Question

前几天，我写了一个ZIP饼干；基于TJ O'Connor的书：暴力Python-黑客，法医分析师，渗透测试人员和安全工程师的食谱。

现在，作者使用了线程，但是在Reddit上被告知，使用多处理会更好地实现暴力破解。真的吗？如果是，为什么，如何为该实例实现多重处理？

是否也可以将线程或多进程绑定到GPU而不是CPU？考虑到这样做不会使CPU窒息，并且不会利用GPU的潜力来进行工作，而这会缩短破解时间和每分钟尝试的时间，那么这样做会更加高效和有效。

我的代码如下（自从作者也使用线程以来，我一直在这里使用线程）

import argparse
from threading import Thread
import zipfile

parser = argparse.ArgumentParser(description="Unzips a password protected .zip by performing a brute-force attack using either a word list, password list or a dictionary.", usage="BruteZIP.py -z zip.zip -f file.txt")
parser.add_argument("-z", "--zip", metavar="", required=True, help="Location and the name of the .zip file.")  # Creates -z arg
parser.add_argument("-f", "--file", metavar="", required=True, help="Location and the name of the word list/password list/dictionary.")  # Creates -f arg
args = parser.parse_args()


def extract_zip(zip_file, password):
    try:
        zip_file.extractall(pwd=password)
        print("[+] Password for the .zip: {0}".format(password.decode("utf-8")) + "\n")
    except:
        pass  # If a password fails, it moves to the next password without notifying the user. If all passwords fail, it will print nothing in the command prompt.


def main(zip, file):
    if (zip == None) | (file == None):
        print(parser.usage)  # If the args are not used, it displays how to use them to the user.
        exit(0)
    zip_file = zipfile.ZipFile(zip)
    txt_file = open(file, "rb")  # Opens the word list/password list/dictionary in "read binary" mode.
    for line in txt_file:
        password = line.strip()
        t = Thread(target=extract_zip, args=(zip_file, password))
        t.start()


if __name__ == '__main__':
    main(args.zip, args.file)  # BruteZIP.py -z zip.zip -f file.txt.

总而言之，对于暴力破解而言，线程是更好还是多进程更好？是否可以将其中一个绑定到GPU而不是CPU？

Answer 1

我不知道如何将任务绑定到GPU而不是CPU。但是对于其他查询threading与multiprocessing而言，您100％希望使用multiprocessing。

强行强制是受CPU约束的任务，由于python有一个称为Global Interpreter Lock的东西，它仅允许一个受CPU约束的线程运行一次，因此您的应用程序将无法使用可能产生的多个线程。

但是，Multiprocessing并非如此，因为它同时启动了多个python解释器实例，您可以有效地将一个大任务分解为一堆较小的任务，并让每个python解释器实例运行该任务，然后再组合这些结果。

您可以通过运行一些CPU基准测试任务来自己测试一下，您会发现与顺序执行相比，线程根本没有任何区别，在多核系统中，线程甚至可能使性能恶化。

但是，通过多处理，您将清楚看到差异。

我故意不提供有关GIL的任何参考链接，因为有关该主题的文章有数百篇，您很可能会浏览其中的多篇文章，以了解GIL的工作原理以及它的好处以及后果。

尽管您可以查看David Beazly和Larry Hastings在此主题上进行的Pycon谈话，他们对这个主题有很好的见解。

我应该使用线程处理还是多处理来实现Python的暴力破解？

1 个答案: