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一、FBI能破解比特币吗

实际破解不可能，有说法是说FBI通过黑客中转的服务器提供商强制提供了服务器权限，从而拿到了私钥。在我看来没有全部扣押很可能说明这笔钱已经变现了，这个已经是在别人的钱包中了，所以只能不要脸的硬扣人家比特币。

我来回答：关于 FBI如何取得了黑客比特币地址的私钥，尽管有许多猜测，但显然没有人知道真相如何。

一位旧金山 FBI的工作人员 Elvis Chan在接受 NBC采访时，拒绝透露获取私钥的细节，因为在未来的行动中还有可能用到同样手段。但同时，他也明确说明，这次的行动并不依赖于“等待犯罪分子使用美国的加密货币服务”。

这一说法至少否定了 FBI是通过交易所获得黑客资金的猜测，大多数交易所有严格的 KYC/AML政策，更何况是美国的交易所，因而黑客不大可能直接使用美国的交易所洗钱。

由于此次行动只是恢复了部分勒索资金，也基本上否定了 FBI已经破解比特币加密算法的猜测，因为假如 FBI已经破解了加密算法，显然可以恢复全部的资金。

Elvis Chan还提到，此次行动得益于“大多数互联网的基础设施都在美国”，从而给 FBI提供了方便。

因而最接近事实的猜测是，勒索者使用了位于北美的全节点钱包，而全钱包在广播交易时，会泄露节点的 IP。从安全的角度来说，每个地址只能使用一次，而通过区块链浏览器查询可知，勒索者先后两次使用转移资金的地址 bc1qq2euq8pw950klpjcawuy4uj39ym43hs6cfsegq发送比特币，导致 IP泄露，从而使得 FBI抓住了获取私钥的机会。

币印 CTO李天昭表示，黑客把勒索得来的比特币存储在使用美国公司云服务的比特币钱包上，而该云服务器位于美国境内被 FBI直接接管，从而在没有私钥的情况下拿回了赎金。

比特币地址数量是2的256次方，有正余的地址大约5千万个，破解的概率几乎为零，概率太低，相当于在整个宇宙原子个数中找一个特定原子。

比特币在地址中转移是可以追踪的，无论转移多少次，但是不知道谁在转移转移到哪里。

但是一旦转到交易所那么就可以知道在谁的交易所账户里了，提现更可以追踪到提现到那个现金账户，这些都是人为可控的，除非不在线交易，否则就不可查。

本人用python写过一套程序，可以从核心钱包提取正余额地址，做成数据库，然后随机生成私钥，私钥生成三种比特币地址与数据库的正余额地址做比对，一旦对比成功就拥有了这个地址里的比特币，但是运行了半年没有成功过。理论上要集合全球所以算力，运行上千个世纪才能历遍所有地址。

还有一种情况就是私钥泄漏，比如放在服务器上，任何时候私钥都要离线存储。

找到密钥比破解密钥要容易的多。

比如严刑逼供，比如搜查，比如到服务器去找。

总之黑客也是要用密钥的对吧。

拿到你记录密钥的纸条了，这算不算破解？

比特币看似安全，但毕竟需要换成真实世界的钱的，毕竟还有人参与的地方。

真要追查，很多地方能追查到，并不需要破解比特币。

不是FBI，能不能破解比特币？

破解比特币有两个方法，一个是靠数学家，一个是靠比特币的发明人。

第一种办法，就是现在的数学家有没有能力对比特币的加密提供反加密的算法。如果可以提供，那么比特币将毫无安全性和价值。

第二种办法，就是留着后门，如果是这样子，就可能令这种加密货币受到致命的打击。

二、比特币公钥转地址工具

比特币公钥转地址的工具其实挺多的，网上随便一搜就有。最常用的就是bitaddress.org这种在线工具，直接把公钥输进去就能生成对应的比特币地址。不过要注意安全性，最好用离线版的工具。

具体转换过程是这样的：首先对公钥进行SHA256哈希，然后再进行RIPEMD160哈希，得到一个20字节的公钥哈希。接着加上版本前缀（比特币主网是0x00），再计算两次SHA256取前4字节作为校验码，最后用Base58编码就得到常见的1开头的比特币地址了。

如果不想用在线工具，可以用比特币核心钱包自带的命令行工具，或者一些开源的Python库比如pybitcointools也能实现这个功能。不过现在很多钱包都自动处理这些转换了，普通用户其实很少需要手动操作。

三、值得学习练手的70个Python项目(附代码)

