目的john解密rar密码（不是那种未授权带密码的）实验过程首先你要有一个带密码的rar文件，使用rar2john算出密码hash#rar2johnNessus.rarCreateddirectory:/root/.johnNessus.rar:$rar5$16$0664a3a72b1302f2668e54ffdcf087ad$15$9914c9ce86ec5c93eb11f7112d34960d$8$0247d2bd58f54dce使用rar2john算出密码hash输出到文件中#rar2johnNessus.rar>Nessus.hash使用john对hash文件进行破解，–wordlis
前言由于Linux是Internet最流行的服务器操作系统，因此它的安全性备受关注。这种安全主要靠口令实现。Linux使用一个单向函数crypt（）来加密用户口令。单向函数crypt（）从数学原理上保证了从加密的密文得到加密前的明文是不可能的或是非常困难的。当用户登录系统时，系统并不是去解密已加密的口令，而是将输入的口令明文字符串传给加密函数，将加密函数的输出与/etc/passwd文件中该用户的PASSWORD域进行比较，若匹配成功，则允许用户登录系统。在目前多数Linux系统中，口令文件都做了shadow变换，即把/etc/passwd中的口令域分离出来，单独存在/etc/shadow文件
一、简介JohntheRipper免费的开源软件，是一个快速的密码破解工具。JohntheRipper用于在已知密文的情况下尝试破解出明文的破解密码软件，支持大多数的加密算法，如DES、MD4、MD5等。它支持多种不同类型的系统架构，包括Unix、Linux、Windows、DOS模式、BeOS和OpenVMS，主要目的是破解不够牢固的Unix/Linux系统密码。二、下载JohntheRipper官方下载地址：https://www.openwall.com/john/三、安装rpm包的安装方法之前在笔记中已经提及过：Linux笔记——软件包管理_艾特5号的博客-CSDN博客_linux软件
一、哈希处理介绍Windows系统使用两种算法对用户的密码进行哈希处理，它们分别是LM-hash算法和NTLMhash算法。所谓哈希(hash)，就是使用一种加密函数对其进行加密。这个加密函数对一个任意长度的字符串数据进行一次数学加密函数运算，然后返回一个固定长度的字符串。Windows的系统密码hash默认情况下一般由两部分组成：第一部分是LM-hash，第二部分是NTLM-hash。通常可从Windows系统中的SAM文件和域控制器的NTDS.dit文件中获得所有用户的hash。黑客可以使用很多工具抓取Windows的密码hash或直接破解hash获得明文密码。这些工具有：mimikatz
我在编译我的应用程序时收到以下错误:[2014-05-0721:48:42-DexLoader]Unabletoexecutedex:Cannotmergenewindex65536intoanon-jumboinstruction!我现在如果我在包中的任何位置声明一个新方法，我会收到此错误。如果我不这样做，应用程序就会编译。我想知道这个错误究竟是什么意思。我的应用程序很大，但我认为它没有那么大!所以:这个错误是否意味着我的方法太多？上市？静止的？包裹？成员(member)？它与我的根包的方法/成员有关，还是与包含的JAR库有关？有没有办法获得更多关于此的调试信息？我已经知道SO中类似
我在编译我的应用程序时收到以下错误:[2014-05-0721:48:42-DexLoader]Unabletoexecutedex:Cannotmergenewindex65536intoanon-jumboinstruction!我现在如果我在包中的任何位置声明一个新方法，我会收到此错误。如果我不这样做，应用程序就会编译。我想知道这个错误究竟是什么意思。我的应用程序很大，但我认为它没有那么大!所以:这个错误是否意味着我的方法太多？上市？静止的？包裹？成员(member)？它与我的根包的方法/成员有关，还是与包含的JAR库有关？有没有办法获得更多关于此的调试信息？我已经知道SO中类似
来源｜TalkRLOneFlow编译翻译｜杨婷、徐佳渝、贾川除了OpenAI，外界可能很少有人知道ChatGPT模型成功的真正原因，实际上，OpenAI也会对ChatGPT拥有的巨大影响力感到不可思议。这种困惑和惊喜就像工程师们解bug时获得的意外成功：Wedon'tknowwhy,butitworks.一种普遍的看法是，ChatGPT没有任何革命性技术，正如Meta首席AI科学家YannLeCun所说，“只是一些巧妙的技术组合而已”。当然，听到这话的围观群众不免调侃LeCun这种同行评议是“吃不到葡萄说葡萄酸”，不过，从ChatGPT的缔造者们后续的表态来看，恐怕也不会否认他的“酸话”。早在
来源｜TalkRLOneFlow编译翻译｜杨婷、徐佳渝、贾川除了OpenAI，外界可能很少有人知道ChatGPT模型成功的真正原因，实际上，OpenAI也会对ChatGPT拥有的巨大影响力感到不可思议。这种困惑和惊喜就像工程师们解bug时获得的意外成功：Wedon'tknowwhy,butitworks.一种普遍的看法是，ChatGPT没有任何革命性技术，正如Meta首席AI科学家YannLeCun所说，“只是一些巧妙的技术组合而已”。当然，听到这话的围观群众不免调侃LeCun这种同行评议是“吃不到葡萄说葡萄酸”，不过，从ChatGPT的缔造者们后续的表态来看，恐怕也不会否认他的“酸话”。早在
OneFlow编译翻译｜贾川、徐佳渝、杨婷大型语言模型（LLM）有一个众所周知的“硬伤”——它们经常会一本正经编造貌似真实的内容。 OpenAI团队希望通过改进强化学习反馈步骤“原生地”阻止神经网络产生幻觉，OpenAI首席科学家IlyaSutskever对此胸有成竹。作为ChatGPT项目的主要负责人以及OpenAI强化学习团队的领导者，JohnSchulman在最近的BerkeleyEECS会议上系统性地分享了OpenAI在人类反馈的强化学习（RLHF）方面所做的工作，以及语言模型的幻觉等亟待解决的问题，同时也介绍了解决这些挑战的潜在思路。没有比Schulman更权威的RLHF研究者，他也
我尝试了堆栈溢出中的所有可能性(link1，link2)答案对我没有用。我正在使用以下正则表达式来验证名字。在在线案例(OnlineRegex)中，它工作正常，但当我在移动设备中实现时，它无法正常工作。请帮帮我funcisValidName()->Bool{letRegEx="^[a-zA-Z]+(([\\'\\,\\.\\-\\][a-zA-Z])?[a-zA-Z]*)*$"letTest=NSPredicate(format:"SELFMATCHES%@",RegEx)returnTest.evaluate(with:self)}我正在调用上面的函数作为letstr="JohnD'
