Kenasz/MarryTheHash

# MarryTheHash      ``` __ __ _____ _ _ _ _ | \/ | __ _ _ __ _ __ _ _ |_ _| |__ ___| | | | __ _ ___| |__ | |\/| |/ _` | '__| '__| | | | | | | '_ \ / _ \ |_| |/ _` / __| '_ \ | | | | (_| | | | | | |_| | | | | | | | __/ _ | (_| \__ \ | | | |_| |_|\__,_|_| |_| \__, | |_| |_| |_|\___|_| |_|\__,_|___/_| |_| |___/ ``` **MarryTheHash** 是一个专注于 CTF 的 CLI 工具包，用于哈希识别、John/Hashcat 命令建议、hashdump 扫描，以及根据虚构的挑战上下文生成排名的字典表。 它是为授权实验室、CTF、训练靶机和个人的密码恢复练习而构建的。它**不**包含泄露的密码数据库。 ## 功能 - 识别常见的 CTF/实验室哈希格式并对可能的候选项进行排名。 - 提供 John the Ripper 和 Hashcat 命令建议。 - 扫描混合哈希文件、Windows pwdump 风格的转储以及 Linux shadow 风格的样本。 - 导出分组的破解文件，以实现更清晰的工作流。 - 为存档和加密文件（如 ZIP、RAR、7z、SSH 密钥、Office、PDF、KeePass）以及相关的 John 格式提供转换器建议。 - 将虚构的 CTF 上下文与密码行为特征进行匹配。 - 生成可控的字典表级别：`top`、`balanced`、`aggressive` 和 `all`。 - 运行内置的字典表质量检查，以减少程序化/AI 生成的垃圾词汇。 - 通过您自己的 API 密钥或本地 Ollama 设置提供可选的 AI 提供商支持。 ## 允许的用途 - CTF 挑战 - 实验室环境 - 个人密码恢复 - 授权的安全审计 - 安全教育和防御性研究 ## 不允许的用途 - 针对真实人员 - 攻击真实账户 - 未经授权的密码猜测 - 对真实服务使用泄露的密码转储 ## 安装 Linux/macOS: ``` git clone https://github.com/Kenasz/MarryTheHash.git cd MarryTheHash python3 -m venv .venv source .venv/bin/activate python -m pip install -e . ``` Windows PowerShell: ``` git clone https://github.com/Kenasz/MarryTheHash.git cd MarryTheHash python -m venv .venv .\.venv\Scripts\Activate.ps1 python -m pip install -e . ``` 检查 CLI: ``` marry --help marry doctor ``` ## 快速演示 识别哈希: ``` marry identify 5f4dcc3b5aa765d61d8327deb882cf99 ``` 建议破解命令: ``` marry suggest 5f4dcc3b5aa765d61d8327deb882cf99 --wordlist generated/wordlist_top.txt ``` 扫描内置的演示文件: ``` marry scan examples/hash_samples.txt marry scan --windows examples/windows_hashdump.txt marry scan --linux examples/linux_shadow_samples.txt ``` 根据内置的演示计划构建排名的 CTF 字典表: ``` marry build-wordlist --plan examples/raven_ctf_plan.json --out-dir generated ``` 输出文件夹包含: ``` generated/wordlist_top.txt generated/wordlist_balanced.txt generated/wordlist_aggressive.txt generated/wordlist_all.txt generated/wordlist_report.json generated/README.txt ``` 本地测试哈希的 John 工作流示例: ``` echo -n "Raven04" | md5sum | awk '{print $1}' > test.hash marry build-wordlist --plan examples/raven_ctf_plan.json --out-dir generated john --format=Raw-MD5 --wordlist=generated/wordlist_top.txt test.hash john --show --format=Raw-MD5 test.hash ``` 预期结果: ``` Raven04 ``` ## 常用命令 ``` marry --help marry doctor marry identify marry suggest marry scan hashes.txt --source auto --export exported_hashes marry convert archive.zip marry profiles marry profile-suggest "fictional CTF forum admin Raven born 2004" marry build-wordlist --plan examples/raven_ctf_plan.json ``` 使用 `--no-banner` 以获得更简洁的、适合脚本的输出: ``` marry --no-banner identify 5f4dcc3b5aa765d61d8327deb882cf99 ``` ## 支持的哈希覆盖范围 检测器包含常见的 CTF 和实验室格式，例如： - 原始 MD5, SHA1, SHA224, SHA256, SHA384, SHA512 - NTLM, LM, NetNTLMv1, NetNTLMv2 - 旧版 MySQL/MySQL323 和 MySQL 4.1+/MySQL5 - Unix `crypt`: descrypt, md5crypt, sha256crypt, sha512crypt, bcrypt, yescrypt, Argon2 - WordPress/phpass, Drupal7, Joomla 旧版 `md5:salt` - Django PBKDF2-SHA256, 旧版 Django SHA1/MD5 - 类 JWT token 提示 - Kerberos AS-REP/TGS 哈希提示 - WPA/WPA2 22000 样式 - John 转换器输出：ZIP, RAR, 7z, PDF, Office, KeePass, SSH 私钥, GPG, Bitcoin 钱包 哈希识别是基于模式的。模糊的原始哈希可能会匹配多种算法，因此 CTF 上下文仍然很重要。 ## 测试 安装 pytest: ``` python -m pip install pytest ``` 运行冒烟测试: ``` python -m pytest -q ``` 当前的冒烟测试覆盖范围检查： - CLI 帮助 - 哈希样本扫描 - Windows pwdump 风格扫描 - Linux shadow 风格扫描 - MD5 识别/建议 - 演示字典表生成 ## 可选的 AI 模式 AI 支持是可选的。核心 pipeline 无需它即可工作。 ``` marry api-key set openrouter marry ai-plan --context "fictional CTF user: Warcraft modding forum admin Raven born 2004" marry ai-send --provider openrouter --prompt ai_plan_prompt.txt --out ai_plan.json marry build-wordlist --plan ai_plan.json ``` 本地 Ollama 可以作为实验性提供商使用，但小型 VM 可能没有足够的内存来实现稳定的本地推理。 ## 项目卫生 运行时文件会被 Git 故意忽略： ``` .env ai_plan.json ai_plan_prompt.txt ai_profile_package.json ai_plan_raw.txt ai_wordgen_raw.txt wordlist.txt wordlist_*.txt generated/ generated_demo/ *.hash *.pot *.egg-info/ __pycache__/ ``` 运行： ``` marry doctor ``` 以检查本地工具、映射、配置、字典表和常见的意外运行时文件。 ## 路线图 - 更多哈希格式提示和转换器建议。 - 更多演示场景。 - 针对微型本地模型的可选轻量级 AI 挖掘模式。 - 用于自动化测试运行的 GitHub Actions CI。 - 更简洁的打包发行版。 ## 免责声明 本项目仅用于 CTF、授权实验室、教育和防御性安全实践。

标签：AI风险缓解, DOS头擦除, Python, 哈希识别, 安全规则引擎, 密码破解, 文档结构分析, 无后门, 逆向工具