kali  使用John破解zip压缩包的密码 准备工具: zip压缩包带密码   1个 kali Linux机器       1个 操作步骤: 首先将压缩包上传至kali机器,然后使用zip2john命令爆出hash文件 [root@kali-hsun test]# zip2john license.zip >> passwd.txt license.zip/license/ is not encrypted! ver 1.0 license.zip/license/ is not encr

从Git Tip of the Week: Objects一文中得知,Git是这样计算提交内容的Hash值的: Hash算法用的是SHA1 计算前,会在内容前面添加"blob 内容长度\0",\0表示的是空字符(NUL). 计算出来的Hash值是40位16进制序列(40-character hexadecimal sequence). 比如提交一个空文件,Git计算出来的Hash值是e69de29bb2d1d6434b8b29ae775ad8c2e48c5391,实际计算的内容是&qu

/*** * 转换请求hash,根据转换模式计算hash,防止重复发送请求,浪费服务器资源(内存.cpu.文件系统等) * @param mode * @param data * @return */ @PerformanceMonitor default String computeHash(ConversionMode mode,byte[]data) { byte[] prefix = mode.getValue().getBytes(); int length = prefix.leng

大家好,我是痞子衡,是正经搞技术的痞子.今天痞子衡给大家介绍的是利用i.MXRT1xxx系列内部DCP引擎计算Hash值时需特别处理L1 D-Cache. 关于i.MXRT1xxx系列内部通用数据协处理器DCP模块,痞子衡之前写过一篇文章 <SNVS Master Key仅在i.MXRT10xx Hab关闭时才能用于DCP加解密> 介绍了DCP基本功能和AES加解密使用注意事项,实际上DCP模块除了对AES加解密算法支持外,还支持经典的Hash算法(SHA-1/SHA-256/CRC32).

对于一些大文件,有时会需要计算部分内容的Hash,下面的函数计算了 文件头尾各1M,中间跳跃100M取10K 以及文件大小的Hash值 public static String CalHash(String path) throws IOException { File file = new File(path); if (!file.canRead()) return ""; if (file.length() < 150 * 1024 * 1024) { return &qu

参看了 https://github.com/awnuxkjy/recommend-system 对方用了 余弦 函数实现相似度计算,我则用的是 hanlp+hash 算法(Hash算法总结) 再看服务器的工作情况

John是一个破解系统密码的工具. 参数 John the Ripper 1.9.0-jumbo-1 OMP [linux-gnu 64-bit x86_64 AVX AC] Copyright (c) 1996-2019 by Solar Designer and others Homepage: http://www.openwall.com/john/ Usage: john [OPTIONS] [PASSWORD-FILES] --single[=SECTION[,..]] "singl

思路 各种密码类别大致数学原理 https://blog.csdn.net/carol980206/article/details/96705859 https://www.jianshu.com/p/cb77838c69db 目标系统实施了强安全措施 安装了所有补丁 无任何已知漏洞 无应用层漏洞 攻击面最小化 社会工程学 获取目标系统用户身份 非授权用户不受信,认证用户可以访问守信资源 已有用户账号权限受 不触发系统报警 密码破解 人工猜解 垃圾桶工程 被动信息搜集 基于字典暴力破解 键盘空间

更换更新源 vim /etc/apt/sources.list #中科大deb http://mirrors.ustc.edu.cn/kali kali-rolling main non-free contribdeb-src http://mirrors.ustc.edu.cn/kali kali-rolling main non-free contrib #阿里云#deb http://mirrors.aliyun.com/kali kali-rolling main non-free co

fix update flash plugin on kali rolling author:@kerker 0x00设置软件源 root@kali:~# vim /etc/apt/sources.list 建议把官方源注释掉,粘贴以下内容的其中一个,中科大的比较快. #中科大kali源 deb http://mirrors.ustc.edu.cn/kali sana main non-free contrib deb http://mirrors.ustc.edu.cn/kali-securi

John the Ripper John 包描述 John the Ripper 既功能丰富又运行快速. 它在一个程序中结合了几种破解模式,并且可以根据您的特定需求进行全面地配置(你甚至可以使用支持C的子集的内置编译器来设计一个自定义的破解模式). 此外,John可以使用几种不同的平台,使您能够在任何地方使用相同的破解方法(您甚至可以继续进行已经在另一个平台上启动的破解会话). 革新的是,John 支持(并自动检测)以下 Unix crypt(3)散列类型:基于DES的传统类型,"bigcryp

