0x00：简介

pydictor是一个使用python语言开发，遵循GPLv3协议的开源命令行工具，主要用来帮助安全研究人员生成称心如意的暴力破解字典。

以功能强大、简洁实用、适用场景多、自定义程度强为开发目标。

开源地址：pydictor

0x01：特点与功能

今天主要是讲pydictor如何结合渗透测试过程常见的场景使用，特点与功能REAME有详细讲解，下面只梳理一下大概脉络，方便下文的理解。

特点：

1. 完全使用python的原生库写成，不需要额外安装其它任何的python模块;
2. 同时支持python 2.7+ 和python 3.4+版本，可在Windows、Linux和Mac平台上运行;
3. 可自定义化程度高，留出很多可配置规则的文件;
4. 爆破必备,新老皆宜.

功能：

1. 基于三大字符集(d:数字 L:小写字母 c:大写字母)的基础字典;
2. 基于自定义字符集(包括特殊字符)的字典;
3. 排列组合字典(几个字符或字符串的所有排列可能);
4. 用配置文件或者符合pydictor字典语法的字符串直接生成字典;
5. 析取网页中可能有意义的原始单词字典;
6. 基于关键词生成针对性密码字典;
7. 基于性别生成中国公民身份证后4/6/8位字典;
8. 生成一段时间内的生日字典(自定义位数);
9. 用pydictor的handler功能润色下自己的字典;
10.基于个人信息和规则生成社会工程学字典(呃，蹭下知名度，本质还是基于关键词，重在密码规则模式)
11.一系列和字典的整个生命周期有关的内置工具;
   包括字典合并、合并后去重、字典去重、单词频率统计、安全擦除字典;
12.一系列和生成优化字典有关的选项;
   包括自定长度范围、字典加前缀、加后缀、编码或加密字典、用1337模式、控制字典所用规则的程度、根据数字、字符和特殊字符的个数或种类的多少来筛选字典、用正则表达式来筛选字典等。

0x02：使用场景

早期开发是为了让功能匹配使用场合，后期开发是让具体场景拥有对应的功能。

01：字典合并

字典都不是凭空捏造或生成的，一般都会参考前辈们公布的字典。所以，先收集百八十个字典，放到一个目录下，把字典合并起来吧。

1. 合并目录/网站路径爆破字典
2. 合并子域名字典
3. 合并用户名字典
4. 合并弱密码字典
5. 其它各式各样的字典

python pydictor.py -tool combiner /my/dict/dirpath -o comb.txt

02：词频统计

但是有时候我们通常不需要那么大的字典，选合并后字典的出现频率最高的前1000条保存吧。筛选出

最常用的网站路径/子域名/用户名/弱密码/...

修改lib/data/data.py中counter_split变量指定的分隔符(默认"\n")，也可以统计其它字符分隔的字典词频.

python pydictor.py -tool counter vs comb.txt 1000

03：去除重复项

面对合并后的超大字典，还是不舍得只要频率高的词，路径字典有时候还是多多益善。去重下，照单全收

python pydictor.py -tool uniqifer comb.txt --output uniq.txt

或者直接合并加去重

python pydictor.py -tool uniqbiner /my/dict/dirpath --output uniq.txt

04：枚举数字字典

准备好字典了，拿最基础的试试手

1. 爆破4位或6位数字手机短信验证码
2. 爆破用户名ID值

生成4位纯数字字典

python pydictor.py -base d --len 4 4

05：简单用户名字典

不能确定是否存在某用户时，试试1位到3位的拼音字典，加上123456这样的几个弱口令，说不定就有意外收获：

python pydictor.py -base L --len 1 3 -o dict.txt

06：后台管理员密码字典(明文传输)

经常遇到的测试场景了，就是一个登录页，把收集到的信息都用上，生成后台爆破字典，比如

域名:test.land.com.cn
编辑名:张美丽、Adaor、midato
公司名:上海美丽大米有限责任公司(如有雷同纯属巧合)
座机:568456
地址:xxx园区A座312室

