今天给大家介绍的是Github上一个名叫PyMLProjects的项目,这个项目的目的是为了训练AI来学习人类构造密码的模式,然后我们就可以用AI来生成大量同一模式或种类的密码了.这种方法也许可以用来生成暴力破解攻击中需要使用的攻击字典,因为人们为了方便记忆,通常都会采用某种密码“模式”来设计自己的密码. 一些经验丰富的渗透测试人员可能都知道,很多类似银行或政府之类的大型组织他们所使用的默认密码或重置密码都采用的是一种旧的密码方案.为了更加贴近实际情况地去评估目前这种问题的严重性,为了更好地模拟…
在浏览别人博客时学习了random模块,手痒自我练习下,写个随机生成指定长度的密码字符串的函数,拿出来供各位参考: 废话不多说,上代码: # coding: utf-8 import random import string SPECIAL_CHARS = '~%#%^&*' PASSWORD_CHARS = string.ascii_letters + string.digits + SPECIAL_CHARS def generate_random_password(password_len…
随机生成指定长度的密码思路: 1.密码中可能包含字母,数字,特殊符号,为了区别分别定义常量 2.随机生成密码,自然想到要用到java.util.Random 类 3.定义一个带两个参数的方法,1跟2,分别指定密码内容类型和密码长度 具体实现过程: import java.util.Random;/** * @author * @date 创建时间: * @version 1.0 * @parameter * @since * @return */public class RandomChar {…
# -*- coding: utf-8 -*- import sys from pathlib import Path class DirectionTree(object): """生成目录树 @ pathname: 目标目录 @ filename: 要保存成文件的名称 """ def __init__(self, pathname='.', filename='tree.txt'): super(DirectionTree, self).__…
JavaScript有提供一个生成值区间在(0, 1)的随机小数的函数. Math.random(); // 0.10529863457509858 如果你和喜欢的人一起执行这个函数,之后生成的随机小数一样的话,那就说明你们很喜欢吃榴莲呢. 接下来我们就利用这个函数去生成指定范围的随机整数. function randomRange(min, max) { // min最小值,max最大值 return Math.floor(Math.random() * (max - min)) + min;…
Python 标准库的 glob 模块支持查询匹配指定模式的文件或目录.这里的模式使用的并不是正则表达式,而是通过通配符来匹配的 Unix 风格的路径名扩展. 支持的通配符: 通配符 说明 *  匹配任意个字符 ?  匹配一个字符 []  匹配括号间的任一字符,可以使用 - 表示范围  \  转义字符,如用 \? 匹配 ? 假设现在有一个名为 dir 的目录,该目录及其子目录的结构如下: ├── dir │   ├── db.conf │   ├── dir1 │   │   ├── hello…
#coding:utf-8 #利用python生成一个随机10位的字符串 import string import random import re list = list(string.lowercase + string.uppercase) + [ str(i) for i in range(10)] FH = ('!','@','#','$','%','&','_') for f in FH: list.append(f) num = random.sample(list,10) '''…
前言 文的文字及图片来源于网络,仅供学习.交流使用,不具有任何商业用途,版权归原作者所有,如有问题请及时联系我们以作处理. PS:如有需要Python学习资料的小伙伴可以加点击下方链接自行获取 http://note.youdao.com/noteshare?id=3054cce4add8a909e784ad934f956cef 基本环境 版本:Python3.6 系统:Windows 相关模块: import requests as req from PIL import Image from…
引入包 import pandas as pd import numpy as np 1.生成指定范围的日期 print pd.date_range('11/1/2018','11/9/2018') 输出: 指定结束日期范例 import pandas as pd import numpy as np print pd.date_range(end='11/1/2018',periods=7) 输出: 以每月最后一个工作日为周期 import pandas as pd import numpy…
从一到二:利用mnist训练集生成的caffemodel对mnist测试集与自己手写的数字进行测试 通过从零到一的教程,我们已经得到了通过mnist训练集生成的caffemodel,主要包含下面四个文件: 接下来就可以利用模型进行测试了.关于测试方法按照上篇教程还是选择bat文件,当然python.matlab更为方便,比如可以迅速把识别错误的图片显示出来. 一.均值文件mean.binaryproto 在进行分类之前首先需要产生所有图片的平均值图片,真正分类时的每个图片都会先减去这张平均值图片…