教你利用Python破解ZIP或RAR文件密碼
一、破解原理
其實原理很簡單,一句話概括就是「大力出奇跡」,Python 有兩個壓縮文件庫:zipfile
和 rarfile
,這兩個庫提供的解壓縮方法 extractall()
可以指定密碼,這樣的話首先生成一個密碼字典(手動或用程序),然後依次嘗試其中的密碼,如果能夠正常解壓縮表示密碼正確。
二、實驗環境
本文采取的虛擬環境為 Pipenv
.
庫
- zipfile:Python 標準庫,使用時直接導入即可
- rarfile:Python 第三方庫
利用 Pipenv 安裝 rarfile
pipenv install rarfile
最後,再將一個帶有密碼的壓縮包放入實驗環境中即可。
三、編碼
知道原理後,編碼就會非常簡單瞭
準備密碼本
「密碼本」其實就是一個包含瞭所有可能密碼的文件,用戶可以手動錄入,也可以用程序錄入。文末還會有一個介紹。
讀取壓縮文件
# 根據文件擴展名,使用不同的庫 if filename.endswith('.zip'): fp = zipfile.ZipFile(filename) elif filename.endswith('.rar'): fp = rarfile.RarFile(filename)
嘗試解壓
先嘗試不用密碼解壓縮,如果成功則表示壓縮文件沒有密碼
fp.extractall(desPath) fp.close() print('No password') return
暴力破解
try: # 讀取密碼本文件 fpPwd = open('pwd.txt') except: print('No dict file pwd.txt in current directory.') return for pwd in fpPwd: pwd = pwd.rstrip() try: fp.extractall(path=desPath, pwd=pwd.encode()) print('Success! ====>'+pwd) fp.close() break except: pass fpPwd.close()
程序入口
if __name__ == '__main__': filename = sys.argv[1] if os.path.isfile(filename) and filename.endswith(('.zip', '.rar')): decryptRarZipFile(filename) else: print('Must be Rar or Zip file')
四、使用
如果想要使用上述代碼,我們隻需在命令行執行python main.py <filename>
即可。例如python main.py test.zip
運行結果:
$ python main.py test.zip
Success! ====>323126
五、擴展
密碼本如何獲取?
看到這裡,細心的小夥伴一定會發現,最核心的其實不是代碼,而是**「密碼本」。理論上隻要密碼本中的密碼足夠多,就一定能獲取到壓縮包的密碼,這也就是俗稱的「撞庫」**。
如何加速破解過程?
解決瞭密碼本的問題,深入思考的小夥伴的一定又會有新的疑問,密碼本既然如此龐大,那如何加速破解的過程呢?這裡給出兩個思路
多線程(進程)破解
密碼本如果很多且密碼數量龐大時,我們可以采用多線程(進程)的方式讀取密碼,一個進程讀一個密碼本,一個線程分段讀密碼。當然,如果是在 python 中,建議不要采用多線程,因為 python 中的線程就是雞肋,有興趣的可以閱讀相關資料。
利用 GPU 加速
我們以上的代碼都是運行在 CPU 上的,即使開啟多線程(進程)也隻是利用到 CPU 的資源,但如果想要加速破解過程,我們其實還可以利用閑置的 GPU 資源。
在介紹為什麼可以利用 GPU 加速前,我們需要明確一個觀點,兩者都為瞭完成計算任務而設計。
那為什麼會想到使用 GPU 加速呢?這是就要說到兩者的不同瞭:CPU 雖然有多核,但總數沒有超過兩位數,並且每個核的運算能力極其強大。而 GPU 的核數遠超 CPU,但每個核的運算能力與 CPU 的核相比就相差甚遠瞭。
我們可以簡單的舉個例子,解一道題,CPU 就是博士生,GPU 就是小學生,CPU 負責理解題目並且整理出解題的步驟以及解法,而 GPU 負責其中很簡單但是數量又很大的簡單運算就行瞭。
因此理論上在破解密碼的過程中,我們完全可以使用 GPU 來加速這一過程。
事實上,這樣的工具也已經出現瞭,Hashcat 便是最出名的一個,它號稱是世界上最快的密碼恢復工具,可以基於 CPU/GPU 等工作。
到此這篇關於教你利用Python破解ZIP或RAR文件密碼的文章就介紹到這瞭,更多相關Python破解壓縮包密碼內容請搜索WalkonNet以前的文章或繼續瀏覽下面的相關文章希望大傢以後多多支持WalkonNet!
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