一致性Hash算法 关于一致性Hash算法,在我之前的博文中已经有多次提到了,MemCache超详细解读一文中"一致性Hash算法"部分,对于为什么要使用一致性Hash算法.一致性Hash算法的算法原理做了详细的解读. 算法的具体原理这里再次贴上: 先构造一个长度为232的整数环(这个环被称为一致性Hash环),根据节点名称的Hash值(其分布为[0, 232-1])将服务器节点放置在这个Hash环上,然后根据数据的Key值计算得到其Hash值(其分布也为[0, 232-1]),接着在

nginx实现了自己的hash数据结构,正如数据结构中讲述的那样,nginx用开放链表法解决冲突,不过不同的是一旦一个hash表被初始化后就不会被修改,即插入和删除,只进行查询操作,所以nginx通过计算初始化时key的个数来确定hash表中桶的个数和每个桶的容量,这样能最大限度的利用内存资源.虽然用开放链表法,实际上每个桶都是一块连续的内存空间.nginx实现了两类hash结构,一类是key中包含通配符的ngx_hash_wildcard_t,另一类则是key中不包含通配符的ngx_hash_

MySQL索引的Index method中btree和hash的区别 在MySQL中,大多数索引(如 PRIMARY KEY,UNIQUE,INDEX和FULLTEXT)都是在BTREE中存储,但使用memory引擎可以选择BTREE索引或者HASH索引,两种不同类型的索引各自有其不同的使用范围. Hash 索引结构的特殊性,其检索效率非常高,索引的检索可以一次定位,不像B-Tree 索引需要从根节点到枝节点,最后才能访问到页节点这样多次的IO访问,所以 Hash 索引的查询效率要远高于 B-T

简单回顾嵌套循环: 两个表关联,较小的表(指使用了过滤条件后结果集较小的表)称为驱动表或者外表(,另一个称为内表.在嵌套连接过程中,oracle首先读取驱动表的第一条数据,然后和内表进行比对,所以匹配的记录存放在结果集中,然后读取驱动表的下一条数据,重复上面的操作,直到驱动表的所以数据都处理了一遍.嵌套循环是一种从连接结果中提取第一批数据的最快捷方式. 在驱动表较小.或者内表的关联列上有唯一索引或高度可选的非唯一索引时,嵌套循环的效果一般会比较好. 在索引范围扫描中,如果需要访问的键值数超过大几

1. 最近邻法的应用 1.1 Jaccard 相似集 如何定义相似:即相关属性交集的大小,越大则越相似.我们给相似一个数学上的定义:Jaccard 相似集. 集合 \(S\) 与集合 \(T\) 的 Jaccard 集合被定义为 \(|S \cap T|/|S \cup T|\),即它们交集与并集的大小之比.我们简单地定义为\(SIM(S,T)\)  1.2 文件的相似度 大范围内搜索内容相似的文本是相似度分析的一个非常重要的应用: 查找剽窃,即相似度查询 网站针对不同主机的镜像页面维护 查找

本文部分内容摘自网络,参考资料链接会在文后给出,在此感谢原作者的分享. 计算理论中,没有Hash函数的说法,只有单向函数的说法.所谓的单向函数,是一个复杂的定义,大家可以去看计算理论或者密码学方面的数据.用“人类”的语言描述,单向函数就是:如果某个函数在给定输入的时候,很容易计算出其结果来:而当给定结果的时候,很难计算出输入来,这就是单向函数.各种加密函数都可以被认为是单向函数的逼近.Hash函数(或者称为散列函数)也可以看成是单向函数的一个逼近.即它接近于满足单向函数的定义. Hash函数还有

Hash 索引结构的特殊性,其检索效率非常高,索引的检索可以一次定位,不像B-Tree 索引需要从根节点到枝节点,最后才能访问到页节点这样多次的IO访问,所以 Hash 索引的查询效率要远高于 B-Tree 索引. 可能很多人又有疑问了,既然 Hash 索引的效率要比 B-Tree 高很多,为什么大家不都用 Hash 索引而还要使用 B-Tree 索引呢?任何事物都是有两面性的,Hash 索引也一样,虽然 Hash 索引效率高,但是 Hash 索引本身由于其特殊性也带来了很多限制和弊端,主要有以

作者:吴香伟 发表于 2014/09/05 版权声明:可以任意转载,转载时务必以超链接形式标明文章原始出处和作者信息以及版权声明 数据分布是分布式存储系统的一个重要部分,数据分布算法至少要考虑以下三个因素: 1) 故障域隔离.同份数据的不同副本分布在不同的故障域,降低数据损坏的风险: 2) 负载均衡.数据能够均匀地分布在磁盘容量不等的存储节点,避免部分节点空闲部分节点超载,从而影响系统性能: 3) 控制节点加入离开时引起的数据迁移量.当节点离开时,最优的数据迁移是只有离线节点上的数据被迁移到其它

在PHP中,除了zval, 另一个比较重要的数据结构非hash table莫属,例如我们最常见的数组,在底层便是hash table.除了数组,在线程安全(TSRM).GC.资源管理.Global变量.ini配置管理中,几乎都有Hash table的踪迹(上一次我们也提到,符号表也是使用Hash table实现的).那么,在PHP中,这种数据有什么特殊之处,结构是怎么实现的? 带着这些问题,我们开始本次的内核探索之旅. 本文主要内容: Hash table的基本介绍 PHP底层Hash tabl