HashCat简单使用学习

本文介绍了Hash函数的概念及其不可逆特性,并通过实例演示了如何使用HashCat进行密码破解的过程,包括创建带密码的zip文件、提取哈希值、设置破解参数及最终破解密码。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

  1. 什么是Hash函数?

由一个值转化为另一个值,且过程不可逆的,比方说MD5,SHA-512等

  1. HashCat的破解原理

利用哈希值,进行暴力破库,逐个尝试,获得其中值

使用教程

  1. 创建个有密码的zip文件

在这里我用的是BandZip压缩软件为例

弄完之后点击开始,你指定的路径上会多了个你命名的zip压缩包

  1. 把zip包放入Kali

在这里可以用Xftp什么的传文件,不过要改下ssh配置文件.与本文无关就不详细说了,百度多的很.

当然你也可以利用Windows和python进行处理,只不过kali的工具更全面,也不用费心配置

  1. 利用zip2john进行hash值转换

按下回车后会出现以下内容

因为我在里面加入获取的值转为hash.txt

所以我们再看一下全部文件

  1. 修改hash.txt

我们只需要保留$符号为开头结尾即可

  1. 进行密码破解

由于上面hash.txt进行了修改,另存为了hash1.txt

通过上面的hash值,我们可以看出这是pkzip,我们要去hashcat里面查一下哈希模式的值

是17200的值,不同的文件要用到的值也不一样

-a 是选择攻入模式,常见的模式3,暴力破解

-m 是选择哈希模式

–force 是不报错继续运行

当然也可进行密码提示,比方说?d什么的,会更快点

可以点一下这个链接 HashCat

等待一段时间,就会看到一下场景

我们可以看见密码是102102

这便是我刚才设置的密码了

这只是个简单密码,长密码,复杂密码,如果没有密码本,那么将会更长

### CatBoost 的基本原理 CatBoost 是一种基于梯度提升决策树 (Gradient Boosting Decision Tree, GBDT) 的机器学习算法,其核心在于处理类别型特征的能力以及高效的 GPU 实现方式。以下是关于 CatBoost 原理的关键点: #### 1. Oblivious 决策树 CatBoost 使用 oblivious 决策树作为基础模型[^1]。Oblivious 决策树的特点是在同一层的所有节点都使用相同的分裂条件,这使得它可以更高效地利用缓存和并行计算资源。 #### 2. 特征离散化 为了减少内存消耗,CatBoost 将数值特征离散化为固定数量的箱子 (bins)[^1]。这种技术不仅降低了内存需求,还提高了训练速度。 #### 3. 类别型特征处理 对于类别型特征,CatBoost 利用了完美哈希 (perfect hash) 技术来存储类别值,从而减少了内存占用[^1]。此外,它通过多种编码方法(如目标编码)动态计算类别特征的统计信息,这些统计信息会在训练过程中被多次更新。 #### 4. 多 GPU 支持 CatBoost 提供了强大的多 GPU 并行化能力,允许在多个设备之间分布数据或特征进行训练[^1]。这种方式显著提升了大规模数据集上的训练效率。 --- ### 示例代码 以下是一个简单的 CatBoost 回归器示例,展示了如何初始化、拟合模型以及预测新数据: ```python from catboost import CatBoostRegressor # 初始化训练数据 train_data = [[1, 4, 5, 6], [4, 5, 6, 7], [30, 40, 50, 60]] eval_data = [[2, 4, 6, 8], [1, 4, 50, 60]] train_labels = [10, 20, 30] # 创建 CatBoost 模型实例 model = CatBoostRegressor(iterations=2, learning_rate=1, depth=2) # 训练模型 model.fit(train_data, train_labels) # 预测评估数据 preds = model.predict(eval_data) print(preds) ``` 此代码片段演示了如何使用 `CatBoostRegressor` 进行回归任务[^2]。 --- ### 图解说明 虽然无法直接提供图片,但可以描述一些常见的图解内容帮助理解 CatBoost 的工作流程: 1. **Oblivious 决策树结构** - 显示一棵二叉树,其中每一层的所有节点共享同一个分裂条件。 - 对比传统决策树,展示 oblivous 树的优势:简化计算逻辑,便于硬件加速。 2. **特征离散化过程** - 描述连续数值特征如何映射到固定的箱子区间。 - 展示离散化后的特征矩阵及其对应的直方图表示形式。 3. **类别型特征编码机制** - 解释目标编码的工作原理:将类别变量转换为目标值的加权平均数。 - 表明如何避免过拟合问题(例如引入平滑参数)。 4. **多 GPU 分布式架构** - 绘制数据分片策略:按样本划分或按特征划分。 - 强调不同 GPU 上同步状态的重要性。 如果需要具体图形资料,建议查阅官方文档或相关研究论文中的插图[^1]。 --- ### 总结 CatBoost 结合了先进的类别型特征处理技术和优化的 GPU 加速功能,使其成为解决复杂机器学习问题的强大工具。无论是理论还是实践层面,它都能满足高精度建模的需求。 ---
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