简介：本资源为基于Python的密码破解分析系统源码包，面向具备一定Python与深度学习基础、关注密码安全与口令猜测方向的学习者和研究人员。项目围绕密码破解数据展开，涵盖数据清洗、分割与标准化等预处理流程，并利用LSTM与Seq2Seq模型进行训练，通过贪婪搜索和集束搜索评估命中率、召回率等指标，最后借助matplotlib完成结果可视化，帮助读者理解从数据到模型评估的完整分析链路。压缩包共74个文件，以60个py源码文件为核心，辅以6个sh脚本、3个svg架构图、2个txt说明、2个json配置及1个md文档，整体约711KB，结构清晰便于按模块查阅。目前已有62人学习下载，适合作为密码安全分析、序列建模与模型评估的实践参考，也可用于二次开发与实验复现。
1. 从一份 Python 密码破解分析源码说起：它到底能跑出什么结果
很多人第一次看到「密码破解分析系统」这几个字，脑子里浮现的是暴力跑字典的脚本。但这套基于 Python 的源码包走的是另一条路：它不直接硬碰密码，而是用 LSTM 和 Seq2Seq 去学习真实泄露口令的编辑规律，再拿模型去猜。换句话说，它研究的是「人怎么改密码」，而不是「机器怎么撞密码」。包里同时给了 Pass2Path、PITG 两条技术路线的训练与评估脚本，还有一整套可视化绘图代码，能直接产出命中率曲线、编辑距离分布图。适合做安全研究、口令强度评估、课程设计，或者想拿一份能跑通的深度学习口令分析工程练手的人。下面我按「能干什么 → 怎么装怎么跑 → 坑在哪 → 怎么验证」的顺序拆一遍。
2. 先看清工程结构：src 目录里到底藏了哪几条技术线
2.1 baseline、targuess、das 三个目录的分工
解压后进src，第一眼会看到baseline、targuess、das三个并列目录，外加一堆散落的.py。这不是随手堆的，而是三条独立可跑的分析线：
baseline：基础统计与行为分析。user_pwd_reader.py、user_pwd_behavior.py、user_edit_behavior.py负责读原始口令 CSV、统计用户改密行为、输出structure_analysis.txt和edit_analysis.txt这类中间结果。targuess：目标猜测线。核心是pitg_trainer.py、pitg_model.py、pitg_cracker.py，配合pitg_preprocess.py做数据预处理，pitg_evaluator.py做评估。PITG 是这套源码里最完整的训练闭环。das：Pass2Path 线。pass2path_trainer.py、pass2path_evaluator.py、generate_path.py、generate_inplace_edits.py组成「生成编辑路径 → 训练 → 评估」的链路。
utils目录放sample_data.py和通用工具，draw目录全是绘图脚本，script目录是.sh批处理入口，config和figure分别放配置与架构图。理解这个分层，后面找入口就不会迷路。
2.2 数据流：从 CSV 到命中率曲线
整条链路的数据流是固定的，照着走不会错：
- 原始口令 CSV（含用户名、旧密码、新密码字段）进入
user_pwd_reader.py； - 行为分析脚本产出编辑行为统计，落到
edit_analysis.txt； pitg_preprocess.py把统计结果转成模型可读的序列样本；pitg_trainer.py训练，pitg_evaluator.py用贪婪/集束搜索算命中率；draw下的脚本读评估输出，画成曲线图。
常见做法是先用sample_data.py生成一小份样例数据，把整条链路跑通，再换真实数据集。这样能避免一上来就被数据格式问题卡住。
2.3 环境依赖与最小可跑配置
这套代码依赖 PyTorch、pandas、numpy、matplotlib。我一般会单独建虚拟环境，避免和系统里的包打架：
# 建独立环境，Python 3.8 兼容性最稳 python -m venv pwd_env source pwd_env/bin/activate # Windows 用 pwd_env\Scripts\activate # 装核心依赖，torch 按自己显卡情况选 CPU 或 CUDA 版 pip install torch pandas numpy matplotlib scikit-learn参数说明：torch版本决定后面训练能不能用 GPU，pitg_trainer.py里通常有device判断，CPU 也能跑但慢。pandas用于读 CSV，matplotlib供draw目录调用。装完先别急着训练，跑一遍python -c "import torch; print(torch.__version__)"确认没报错。
提示：如果
