スケールしない | データ量に比例して処理時間が増加 |
なぜ並行処理が必要か¶
8桁のパスワードクラッキングでは、1億通りの組み合わせを順番にチェックします。
4コア CPU があっても、逐次処理では1コアしか使用されません。並行処理を使えば、複数コアに作業を分散できます。
次のステップ¶
Part II では、プロセスとスレッドを使って並行処理を実装します。パスワードクラッキングを並列化し、処理時間を大幅に短縮する方法を学びます。