2019-9-25：渗透测试，基础学习，medusa爆破学习

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Medusa(美杜莎)暴力破解使用

一、简介

medusa（美杜莎）是一个速度快，支持大规模并行，模块化，爆破登陆，可以同时对多个主机，用户或是密码执行强力测试，medusa和hydra一样，同样属于在线破解工具，不同的是，medusa的稳定性相较于hydra要好很多但是支持的模块相对于hydra少一些。

二，语法参数

medusha [-h host主机 或 -H file主机文件] [-u username 用户名 或 -U file用户名字典] [-p password 密码 或 -P file 密码字典] [-C file 组合条件文件] -M modudle【opt】模块执行mingc

-h 目标主机名称或是IP地址

-H  包含目标主机名称或是IP地址文件

-u 测试用户名

-U 包含测试用户名文件

-p 测试用户名密码

-P 包含测试用户名密码文件

-C 组合条件文件

-O 日志信息文件

-e[n/s/ns] n代表空密码，s代表为密码于用户名相同

-M 模块执行mingc

-m 传递参数到模块

-d  显示所有模块名称

-n  使用非默认TCP端口

-s   启用ssl

-r   重试时间，默认3秒

-t 设定线程数量

三、基本操作

1、单项爆破，指定用户名、服务，不知道密码指定密码字典进行破解

medusa -M ssh -u admin -p password.txt -h 192.168.20.128

2、多项爆破，指定用户名、密码字典对SSH服务进行爆破

medusa -M ssh -U user.txt -P password -h 192.168.20.128

3,爆破账号密码都是看字典的，字典越大，数据越多，可以使用 -t参数设置下线程高并发来加快些爆破速度

medusa -M ssh -U user.txt -P password -h 192.168.20.128 -t 20

 

 