把自己常用的弱口令字典复制到wordlist/Web 目录下，最终生成的字典会包含它们；

然后把下列信息写入/data.txt

test
land
zhangmeili
meili
zml
Adaor
midato
meilidami
mldm
shmldm
568456
A312

生成字典：

python pydictor.py -extend /data.txt --level 3 --len 4 16

弱口令字典 + 部分信息 + 生成规则 + level 3，最终生成了七万多条密码，一部分密码如下：

07：后台管理员密码字典(前台普通加密)

有时候网站的密码可能不是直接明文传输过去的，程序员会用js简单加密下再传输过去，比如base64编码、md5加密，这时候可以用--encode参数生成加密字典

python pydictor.py -extend /data.txt --level 3 --len 4 16 --encode b64 python pydictor.py -extend /data.txt --level 3 --len 4 16 --encode md5

08：后台管理员密码字典(前台js自定义加密)

高级点的程序员，还喜欢前端自定义个js加密方法，把用户名和密码加密后传输过去，比如

这时候，普通爆破工具基本都无能为力了，但是却依旧可以通过pydictor来生成字典；

修改/lib/fun/encode.py 文件的 test_encode()函数，用python语法仿照上图的加密方式再实现一遍加密：

def test_encode(item):
    c = chr(ord(item[0]) + len(item))
    for i in range(1, len(item)):
        c += chr(ord(item[i]) + ord(item[i - 1]))
    return quote(c)

然后运行命令，生成按照前端js加密方法加密后的密码字典，可以直接用burpsuite加载

python3 pydictor.py -extend /data.txt --level 3 --len 4 16 --encode test

最后通过这种方式生成符合前端加密方法的用户名字典，先探测出存在的用户名，再结合几个弱密码，爆破出来100多个弱口令。

需要注意的是，一般生成加密字典前要生成一个没加密的字典，因为每一项在文件中的顺序是一致的，所以爆破出来密码后，可以通过行数对照去没加密的字典中查找明文。

09：复杂格式的字典

例如，你通过shoulder hack和一些信息，猜到别人的密码大概是

Cxhai【三位或四位数字】_abc123@【qq,163,wy,mail中的一个】，然后md5加密的值

这种复杂格式的字典，pydictor也可以轻松的生成

python pydictor.py --conf "Cxhai[0-9]{3,4}<none>_abc123@[qq,163,wy,mail]{1,1}<none>" --encode md5

没加密前的字典：

最终加密后的字典：

10：社会工程学字典

通过配置文件定义的规则和一部分内置代码逻辑，你可以输入一些关于个人的信息，生成关于某个人可能用的密码，比如，我只知道一个的如下信息

姓名： 景林
生日：1997年7月16日
以前用过密码：Jlin520

然后一波操作，生成了四万多条密码

嫌密码太多了？没事，只要长度6-16的，级别设置大点，密码会少很多；

查看下当前配置，重新生成字典，只有三千多条了

11：处理自己的字典

退一万步来讲，上面的字典都帮不了你，但是pydictor的handler功能还是可以帮你根据具体的使用场景来处理自己的字典，让自己原本的字典适用各种场合。

比如:

对方密码策略要求是6到16位；必须有数字和字母，不允许有特殊字符；前端js对密码base64编码后传输到后端。

可以用下面的命令处理自己原先的字典raw.txt，生成符合本次爆破场景的字典：

python pydictor.py -tool handler /wordlist/raw.txt --len 6 16 --occur ">0" ">0" "<=0" --encode b64 -o /wordlist/ok.txt

0x03：结语

pydictor的常见使用场景都简单介绍过了，另外还有一些特殊字典，比如身份证后几位、生日日期字典；内置的专门用来破解SSH弱口令的键盘模式字典 等等，就不一一介绍了，相信自己看看就能理解。

结合目标的爆破场景，合理使用pydictor，人人都是爆破小能手。

参考

https://landgrey.me/skilled-to-using-pydictor/