Bettercap项目中的WPA PSK在线暴力破解技术解析
2025-05-12 23:49:57作者:邓越浪Henry
背景与现状
在无线网络安全评估中,WPA-PSK认证机制的安全性一直备受关注。当目标接入点(AP)没有客户端连接、不支持WPS功能且无法获取PMKID时,传统的测试方法往往难以奏效。然而现实中,许多AP仍使用简单密码如"12345678"等常见组合,这使得在线安全测试成为一种可行的评估途径。
技术原理
WPA-PSK在线安全测试的核心是模拟合法的认证过程,通过发送EAPOL M2消息(即第二次握手消息)来验证预设的预共享密钥(PSK)是否正确。这一过程不同于离线分析,它需要与AP进行实时交互。
测试流程
- 监听目标AP的信道
- 发送认证请求
- 捕获AP的响应
- 构造包含预设PSK的EAPOL M2消息
- 发送并验证响应
- 根据AP的响应判断密码强度
实现方案比较
目前存在几种实现方式:
-
wpa_supplicant方案:
- 利用标准无线工具链
- 稳定性高但速度较慢
- 需要编写shell脚本控制流程
-
Python scapy方案:
- 灵活性强
- 可自定义各种参数
- 但性能较差且稳定性不足
-
Bettercap潜在方案:
- 基于Go语言开发,性能优异
- 已有完善的无线模块
- 可支持多线程并发
- 跨平台支持(Linux/macOS)
技术优势与应用场景
在线WPA PSK安全测试相比传统方法有几个独特优势:
- 针对无客户端AP:可以评估那些当前没有设备连接的AP
- 密码强度测试:可同时对多个AP测试常见简单密码
- 实时反馈:立即知道密码强度
- 低干扰性:某些AP不会记录或阻止此类测试
典型应用场景包括:
- 企业网络安全评估中查找弱密码设备
- 安全团队进行网络防护测试
- 研究人员评估AP的安全机制
实现考量
在Bettercap中实现此功能需要考虑:
-
性能优化:
- 多线程支持
- 高效的报文构造与发送
- 快速的响应处理
-
用户体验:
- 简洁的命令行接口
- 进度显示与结果报告
- 可配置的字典管理
-
稳定性保障:
- 异常处理机制
- 自动重试逻辑
- 信道切换管理
防御建议
针对此类测试,网络管理员可以采取以下防护措施:
- 使用足够复杂的长密码(建议至少16字符)
- 启用WPA3认证(如果设备支持)
- 配置AP的失败尝试锁定功能
- 定期检查网络日志中的异常认证尝试
- 对物联网设备使用独立的网络段
总结
WPA PSK在线安全测试作为一种补充评估手段,在特定场景下具有实用价值。Bettercap作为一款功能强大的网络工具,集成此功能将进一步完善其无线安全评估能力。未来实现中,平衡性能、稳定性和易用性将是关键挑战。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
AutoGLM-Phone-9BAutoGLM-Phone-9B是基于AutoGLM构建的移动智能助手框架,依托多模态感知理解手机屏幕并执行自动化操作。Jinja00
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
GLM-4.6V-FP8GLM-4.6V-FP8是GLM-V系列开源模型,支持128K上下文窗口,融合原生多模态函数调用能力,实现从视觉感知到执行的闭环。具备文档理解、图文生成、前端重构等功能,适用于云集群与本地部署,在同类参数规模中视觉理解性能领先。Jinja00
HunyuanOCRHunyuanOCR 是基于混元原生多模态架构打造的领先端到端 OCR 专家级视觉语言模型。它采用仅 10 亿参数的轻量化设计,在业界多项基准测试中取得了当前最佳性能。该模型不仅精通复杂多语言文档解析,还在文本检测与识别、开放域信息抽取、视频字幕提取及图片翻译等实际应用场景中表现卓越。00
GLM-ASR-Nano-2512GLM-ASR-Nano-2512 是一款稳健的开源语音识别模型,参数规模为 15 亿。该模型专为应对真实场景的复杂性而设计,在保持紧凑体量的同时,多项基准测试表现优于 OpenAI Whisper V3。Python00
GLM-TTSGLM-TTS 是一款基于大语言模型的高质量文本转语音(TTS)合成系统,支持零样本语音克隆和流式推理。该系统采用两阶段架构,结合了用于语音 token 生成的大语言模型(LLM)和用于波形合成的流匹配(Flow Matching)模型。 通过引入多奖励强化学习框架,GLM-TTS 显著提升了合成语音的表现力,相比传统 TTS 系统实现了更自然的情感控制。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
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
9
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
414
3.18 K
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
Ascend Extension for PyTorch
Python
228
258
暂无简介
Dart
679
160
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++
689
325
🔥LeetCode solutions in any programming language | 多种编程语言实现 LeetCode、《剑指 Offer(第 2 版)》、《程序员面试金典(第 6 版)》题解
Java
65
19
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
265
326
🎉 (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
1.21 K
660
旨在打造算法先进、性能卓越、高效敏捷、安全可靠的密码套件,通过轻量级、可剪裁的软件技术架构满足各行业不同场景的多样化要求,让密码技术应用更简单,同时探索后量子等先进算法创新实践,构建密码前沿技术底座!
C
1.03 K
492