一小段Python代码,破解加密zip文件的密码

python如何实现简单的暴力破解 该项目的核心是实现简单网页端的密码破解,主要是为了给没有基础的人,提供一个思路,了解这方面的攻防原理,实际用途不大,现在大部分有三代四代验证码,还有一些加密算法等,并不会像文章中这么简单的实现直接跑字典而获取密码。文章内的前后端是特意写的,需要源码的话,我到时候会把前后端放在文章底部。但这里源码的具体内容我不会进行讲解。 阅读详情

今天的文章来自 盏茶作酒 同学。他在老电脑中发现了一个加密的 zip 文件,于是用 Python 破解了文件密码。在破解的过程中出现了内存爆炸的问题,通过阅读 Python 源代码找到了解决方案。

下面就来给大家分享一下他的操作。


之前在家里的老电脑中,发现一个加密zip压缩包,由于时隔太久忘记密码了,依稀记得密码是6位字母加数字,网上下载了很多破解密码的软件都没有效果,于是想到自己用Python写一个暴力破解密码的脚本。

Python 有一个内置模块 zipfile 可以解压 zip 压缩包。先来测试一波:创建一个测试文件,压缩,设置解压密码为123。

import zipfile

# 创建文件句柄
file = zipfile.ZipFile("测试.zip", 'r')
# 提取压缩文件中的内容,注意密码必须是bytes格式,path表示提取到哪
file.extractall(path='.', pwd='123'.encode('utf-8'))

运行效果如下图所示,提取成功。

既然如此,那我不停尝试所有可能的密码组合去解压缩不就行了嘛~

好了,开始破解老文件的密码。

为了提高速度,我还加了多线程的代码:

import zipfile
import itertools
from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor

def extract(file, password):
    if not flag: return
    file.extractall(path='.', pwd=''.join(password).encode('utf-8'))


def result(f):
    exception = f.exception()
    if not exception:
        # 如果获取不到异常说明破解成功
        print('密码为:', f.pwd)
        global flag
        flag = False


if __name__ == '__main__':
    # 创建一个标志用于判断密码是否破解成功
    flag = True
    # 创建一个线程池
    pool = ThreadPoolExecutor(100)
    nums = [str(i) for i in range(10)]
    chrs = [chr(i) for i in range(65, 91)]
    # 生成数字+字母的6位数密码
    password_lst = itertools.permutations(nums + chrs, 6)
    # 创建文件句柄
    zfile = zipfile.ZipFile("加密文件.zip", 'r')
    for pwd in password_lst:
        if not flag: break
        f = pool.submit(extract, zfile, pwd)
        f.pwd = pwd
        f.pool = pool
        f.add_done_callback(result)

然而,事情并没有那简单……

代码跑一会儿,内存爆了!

于是,为了找寻问题所在,我就去查看了一下源码,发现ThreadPoolExecutor默认使用的是无界队列。而程序中尝试密码的速度跟不上生产密码的速度,就会把生产任务无限添加到队列中。导致内存被占满。内存直接飙到95:

找到病根儿,剩下的就是对症下药了。

继承并重写了ThreadPoolExecutor类中的_work_queue属性,将无界队列改成有界队列,这样就不会出现内存爆满的问题,看代码:

import queue
from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor


class BoundedThreadPoolExecutor(ThreadPoolExecutor):
    def __init__(self, max_workers=None, thread_name_prefix=''):
        super().__init__(max_workers, thread_name_prefix)
        self._work_queue = queue.Queue(self._max_workers * 2) # 设置队列大小

用自定义的BoundedThreadPoolExecutor类替代前面代码中的ThreadPoolExecutor。

再次执行……

程序输入如下图内容:

Bingo!破解成功!(原来密码如此简单……)

话说回来,毕竟这个压缩包我是隐约知道它的位数和范围(字母和数字),所以破解出来需要的时间是可以忍受的。如果有天你在网上找了一个无人认领的加密压缩包,想要一窥究竟但又并不知道它有多少位密码,那我只能祝你好运啦~

如果文章对你有帮助,欢迎帮忙三连,留言区吱一声哦!

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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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