import torch报 DLL 相关错误，多半是 CPU/GPU 版本装混了，卸载重装对应版本即可。
3. 把 PITG 训练链路跑通：预处理、训练、评估三步
3.1 预处理：把原始口令转成编辑序列
PITG 的核心思想是把「旧密码 → 新密码」的变换拆成一系列编辑操作（插入、删除、替换、移动）。pitg_preprocess.py就是干这个的。跑之前要确认输入 CSV 的列名和脚本里读的字段一致，否则会直接抛 KeyError。
# 进入 targuess 目录，先跑预处理 cd src/targuess python pitg_preprocess.py \ --input ../data/raw_passwords.csv \ --output ../data/processed/ \ --min_freq 5逻辑说明：脚本读原始 CSV，对每条「旧密码-新密码」对做编辑距离对齐，抽取出高频编辑模式，输出成训练样本。参数--min_freq 5表示出现次数少于 5 的编辑模式被过滤掉，这个值调大能减少噪声但会丢长尾规律，调小则样本更全但训练更慢。我一般先用 5 跑通，再根据样本量调整。
3.2 训练：LSTM + Seq2Seq 的关键参数
pitg_trainer.py是训练入口，内部调用pitg_model.py里的 Seq2Seq 结构，编码器解码器都是 LSTM。训练前重点看三个参数：学习率、batch size、训练轮数。
# 启动训练，输出模型权重到 checkpoints python pitg_trainer.py \ --train_data ../data/processed/train.pkl \ --valid_data ../data/processed/valid.pkl \ --epochs 30 \ --batch_size 64 \ --lr 0.001 \ --save_dir ../checkpoints/逻辑说明：--epochs 30是训练轮数，口令数据模式相对集中，轮数过多容易过拟合；--batch_size 64在显存够的情况下可以调到 128 加速；--lr 0.001是常见起点，如果 loss 震荡就降到 0.0005。训练过程中会打印每轮的 loss 和验证集命中率，盯着验证集指标，别只看训练 loss。
注意：如果 loss 一直不降，先检查预处理输出的样本是不是空的，
train.pkl里样本数为 0 是最常见的翻车原因。
3.3 评估：贪婪搜索与集束搜索的差别
pitg_evaluator.py支持两种解码策略。贪婪搜索每步取概率最高的词，快但容易陷入局部最优；集束搜索保留 top-k 候选，命中率更高但更慢。
# 用集束搜索评估，beam 宽度设 10 python pitg_evaluator.py \ --model ../checkpoints/best_model.pt \ --test_data ../data/processed/test.pkl \ --decode beam \ --beam_width 10 \ --output ../results/eval_result.txt逻辑说明：--decode beam切换解码方式，--beam_width 10是集束宽度，调大命中率通常上升但耗时线性增长。评估输出里会包含 top-10、top-100 命中率，这是衡量口令猜测模型的核心指标。跑完拿results/eval_result.txt去喂draw目录的绘图脚本，就能出曲线。
3.4 可视化：把命中率画成能放进报告的图
draw目录下脚本很多，常用的有draw_targuess_guessrate.py、draw_targuess_guessrate_comparison.py、draw_guessrate_via_editdistance.py。它们读评估结果，输出 PNG。
cd ../draw python draw_targuess_guessrate.py \ --input ../results/eval_result.txt \ --output ../figure/guessrate.png \ --title "PITG Guess Rate"逻辑说明：--input指向评估输出，--output是图片路径，--title控制图标题。对比脚本draw_targuess_guessrate_comparison.py能同时读多份结果画对比曲线，适合把 baseline 和 PITG 放一起比。参数改错最常见的是路径，脚本不会自动找文件，路径必须写对。
4. 避坑与排查：这套源码最容易卡住的五个地方
4.1 现象：预处理报 KeyError，提示找不到列名
