最后,再将一个带有密码的压缩包放入实验环境中即可。 l7 H% W# | z' Q, B' p9 D三、编码 4 |1 @* D! `$ o. O& O T+ \1 V. O5 O 知道原理后,编码就会非常简单了4 w9 k$ S' K( T) E, K
准备密码本( _1 [. J8 \) u4 y5 A, O
「密码本」其实就是一个包含了所有可能密码的文件,用户可以手动录入,也可以用程序录入。文末还会有一个介绍。4 F1 c* S3 x2 o( u* k' ]8 {/ I. f
读取压缩文件 / V0 z6 ?1 x* X
if __name__ == '__main__':
filename = sys.argv[1]
if os.path.isfile(filename) and filename.endswith(('.zip', '.rar')):
decryptRarZipFile(filename)
else:
print('Must be Rar or Zip file')
四、使用 ' K; @# W0 T6 y! y 如果想要使用上述代码,我们只需在命令行执行python main.py <filename>即可。例如python main.py test.zip) x) y" ^1 G2 a7 q' E
运行结果:7 G8 M$ D& B q. a; J9 G8 ~7 x
$ python main.py test.zip : b, d3 J. B; i* d' w3 C8 W1 mSuccess! ====>323126
五、扩展0 V$ P+ f& Q& `& {
密码本如何获取?# K* ~* A L* J$ x. r4 h
看到这里,细心的小伙伴一定会发现,最核心的其实不是代码,而是**「密码本」。理论上只要密码本中的密码足够多,就一定能获取到压缩包的密码,这也就是俗称的「撞库」**。 ' }& k* |& o+ ^3 D, d# A. ~9 L如何加速破解过程? ; a0 t' M) N* _; G `% D6 { 解决了密码本的问题,深入思考的小伙伴的一定又会有新的疑问,密码本既然如此庞大,那如何加速破解的过程呢?这里给出两个思路:$ [ B* D! V. M
多线程(进程)破解/ I. T% s3 ^9 N" \8 r( ^
密码本如果很多且密码数量庞大时,我们可以采用多线程(进程)的方式读取密码,一个进程读一个密码本,一个线程分段读密码。当然,如果是在 python 中,建议不要采用多线程,因为 python 中的线程就是鸡肋,有兴趣的可以阅读相关资料。0 }( A' Z+ `4 {' w6 l: k* l0 s6 `
利用 GPU 加速 n: O- H* `, L& _5 m, d
我们以上的代码都是运行在 CPU 上的,即使开启多线程(进程)也只是利用到 CPU 的资源,但如果想要加速破解过程,我们其实还可以利用闲置的 GPU 资源。 % Y" ~: o5 D! d- x 在介绍为什么可以利用 GPU 加速前,我们需要明确一个观点,两者都为了完成计算任务而设计。' M5 X7 J v/ \! g
那为什么会想到使用 GPU 加速呢?这是就要说到两者的不同了:CPU 虽然有多核,但总数没有超过两位数,并且每个核的运算能力极其强大。而 GPU 的核数远超 CPU,但每个核的运算能力与 CPU 的核相比就相差甚远了。" E s9 n! V3 m* M; D8 n3 m
我们可以简单的举个例子,解一道题,CPU 就是博士生,GPU 就是小学生,CPU 负责理解题目并且整理出解题的步骤以及解法,而 GPU 负责其中很简单但是数量又很大的简单运算就行了。5 w5 { l8 I7 i5 O* {* |" Q
因此理论上在破解密码的过程中,我们完全可以使用 GPU 来加速这一过程。 0 }5 z8 v8 j4 `, l2 _, ` 事实上,这样的工具也已经出现了,Hashcat 便是最出名的一个,它号称是世界上最快的密码恢复工具,可以基于 CPU/GPU 等工作。