John the Ripper密码安全审计工具状态输出信息详解
2025-05-21 11:58:25作者:幸俭卉
John the Ripper作为一款知名的密码安全评估工具,其运行状态输出信息对于使用者监控审计进度和性能至关重要。本文将深入解析工具状态输出的各项指标含义,帮助用户全面理解安全评估过程中的关键数据。
状态信息组成结构
当运行John the Ripper时,工具会输出包含多个关键指标的状态行,这些信息主要分为以下几类:
- 成功匹配统计:显示已成功匹配的密码数量("g"字段)
- 运行时长:采用D:HH:MM:SS格式展示评估已持续的时间
- 进度指示:包含完成百分比和当前阶段数(如"1/2"表示两阶段中的第一阶段)
- 性能指标:提供四种不同的速度度量标准
- 候选密码范围:显示当前正在测试的密码范围(支持并行测试多个候选密码)
性能指标详解
John the Ripper提供了四种不同的速度度量标准,每种都有其特定含义:
- g/s(成功匹配速度):每秒成功匹配的密码数量。该值在至少匹配一个密码前保持为0。
- p/s(候选密码测试速度):每秒测试的候选密码数量。
- c/s(加密计算速度):每秒执行的密码哈希或加密计算次数。
- C/s(组合测试速度):每秒测试的候选密码与目标哈希组合数。
需要注意的是,在1.8.0版本之前,工具仅显示C/s速率(当时标记为c/s)。当使用1.8.0或更新版本恢复旧会话时,由于.rec文件格式限制,只会显示g/s和C/s速率。
使用建议
- 交互式监控:在交互式会话中,直接按任意键即可获取更完整的状态信息,这比使用--status选项更为方便。
- 版本兼容性:使用新版John恢复旧版会话时,需注意部分性能指标可能无法显示。
- 性能分析:通过对比不同速度指标,可以分析评估过程中的瓶颈所在。例如,c/s与C/s的差异可以反映哈希算法的计算复杂度。
理解这些状态信息对于优化评估策略、评估硬件性能以及预测评估时间都具有重要意义。熟练的用户可以通过这些实时数据调整参数,如字典大小、规则复杂度等,以达到最佳评估效率。
对于安全研究人员而言,这些指标也是评估密码系统安全性的重要参考,通过观察不同哈希算法下的评估速度,可以直观比较各种加密方案的强度差异。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-ThinkingERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Thinking 是 ERNIE-4.5-VL-28B-A3B 架构的重大升级,通过中期大规模视觉-语言推理数据训练,显著提升了模型的表征能力和模态对齐,实现了多模态推理能力的突破性飞跃Python00
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
MiniMax-M2MiniMax-M2是MiniMaxAI开源的高效MoE模型,2300亿总参数中仅激活100亿,却在编码和智能体任务上表现卓越。它支持多文件编辑、终端操作和复杂工具链调用Python00
HunyuanVideo-1.5暂无简介00
MiniCPM-V-4_5MiniCPM-V 4.5 是 MiniCPM-V 系列中最新且功能最强的模型。该模型基于 Qwen3-8B 和 SigLIP2-400M 构建,总参数量为 80 亿。与之前的 MiniCPM-V 和 MiniCPM-o 模型相比,它在性能上有显著提升,并引入了新的实用功能Python00
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00
GOT-OCR-2.0-hf阶跃星辰StepFun推出的GOT-OCR-2.0-hf是一款强大的多语言OCR开源模型,支持从普通文档到复杂场景的文字识别。它能精准处理表格、图表、数学公式、几何图形甚至乐谱等特殊内容,输出结果可通过第三方工具渲染成多种格式。模型支持1024×1024高分辨率输入,具备多页批量处理、动态分块识别和交互式区域选择等创新功能,用户可通过坐标或颜色指定识别区域。基于Apache 2.0协议开源,提供Hugging Face演示和完整代码,适用于学术研究到工业应用的广泛场景,为OCR领域带来突破性解决方案。00
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
7
Ascend Extension for PyTorch
Python
173
193
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
647
263
TorchAir 支持用户基于PyTorch框架和torch_npu插件在昇腾NPU上使用图模式进行推理。
Python
269
93
暂无简介
Dart
622
140
本仓将收集和展示高质量的仓颉示例代码,欢迎大家投稿,让全世界看到您的妙趣设计,也让更多人通过您的编码理解和喜爱仓颉语言。
Cangjie
377
3.32 K
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
242
315
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.1 K
620
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
126
856
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
9
1