以下是70个值得学习练手的Python项目，涵盖不同难度和领域，适合初学者到进阶学习者。每个项目均附有简要描述和核心知识点，部分项目提供代码参考链接。

一、基础入门项目（1-20）

计算器

实现加减乘除功能，学习基础语法和条件判断。

代码参考：简易计算器

猜数字游戏

随机生成数字，用户输入猜测，学习循环和随机模块。

文本冒险游戏

基于控制台的简单剧情游戏，练习函数和逻辑控制。

待办事项列表

使用文件存储任务，学习文件读写操作。

密码生成器

生成随机密码，掌握字符串操作和随机模块。

石头剪刀布游戏

用户与电脑对战，学习条件判断和循环。

骰子模拟器

随机生成骰子点数，练习随机模块和图形界面（可选Tkinter）。

二进制转十进制

实现进制转换，学习数学运算和字符串处理。

邮件发送脚本

使用smtplib发送邮件，掌握第三方库调用。

天气查询工具

调用天气API（如OpenWeatherMap），学习HTTP请求和JSON解析。

文件批量重命名

使用os模块批量修改文件名，练习文件系统操作。

简单爬虫

用requests和BeautifulSoup抓取网页数据（如豆瓣电影Top250）。

单词计数器

统计文本中单词频率，学习字典和文件处理。

图片转ASCII艺术

将图片转换为字符画，掌握Pillow库和矩阵操作。

简易聊天机器人

基于规则匹配回复，学习字符串处理和基础AI逻辑。

数据可视化（折线图）

用matplotlib绘制数据趋势图。

键盘记录器

使用pynput监听键盘输入（需注意隐私合规）。

PDF合并工具

用PyPDF2合并多个PDF文件。

网络速度测试

调用speedtest-cli库测试下载/上传速度。

简易数据库操作

使用sqlite3创建本地数据库并实现CRUD。

二、进阶项目（21-40）

Web爬虫（进阶版）

爬取动态网页（如使用Selenium），处理JavaScript渲染内容。

Flask博客系统

搭建简易博客，学习Web框架（Flask/Django基础）。

自动化测试脚本

用unittest或pytest编写测试用例。

多线程下载器

实现多线程加速文件下载，学习threading模块。

人脸识别

使用OpenCV库检测和识别人脸。

股票数据分析

用pandas和yfinance分析历史股价。

语音助手（基础版）

调用语音识别（SpeechRecognition）和合成（pyttsx3）。

Markdown转HTML

使用markdown库实现格式转换。

加密解密工具

实现AES或RSA加密，学习cryptography库。

微信机器人

通过itchat或WeChatBot实现自动回复。

数据清洗脚本

处理缺失值和异常值，用pandas清洗CSV数据。

简易搜索引擎

基于TF-IDF算法实现文档检索。

游戏外挂检测

监控进程或内存数据（需合法用途）。

音乐播放器

用pygame播放本地音乐文件。

二维码生成器

使用qrcode库生成自定义二维码。

自动化邮件营销

批量发送个性化邮件（需遵守反垃圾邮件规则）。

图像处理工具

实现滤镜、裁剪等功能（Pillow或OpenCV）。

多语言翻译器

调用Google Translate API或googletrans库。

简易区块链

实现基础区块链结构（区块、哈希链）。

网络请求监控

用scapy或Wireshark分析网络流量。

三、高级项目（41-70）

机器学习入门（鸢尾花分类）

用scikit-learn实现KNN算法。

神经网络手写数字识别

基于MNIST数据集和TensorFlow/Keras。

实时人脸情绪识别

结合OpenCV和深度学习模型（如FER）。

聊天机器人（NLP版）

使用transformers库调用预训练模型（如GPT-2）。

自动化UI测试

用selenium或pyautogui模拟用户操作。

分布式爬虫

基于Scrapy框架和Redis实现分布式任务队列。

金融风控模型

用逻辑回归预测贷款违约风险。

推荐系统（电影推荐）

基于协同过滤算法（Surprise库）。

物联网数据采集

通过MQTT协议接收传感器数据并可视化。

Docker容器管理工具

用docker-py库自动化部署容器。

微服务架构（FastAPI）

构建RESTful API并实现服务拆分。

游戏开发（Pygame）

开发2D游戏（如贪吃蛇、俄罗斯方块）。

GIS地图分析

用folium或geopandas处理地理空间数据。

自动化运维脚本

监控服务器资源（CPU、内存）并报警。

深度学习图像生成

使用GAN生成逼真图像（PyTorch实现）。

自然语言处理（文本摘要）

调用HuggingFace的transformers库。

区块链钱包

实现比特币地址生成和交易签名。

实时视频处理

用OpenCV实现背景替换或目标跟踪。

量化交易策略

基于backtrader回测双均线策略。

语音合成变声

调用pydub和librosa修改音频特征。

增强现实（AR）基础

用OpenCV和AR标记实现简单AR效果。

网络安全工具（端口扫描器）

用socket模块扫描目标主机开放端口。

多模态模型应用

结合图像和文本输入（如CLIP模型）。

自动化报告生成

用Jinja2模板和matplotlib生成PDF报告。

边缘检测算法

实现Canny边缘检测（OpenCV或手动实现）。

推荐系统（新闻推荐）

基于内容相似度推荐文章。

自动化数据标注

用labelimg和脚本批量处理图像标注。