psudohash v1.1.0版本发布:密码组合生成工具的重大升级
项目介绍
psudohash是一个专注于密码安全研究的开源工具,它能够基于用户提供的关键词生成各种可能的密码组合。在密码安全评估和渗透测试中,这类工具可以帮助安全研究人员快速生成潜在的目标密码列表,用于测试账户安全性。最新发布的v1.1.0版本带来了多项实用功能的增强,显著提升了工具的灵活性和可用性。
主要更新内容
1. 执行进度可视化
新版本在每个处理步骤中都添加了进度条显示功能,这一改进使得用户可以直观地了解:
- 当前任务的执行进度
- 剩余处理时间预估
- 已完成/待处理的项目数量
这种可视化反馈对于处理大规模关键词组合时尤为重要,用户可以根据进度合理安排工作流程,避免长时间无反馈的等待。
2. 关键词组合模式增强
v1.1.0版本引入了两种全新的关键词组合策略:
有序组合模式(-i/--inorder) 保持原始关键词顺序进行组合,例如输入"foo,bar,baz"将生成: foo, bar, baz, foobar, foobaz, barbaz, foobarbaz
这种模式模拟了用户常见的密码创建习惯,即按特定顺序拼接有意义的单词。
全排列组合模式(-c/--combinations) 生成所有可能的排列组合,例如输入"foo,bar,baz"将产生: foo, bar, baz, foobar, foobaz, barfoo, bazfoo, ..., bazbarfoo
这种模式更加全面,能够覆盖用户可能采用的各种单词排列方式,特别适合对安全性要求极高的场景。
3. 自定义分隔符功能
通过新增的--sep参数,用户可以指定关键词连接时使用的分隔符。例如:
- 使用下划线:--sep "_" → foo_bar
- 使用数字:--sep "123" → foo123bar
- 使用特殊字符:--sep "@" → foo@bar
这一功能极大地扩展了生成密码的多样性,能够模拟用户使用各种符号分隔单词的常见密码构造习惯。
4. 组合规模控制
新增的--max-combine参数允许用户限制单次组合中包含的原始关键词数量。例如:
- --max-combine 2 → 最多组合2个关键词(foobar)
- --max-combine 3 → 最多组合3个关键词(foobarbaz)
这个功能在平衡密码覆盖面和生成效率方面提供了灵活性,避免生成过于庞大且不实用的密码列表。
5. 密码长度筛选
新增的--minlen和--maxlen参数提供了基于长度的过滤功能:
- --minlen 6 → 只生成6个字符以上的密码
- --maxlen 12 → 只生成12个字符以下的密码
这对符合特定密码策略要求的场景特别有用,可以快速生成符合目标系统密码复杂度要求的候选列表。
技术价值分析
psudohash v1.1.0的这些更新从多个维度提升了密码安全研究的效率:
-
用户体验优化:进度条的加入使得工具更加友好,特别是在处理大量数据时,用户可以准确掌握任务状态。
-
密码生成策略丰富:有序和全排列两种模式覆盖了不同安全需求场景,从常见模式到全面覆盖,满足不同测试深度要求。
-
精细化控制:分隔符、组合规模和长度过滤等功能提供了细粒度的控制能力,使生成的密码列表更加精准有效。
-
性能考量:通过max-combine等参数,用户可以在密码覆盖面和生成效率之间找到平衡点,避免资源浪费。
实际应用建议
在实际渗透测试或安全评估工作中,建议根据目标特点选择合适的参数组合:
-
针对一般性目标,可先使用有序组合模式配合常见分隔符进行初步测试。
-
对安全性要求高的目标,建议使用全排列组合模式,并适当增加组合规模和尝试各种分隔符。
-
根据目标系统的密码策略设置合适的长度范围,避免生成不符合要求的密码。
-
对于大型测试,可以先使用较小的max-combine值生成基础列表,再逐步扩展组合规模。
psudohash v1.1.0的这些增强功能使其成为密码安全研究领域更加全面和实用的工具,值得安全研究人员和渗透测试人员关注和使用。
GLM-5智谱 AI 正式发布 GLM-5,旨在应对复杂系统工程和长时域智能体任务。Jinja00
GLM-5-w4a8GLM-5-w4a8基于混合专家架构,专为复杂系统工程与长周期智能体任务设计。支持单/多节点部署,适配Atlas 800T A3,采用w4a8量化技术,结合vLLM推理优化,高效平衡性能与精度,助力智能应用开发Jinja00
请把这个活动推给顶尖程序员😎本次活动专为懂行的顶尖程序员量身打造,聚焦AtomGit首发开源模型的实际应用与深度测评,拒绝大众化浅层体验,邀请具备扎实技术功底、开源经验或模型测评能力的顶尖开发者,深度参与模型体验、性能测评,通过发布技术帖子、提交测评报告、上传实践项目成果等形式,挖掘模型核心价值,共建AtomGit开源模型生态,彰显顶尖程序员的技术洞察力与实践能力。00
Kimi-K2.5Kimi K2.5 是一款开源的原生多模态智能体模型,它在 Kimi-K2-Base 的基础上,通过对约 15 万亿混合视觉和文本 tokens 进行持续预训练构建而成。该模型将视觉与语言理解、高级智能体能力、即时模式与思考模式,以及对话式与智能体范式无缝融合。Python00
MiniMax-M2.5MiniMax-M2.5开源模型,经数十万复杂环境强化训练,在代码生成、工具调用、办公自动化等经济价值任务中表现卓越。SWE-Bench Verified得分80.2%,Multi-SWE-Bench达51.3%,BrowseComp获76.3%。推理速度比M2.1快37%,与Claude Opus 4.6相当,每小时仅需0.3-1美元,成本仅为同类模型1/10-1/20,为智能应用开发提供高效经济选择。【此简介由AI生成】Python00
Qwen3.5Qwen3.5 昇腾 vLLM 部署教程。Qwen3.5 是 Qwen 系列最新的旗舰多模态模型,采用 MoE(混合专家)架构,在保持强大模型能力的同时显著降低了推理成本。00- RRing-2.5-1TRing-2.5-1T:全球首个基于混合线性注意力架构的开源万亿参数思考模型。Python00