原因：pitg_preprocess.py里硬编码了列名（常见是username、old_password、new_password），而你的 CSV 列名可能是中文或别的写法。解决：先用pandas打印df.columns确认列名，要么改 CSV 表头，要么改脚本里的字段映射。别直接改脚本逻辑，改表头更快。
4.2 现象：训练 loss 变成 nan
原因：学习率过大，或者预处理后的序列里有超长样本导致梯度爆炸。解决：把--lr降到 0.0005 甚至 0.0001，同时在pitg_model.py里确认有没有梯度裁剪（常见做法是clip_grad_norm_）。如果还没有，手动加一行裁剪，阈值设 5.0 左右。
4.3 现象：评估命中率全是 0
原因：测试集和训练集的编辑模式分布差异太大，或者评估时读错了模型权重文件。解决：先确认--model指向的是训练产出的best_model.pt而不是空文件；再检查测试集是不是用了和训练集同一套预处理参数，预处理不一致是命中率为 0 的高频原因。
4.4 现象：绘图脚本报中文字体缺失
原因：matplotlib默认字体不含中文，标题里有中文就显示成方框或报 warning。解决：在绘图脚本开头加plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']和plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False。Linux 下没装 SimHei 就换成系统里有的中文字体。
4.5 现象：script 目录下的 .sh 跑不动
原因：.sh里写死了绝对路径，或者换行符是 Windows 的 CRLF。解决：用sed -i 's/\r$//' xxx.sh去掉回车符，再把里面的路径改成自己机器上的相对路径。跑之前chmod +x xxx.sh给执行权限，这两步做完基本就能跑。
5. 进阶玩法：用 crack_with_username.py 做定向猜测与结果验证
把基础链路跑通后，真正有意思的是crack_with_username.py。它把用户名信息融进猜测过程——因为大量用户会把用户名变形后塞进密码里。这个脚本的用法和评估脚本类似，但输入要多一列用户名，输出的是针对特定用户集的定向猜测结果。
cd src/targuess python crack_with_username.py \ --model ../checkpoints/best_model.pt \ --target_users ../data/processed/target_users.csv \ --top_k 100 \ --output ../results/directed_guess.txt逻辑说明：--target_users是待猜测的用户列表，--top_k 100表示每个用户输出前 100 个候选口令，--output存结果。验证方法很直接：拿输出和真实口令比对，算命中率。我一般会写个小脚本做比对，而不是手工看。
# verify_guess.py 简易验证脚本 import pandas as pd # 读定向猜测结果和真实口令 guesses = pd.read_csv('../results/directed_guess.txt', sep='\t', header=None, names=['username', 'rank', 'guess']) truth = pd.read_csv('../data/processed/truth.csv') # 按用户名合并，判断真实口令是否落在 top_k 里 merged = guesses.merge(truth, on='username') hit = merged[merged['guess'] == merged['password']] hit_rate = hit['username'].nunique() / truth['username'].nunique() print(f'定向命中率: {hit_rate:.4f}')参数说明：sep='\t'要和输出文件的实际分隔符一致，不对就换成逗号。rank列记录候选排序，想看 top-10 命中率就加个merged[merged['rank'] <= 10]过滤。这个验证脚本不依赖原工程，单独跑就行。
进阶方向有两个：一是把--top_k从 100 调到 1000，看命中率曲线的拐点在哪，判断模型是否还有提升空间；二是把 PITG 和 Pass2Path 两条线的结果做交集，交集命中的口令往往置信度更高。我习惯每次改完参数都固定跑一遍验证脚本，把命中率记在表格里，避免凭感觉判断模型好坏。从那以后我每次调参都强制走一遍「训练 → 评估 → 验证」三步，不再只看 loss 就下结论。希望帮到你。
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