跟Hydra一样Medusa也是一个爆破密码常用工具，简单实用，对渗透测试有很大的帮助 

完

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aizhuwei6274
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渗透测试之密码暴力破解工具medusa美杜莎
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medusa（美杜莎）—速度快，支持大规模并行，模块化，爆破登陆，可以同时对多个主机，用户或是密码执行强力测试，medusa和hydra一样，同样属于在线破解工具，不同的是，medusa的稳定性相较于hydra要好很多，但是支持的模块相对于hydra少一些。后续兜兜转转了好长一段时间,突然发现网上有一个软件叫做Medusa（美杜莎）的爆破工具，其和hydra(九头蛇)差不多，于是开始找资料，详细的记录一下用法，以防以后忘记了的时候可以查看。例如，每个项目可以是单个条目，也可以是包含多个条目的文件。
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Medusa(美杜莎)是一个速度快，支持大规模并行，模块化的爆力破解工具。可以同时对多个主机，用户或密码执行强力测试。 关于http模块的说明：The HTTP module tests accounts against HTTP/HTTPS services using BASIC-AUTH, integrated windows authentication (NTLM) and digest (MD5 and MD5-sess).
密码爆破工具—Medusa（美杜莎）使用操作教程
我是网络安全兼技能大赛工程师，专注网络安全技术学习与技能大赛实战！持续分享最新的技术文章，帮你少走弯路，一起在技术赛道上进步～
05-12 4284
Medusa是一种密码爆破工具，它支持多个协议的爆破，包括FTP、POP3、SSH、Telnet等。其主要特点是速度快，支持多线程操作。命令来查看所有可用的命令行选项和参数。除了这些常用的参数外，Medusa还支持使用配置文件进行配置，以提高攻击效率。不过在使用Medusa进行密码爆破时，请务必遵守法律法规。
Kali-登录暴力破解器工具-medusa使用
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09-21 1万+
Kali-登录暴力破解器工具-medusa使用
``` Loading pt checkpoint shards: 0% Completed | 0/2 [00:00<?, ?it/s] Loading pt checkpoint shards: 50% Completed | 1/2 [00:09<00:09, 9.09s/it] ERROR 08-06 06:15:33 [core.py:586] EngineCore failed to start. ERROR 08-06 06:15:33 [core.py:586] Traceback (most recent call last): ERROR 08-06 06:15:33 [core.py:586] File "/vllm-workspace/vllm/vllm/v1/engine/core.py", line 577, in run_engine_core ERROR 08-06 06:15:33 [core.py:586] engine_core = EngineCoreProc(*args, **kwargs) ERROR 08-06 06:15:33 [core.py:586] File "/vllm-workspace/vllm/vllm/v1/engine/core.py", line 404, in __init__ ERROR 08-06 06:15:33 [core.py:586] super().__init__(vllm_config, executor_class, log_stats, ERROR 08-06 06:15:33 [core.py:586] File "/vllm-workspace/vllm/vllm/v1/engine/core.py", line 75, in __init__ ERROR 08-06 06:15:33 [core.py:586] self.model_executor = executor_class(vllm_config) ERROR 08-06 06:15:33 [core.py:586] File "/vllm-workspace/vllm/vllm/executor/executor_base.py", line 53, in __init__ ERROR 08-06 06:15:33 [core.py:586] self._init_executor() ERROR 08-06 06:15:33 [core.py:586] File "/vllm-workspace/vllm/vllm/executor/uniproc_executor.py", line 48, in _init_executor ERROR 08-06 06:15:33 [core.py:586] self.collective_rpc("load_model") ERROR 08-06 06:15:33 [core.py:586] File "/vllm-workspace/vllm/vllm/executor/uniproc_executor.py", line 57, in collective_rpc ERROR 08-06 06:15:33 [core.py:586] answer = run_method(self.driver_worker, method, args, kwargs) ERROR 08-06 06:15:33 [core.py:586] File "/vllm-workspace/vllm/vllm/utils/__init__.py", line 2736, in run_method ERROR 08-06 06:15:33 [core.py:586] return func(*args, **kwargs) ERROR 08-06 06:15:33 [core.py:586] File "/vllm-workspace/vllm-ascend/vllm_ascend/worker/worker_v1.py", line 240, in load_model ERROR 08-06 06:15:33 [core.py:586] self.model_runner.load_model() ERROR 08-06 06:15:33 [core.py:586] File "/vllm-workspace/vllm-ascend/vllm_ascend/worker/model_runner_v1.py", line 1748, in load_model ERROR 08-06 06:15:33 [core.py:586] self.model = get_model(vllm_config=self.vllm_config) ERROR 08-06 06:15:33 [core.py:586] File "/vllm-workspace/vllm/vllm/model_executor/model_loader/__init__.py", line 59, in get_model ERROR 08-06 06:15:33 [core.py:586] return loader.load_model(vllm_config=vllm_config, ERROR 08-06 06:15:33 [core.py:586] File "/vllm-workspace/vllm/vllm/model_executor/model_loader/base_loader.py", line 41, in load_model ERROR 08-06 06:15:33 [core.py:586] self.load_weights(model, model_config) ERROR 08-06 06:15:33 [core.py:586] File "/vllm-workspace/vllm/vllm/model_executor/model_loader/default_loader.py", line 269, in load_weights ERROR 08-06 06:15:33 [core.py:586] loaded_weights = model.load_weights( ERROR 08-06 06:15:33 [core.py:586] File "/vllm-workspace/vllm/vllm/model_executor/models/llama.py", line 601, in load_weights ERROR 08-06 06:15:33 [core.py:586] return loader.load_weights( ERROR 08-06 06:15:33 [core.py:586] File "/vllm-workspace/vllm/vllm/model_executor/models/utils.py", line 291, in load_weights ERROR 08-06 06:15:33 [core.py:586] autoloaded_weights = set(self._load_module("", self.module, weights)) ERROR 08-06 06:15:33 [core.py:586] File "/vllm-workspace/vllm/vllm/model_executor/models/utils.py", line 277, in _load_module ERROR 08-06 06:15:33 [core.py:586] raise ValueError(msg) ERROR 08-06 06:15:33 [core.py:586] ValueError: There is no module or parameter named &#39;medusa_head&#39; in LlamaForCausalLM ``` 分析问题原因，我在npu上，通过下面指令，使用vllm拉起模型，报错如上，请分析问题原因，并给出可能的解决方案 ``` python -m vllm.entrypoints.openai.api_server \ --model /models/medusa-1.0-zephyr-7b-beta \ --max-num-seqs=256 \ --max-model-len=4096 \ --max-num-batched-tokens=4096 \ --tensor-parallel-size=1 \ --block-size=128 \ --host=0.0.0.0 \ --port=8080 \ --gpu-memory-utilization=0.9 \ --trust-remote-code \ --served-model-name=zzz ```
08-07
<think>我们遇到了一个错误，错误信息显示在加载模型权重时，找不到名为&#39;medusa_head&#39;的模块或参数。错误发生在vllm的模型加载过程中，具体是在加载LlamaForCausalLM模型时。 根据错误信息，模型是`medusa-1.0-zephyr-7b-beta`，这是一个基于Zephyr-7B的Medusa模型。Medusa模型通常是在原始模型的基础上添加了多个预测头（medusa heads）用于加速推理。然而，在vllm的Llama模型定义中（vllm/model_executor/models/llama.py），并没有包含这些额外的头。 原因分析： 1. 模型结构不匹配：vllm当前支持的Llama模型可能不包含Medusa头。当我们尝试加载一个带有Medusa头的模型时，vllm在加载权重时会寻找模型中对应的模块，但vllm内置的Llama模型并没有定义名为&#39;medusa_head&#39;的模块，因此导致报错。 2. 模型加载方式：vllm在加载模型时，会按照模型的结构定义来加载权重。如果模型权重中有额外的模块（如medusa_head），而代码中没有定义这些模块，就会报错。 解决方案： 1. 使用支持Medusa头的vllm分支：vllm官方可能还没有支持Medusa模型，但可能存在第三方分支支持。我们可以寻找一个支持Medusa的vllm分支，或者自己修改vllm的代码来支持Medusa头。 2. 修改vllm的Llama模型定义：在vllm的Llama模型（llama.py）中添加Medusa头的定义。这需要了解Medusa头的结构，并将其整合到vllm的模型中。同时，还需要确保在推理过程中能够使用这些头。 3. 不使用vllm，使用其他支持Medusa的推理框架：例如，使用Hugging Face的Transformers库，并配合Medusa的推理代码。 4. 移除模型中的Medusa头：如果我们的目标只是使用基础模型，而不需要Medusa加速，可以尝试将模型权重中的Medusa头移除，只保留基础模型部分。但这样我们就无法使用Medusa加速了。 考虑到我们是在NPU上运行，并且使用了vllm-ascend（从路径`/vllm-workspace/vllm-ascend`可以看出），可能还需要考虑NPU适配的问题。 步骤建议： 1. 确认模型结构：检查下载的模型是否确实包含Medusa头。可以尝试在CPU环境中用Hugging Face加载模型，查看模型结构。 2. 如果必须使用vllm，可以尝试以下步骤： a. 找到vllm中定义Llama模型的位置（通常是`vllm/model_executor/models/llama.py`），修改模型类，添加Medusa头的定义。 b. 在加载权重时，允许加载medusa_head的权重，并在推理过程中使用（这需要修改推理逻辑，比较复杂）。 3. 使用Transformers库：如果vllm暂时不支持Medusa，我们可以考虑使用Transformers库直接进行推理。Medusa的官方实现通常提供了与Transformers兼容的示例。 4. 检查模型配置：确保模型目录下包含正确的配置文件（如config.json），并且其中是否有关于Medusa头的配置。如果vllm能够读取这些配置并动态构建模型，那么可能不需要修改代码。但当前vllm可能没有实现这个功能。 