abhinavNallamTamu/GAN-Based-Password-Generator

# GAN 密码生成器：RockYou 数据集 基于 RockYou 数据集（1400 万+ 真实泄露密码）训练的生成对抗网络（GAN），用于模拟对抗性凭证模式、暴力破解和凭证填充攻击向量，以支持安全研究。 ## 概述 本项目训练一个 GAN 来学习真实世界密码的统计分布。生成器学习生成看似真实的密码候选，而判别器学习区分它们与实际泄露的密码。目标是支持进攻性安全研究、密码策略评估和攻击模拟。 ## 技术栈 - Python：核心实现 - TensorFlow / Keras：GAN 架构 - scikit-learn：训练/测试集划分 - RockYou 数据集：1400 万+ 真实泄露密码 ## 模型架构 - 生成器：接收随机噪声向量（潜在维度：128），并通过全连接层和 ReLU 激活函数输出归一化的密码向量。 - 判别器：使用全连接层和二元交叉熵损失对输入进行分类（真实或生成）。 - 两个模型均使用 Adam 优化器进行对抗训练。 ## 使用方法 ```bash # 克隆仓库 git clone https://github.com/your-username/gan-password-generator.git cd gan-password-generator # 安装依赖 pip install -r requirements.txt # 添加 RockYou 数据集 # 将 rockyou.txt 放置在项目根目录（因体积和法律原因未包含） # 运行训练 jupyter notebook FinalProject.ipynb ``` ## 训练细节 | 参数 | 值 | |------|-----| | 训练集大小 | 14.3K | | 潜在维度 | 128 | | 最大密码长度 | 10 | | 批次大小 | 64 | | 训练轮次（Epochs） | 10 | | 每轮步数（Steps per epoch） | 30 |

标签：Adam优化器, Apex, DOS头擦除, GAN, Keras, PoC, Python, RockYou, scikit-learn, TensorFlow, 仿真攻击, 凭证填充, 密码学, 密码生成, 密码破解, 密码策略评估, 对抗训练, 开放策略代理, 手动系统调用, 数据增强, 无后门, 暴力破解, 机器学习, 模型训练, 深度学习, 生成对抗网络, 离线攻击, 网络安全, 逆向工具, 隐私保护, 项目实战