CyberChef 完整指南从 Base64 解码到 AES 解密10 分钟搭好你的第一条数据处理流水线【免费下载链接】CyberChefThe Cyber Swiss Army Knife - a web app for encryption, encoding, compression and data analysis项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/cy/CyberChefCyberChef 是一款免费开源的在线数据处理与加密解密工具。它全程跑在浏览器里把 Base64 解码、AES 解密、哈希计算、图片 OCR 这类常见任务收进同一个拖拽界面省得在不同脚本之间来回切换。它面向安全分析师、渗透测试人员也适合想快速上手数据处理的初学者。项目速览一张表看懂核心能力先看下表对这款浏览器加密解密工具的能力版图有个整体印象。能力一句话说明编码解码转换Base64、Hex、Hexdump、URL 等格式双向互转可选方法有几十种加密解密覆盖 AES、DES、RSA、ChaCha 等算法密钥、模式、填充均可配置 ⚡哈希与校验一键批量输出 MD5、SHA-2、BLAKE3、SSDEEP 等摘要方便交叉比对压缩与解包Gzip、Bzip2、Zlib、ZIP 的打包解包操作可与其他步骤串联OCR 与文件分析从图片识别文字并提取 IP、哈希、EXIF 等结构化信息工作流编排操作模块拖入配方区即成流水线结果实时预览从克隆到首次运行最短路径指南本地装好 Node.js v24 及以上版本后克隆仓库、装依赖、起开发服务器四步即可git clone https://gitcode.com/GitHub_Trending/cy/CyberChef cd CyberChef npm install npm start跑完后在浏览器打开http://localhost:8080会看到右侧输入框、左侧操作列表和中间的配方区这就是整个工具的主界面。场景实战按任务拆解用法下面三个任务覆盖了解码、OCR、批量比对这三条最常用的路径。解密一段 Base64 包裹的 AES 密文 把左侧操作列表里的 From Base64 拖进配方区输入框里的编码串会被自动解开。在它下方追加 AES Decrypt填入密钥与 IV选对模式和填充方式。若密文开头的 16 个字节本身就是 IV可先用 Subsection 操作把它截出来剩余数据再交给 AES 解密。从截图中提取邮箱列表把截图直接拖入输入框。加上 Optical Character Recognition图中文字会被转成纯文本。再接 Extract email addresses识别出的邮箱会按列表输出后续还能用 RegularExpression 做进一步过滤。批量生成多种哈希做比对把待验证的文件或数据放进输入区。加上 Generate all hashesMD5、SHA-256、BLAKE3、SSDEEP 等摘要会一次性给全。涉及多种算法或多个文件时用 Fork 把输入分流到多条分支各自算一套结果互不干扰。进阶与协作配方、链接分享与本地库扩展配置好的流程如果会反复用到点 Save recipe 存进浏览器本地存储下次打开直接可用不用重新搭一遍 。页面 URL 本身也带着配方和输入复制发给同事对方打开就能复现你同参数的处理过程。想再深入一点可以翻 src/core/lib/协议解析Protocol、TLVParser、哈希与密码算法Hash、Ciphers、压缩Zlib这些通用积木都放在这里再看 src/core/operations/ 下的各操作实现就能弄清每个模块的底层逻辑。常见疑问与适用边界我处理的数据会上传服务器吗不会。输入内容、配方和全部计算都发生在自己的浏览器里服务器只负责提供静态页面。因此内网、保密环境都可以放心使用。断网环境能用吗可以。CyberChef 支持下载完整版本放进虚拟机或封闭网络里跑功能不受影响离线数据处理没有障碍。适合放进生产环境做自动化吗它的定位是交互式分析工具。若要接入流水线可以通过 src/node/ 下的 Node.js API 以编程方式调用操作对高吞吐场景建议自行封装专用库更稳妥。和同类单功能工具有什么区别不同于一次只干一件事的脚本它把几百个操作收进一个界面还支持流水线编排、断点和结果高亮适合快速确认这段数据到底经过了什么处理。一句话收尾需要当场解码、解密或比对数据时这款浏览器加密解密工具值得放进日常工具箱。【免费下载链接】CyberChefThe Cyber Swiss Army Knife - a web app for encryption, encoding, compression and data analysis项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/cy/CyberChef创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考 CyberChef 完整指南：从 Base64 解码到 AES 解密，10 分钟搭好你的第一条数据处理流水线
CyberChef 完整指南从 Base64 解码到 AES 解密10 分钟搭好你的第一条数据处理流水线【免费下载链接】CyberChefThe Cyber Swiss Army Knife - a web app for encryption, encoding, compression and data analysis项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/cy/CyberChefCyberChef 是一款免费开源的在线数据处理与加密解密工具。它全程跑在浏览器里把 Base64 解码、AES 解密、哈希计算、图片 OCR 这类常见任务收进同一个拖拽界面省得在不同脚本之间来回切换。它面向安全分析师、渗透测试人员也适合想快速上手数据处理的初学者。项目速览一张表看懂核心能力先看下表对这款浏览器加密解密工具的能力版图有个整体印象。能力一句话说明编码解码转换Base64、Hex、Hexdump、URL 等格式双向互转可选方法有几十种加密解密覆盖 AES、DES、RSA、ChaCha 等算法密钥、模式、填充均可配置 ⚡哈希与校验一键批量输出 MD5、SHA-2、BLAKE3、SSDEEP 等摘要方便交叉比对压缩与解包Gzip、Bzip2、Zlib、ZIP 的打包解包操作可与其他步骤串联OCR 与文件分析从图片识别文字并提取 IP、哈希、EXIF 等结构化信息工作流编排操作模块拖入配方区即成流水线结果实时预览从克隆到首次运行最短路径指南本地装好 Node.js v24 及以上版本后克隆仓库、装依赖、起开发服务器四步即可git clone https://gitcode.com/GitHub_Trending/cy/CyberChef cd CyberChef npm install npm start跑完后在浏览器打开http://localhost:8080会看到右侧输入框、左侧操作列表和中间的配方区这就是整个工具的主界面。场景实战按任务拆解用法下面三个任务覆盖了解码、OCR、批量比对这三条最常用的路径。解密一段 Base64 包裹的 AES 密文 把左侧操作列表里的 From Base64 拖进配方区输入框里的编码串会被自动解开。在它下方追加 AES Decrypt填入密钥与 IV选对模式和填充方式。若密文开头的 16 个字节本身就是 IV可先用 Subsection 操作把它截出来剩余数据再交给 AES 解密。从截图中提取邮箱列表把截图直接拖入输入框。加上 Optical Character Recognition图中文字会被转成纯文本。再接 Extract email addresses识别出的邮箱会按列表输出后续还能用 RegularExpression 做进一步过滤。批量生成多种哈希做比对把待验证的文件或数据放进输入区。加上 Generate all hashesMD5、SHA-256、BLAKE3、SSDEEP 等摘要会一次性给全。涉及多种算法或多个文件时用 Fork 把输入分流到多条分支各自算一套结果互不干扰。进阶与协作配方、链接分享与本地库扩展配置好的流程如果会反复用到点 Save recipe 存进浏览器本地存储下次打开直接可用不用重新搭一遍 。页面 URL 本身也带着配方和输入复制发给同事对方打开就能复现你同参数的处理过程。想再深入一点可以翻 src/core/lib/协议解析Protocol、TLVParser、哈希与密码算法Hash、Ciphers、压缩Zlib这些通用积木都放在这里再看 src/core/operations/ 下的各操作实现就能弄清每个模块的底层逻辑。常见疑问与适用边界我处理的数据会上传服务器吗不会。输入内容、配方和全部计算都发生在自己的浏览器里服务器只负责提供静态页面。因此内网、保密环境都可以放心使用。断网环境能用吗可以。CyberChef 支持下载完整版本放进虚拟机或封闭网络里跑功能不受影响离线数据处理没有障碍。适合放进生产环境做自动化吗它的定位是交互式分析工具。若要接入流水线可以通过 src/node/ 下的 Node.js API 以编程方式调用操作对高吞吐场景建议自行封装专用库更稳妥。和同类单功能工具有什么区别不同于一次只干一件事的脚本它把几百个操作收进一个界面还支持流水线编排、断点和结果高亮适合快速确认这段数据到底经过了什么处理。一句话收尾需要当场解码、解密或比对数据时这款浏览器加密解密工具值得放进日常工具箱。【免费下载链接】CyberChefThe Cyber Swiss Army Knife - a web app for encryption, encoding, compression and data analysis项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/cy/CyberChef创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考 RELATED READING
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