由于错误信息明确指出缺少`medusa_head`模块，因此我们需要在代码中定义这个模块，或者避免加载这个模块的权重（如果不需要的话）。 但是，在vllm的权重加载逻辑中，它要求权重文件中的每个键都能在模型中找到对应的模块。因此，如果权重中有medusa_head，而模型中没有，就会报错。 临时解决方案（如果不需要Medusa头）： 我们可以尝试在加载权重时忽略medusa_head的权重。这需要修改vllm的权重加载代码（在`vllm/model_executor/models/utils.py`中）。在`_load_module`函数中，我们可以跳过那些不存在的模块，但这样可能会影响模型的功能（如果我们需要Medusa头，则不能跳过）。 如果不需要Medusa头，我们可以修改权重加载代码，忽略medusa_head的权重。但这样修改可能会破坏模型的完整性（因为Medusa头是模型的一部分），而且可能无法通过简单的跳过实现。 更合理的方法： 由于Medusa模型是在原始模型的基础上添加的，我们可以尝试加载原始模型（不带Medusa头）的权重，然后单独加载Medusa头的权重（如果我们需要）。但这样需要修改模型定义和加载逻辑。 结论： 当前vllm不支持Medusa模型，因为它的Llama模型定义中没有包含Medusa头。我们需要扩展vllm的模型定义以支持Medusa，或者使用其他支持Medusa的推理框架。 具体操作建议： 1. 参考Medusa的官方实现，将Medusa头添加到vllm的Llama模型中。这需要一定的开发工作。 2. 或者，使用Hugging Face的Transformers库，并利用Medusa提供的推理脚本。 考虑到我们在NPU环境，可能还需要考虑NPU的适配。如果使用Transformers，需要确保NPU支持（例如使用昇腾的适配库）。 由于问题复杂，如果时间紧迫，可以考虑先使用基础模型（不带Medusa头）进行服务。 如果模型必须使用Medusa头，那么我们需要修改vllm的代码。以下是一个大致的修改方向： 在`llama.py`中，找到`LlamaForCausalLM`类，在适当的位置添加medusa_head的定义。Medusa头通常由多个线性层组成（每个头一个线性层），并且这些头位于基础模型之上。 例如，在`__init__`方法中，添加： ```python self.medusa_head = nn.ModuleList([ nn.Linear(hidden_size, vocab_size, bias=False) for _ in range(medusa_num_heads) # medusa_num_heads需要从配置中读取 ]) ``` 然后，在加载权重时，medusa_head的权重就会被加载。 此外，还需要修改推理逻辑，使模型能够使用Medusa头进行预测。这需要更深入的修改。 由于Medusa头的具体实现可能因模型而异，建议参考原模型的实现。 如果问题仍然存在，可能需要更详细的调试。 针对当前问题，我们也可以尝试在启动命令中加入`--disable-medusa`（如果模型支持的话），但模型本身可能没有这个选项。 综上所述，主要原因是模型结构不匹配，解决方案是修改vllm代码以支持Medusa头，或者使用其他推理框架。 由于我们是在NPU上，修改vllm代码可能涉及NPU适配，因此建议先尝试在CPU/GPU环境下验证模型加载，再考虑NPU适配。 如果项目要求必须使用vllm，那么我们需要对vllm进行扩展以支持Medusa模型。否则，可以考虑使用其他框架。</think>### 问题分析 根据错误日志 `ValueError: There is no module or parameter named &#39;medusa_head&#39; in LlamaForCausalLM`，核心问题是 **vLLM 框架无法识别 Medusa 模型特有的结构**。原因如下： 1. **模型结构不兼容** Medusa 模型在原始 LLama 架构上新增了 `medusa_head` 模块（用于加速推理的多头预测结构），但 vLLM 的标准 Llama 实现未包含此模块。 2. **权重加载失败** vLLM 在加载模型权重时，发现权重文件中存在 `medusa_head` 参数，但当前代码的 `LlamaForCausalLM` 类中没有对应结构，导致加载中断。 3. **NPU 适配问题** 使用 `vllm-ascend`（昇腾 NPU 适配版本）时，模型加载流程可能未完全兼容 Medusa 的定制结构。 --- ### 解决方案 #### 方案 1：修改 vLLM 代码（推荐） 在 vLLM 的 Llama 模型定义中添加 `medusa_head` 支持： ```python # 文件路径：vllm/model_executor/models/llama.py class LlamaForCausalLM(nn.Module): def __init__(self, config: LlamaConfig): super().__init__() # 原始代码... # 添加 Medusa 头支持 self.medusa_head = nn.ModuleList([ nn.Linear(config.hidden_size, config.vocab_size, bias=False) for _ in range(5) # 根据实际 Medusa 头数量调整 ]) ``` #### 方案 2：使用 Hugging Face 原生加载 绕过 vLLM 直接验证模型完整性： ```python from transformers import AutoModelForCausalLM model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("/models/medusa-1.0-zephyr-7b-beta", trust_remote_code=True) print(model) # 检查 medusa_head 是否存在 ``` #### 方案 3：禁用 Medusa 头（临时方案） 如果不需要加速推理，修改模型配置禁用 Medusa： ```python # 在模型目录的 config.json 中添加 { "use_medusa": false // 如果配置项存在 } ``` #### 方案 4：更新 vLLM 版本 确认使用的 vLLM 是否支持 Medusa： ```bash # 安装支持 Medusa 的 vLLM 分支（如有） pip install git+https://github.com/FasterDecoding/vllm@medusa_support ``` #### NPU 专属建议 1. 确认 `vllm-ascend` 版本与 Medusa 兼容性 2. 尝试在 CPU 环境先验证模型加载，排除 NPU 驱动问题： ```bash CUDA_VISIBLE_DEVICES="" python -c "from transformers import AutoModel; AutoModel.from_pretrained(&#39;/models/medusa-1.0-zephyr-7b-beta&#39;)" ``` ---
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