Bitcoin Core Wallet - 密钥撞库工具
Bitcoin Core Wallet - 密钥撞库工具使用教程https://oss.btc.ac/btc_ac/mp4/BTC_Passwords.mp4
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本软件工作原理如下
使用AI技术创造密码本进行撞库，代表了网络攻击从依赖现有泄露数据到主动预测和生成潜在密码的质变。其工作原理深度融合了机器学习技术，核心在于 “学习人类设计密码的模式与习惯，并批量生成高概率成功的候选密码”。
一、核心原理与目标
传统撞库的局限：完全依赖历史泄露数据，无法攻击那些使用了全新、未泄露过密码的用户。
AI增强撞库的目标：突破上述局限。通过AI模型学习海量泄露密码中隐含的人类行为模式、文化习惯和语法规则，生成一个高针对性、高命中率的智能密码本，用于攻击。
二、工作流程与关键技术
整个过程是一个数据驱动的机器学习管道，可分为四个阶段：
阶段1：数据收集与清洗
数据源：与传统撞库相同，收集多个公开或地下渠道的巨型泄露数据库。
关键处理：清洗并整合数据，构建一个用于训练AI模型的“密码语料库”。这个库包含了数亿甚至数十亿的真实人类密码样本。
阶段2：模型训练（学习的核心）
使用机器学习算法，从“密码语料库”中学习复杂模式。常用技术包括：
1.概率模型（如马尔可夫链）：
学习密码中字符的转换概率。例如，在字母“p”后出现“a”的概率很高（形成“pa”），在“swor”后出现“d”的概率极高（形成“sword”）。
可以生成看似合理但未必真实存在的密码（如 “Sunsh1ne!2023”）。
2.生成对抗网络（GAN）：
由“生成器”和“判别器”两个神经网络对抗训练。
“生成器”不断尝试生成像真实密码的字符串；“判别器”则努力区分生成的密码和真实密码。
训练完成后，生成器能创造出极其逼真、符合人类习惯的新密码。
3.循环神经网络（RNN/LSTM）：
将密码视为字符序列，能学习更长期的依赖关系和复杂结构，比如“单词+数字+符号”的常见模式，或者特定文化中的常见短语。
阶段3：密码生成（创造武器）
向训练好的AI模型输入一个“种子”（如目标用户的已知信息：用户名、邮箱、姓名、出生年份等，或从一个随机状态开始）。
模型基于学到的概率分布，批量生成成千上万个最有可能被人类使用的密码变体。
生成策略包括：
基于目标的个性化生成：利用OSINT（开源情报）获取的目标信息（宠物名、公司名、爱好等）作为种子，生成高度个性化的密码列表。
通用高概率密码生成：不针对特定目标，生成全球或地区范围内通用性高的高概率密码。
阶段4：攻击与验证
使用生成的“AI智能密码本”，代替传统的“泄露密码本”，进行自动化撞库攻击。
成功破解的密码会作为新的正样本反馈回训练数据库，使AI模型在未来变得更精准，形成闭环优化。
三、相比传统撞库的颠覆性优势
| 特性 | 传统撞库 | AI增强撞库 |
| : | : | : |
| 数据依赖性 | 完全依赖已有泄露数据，无法应对全新密码。 | 基于模式生成新密码，能攻击从未泄露过的密码。 |
| 攻击广度 | 只能攻击密码复用者。 | 可攻击所有遵循常见密码设计习惯的用户，包括创造“新密码”的用户。 |
| 针对性 | 较低，是“撒网”式尝试。 | 极高，可结合目标个人信息进行“精准推测”。 |
| 进化能力 | 静态，除非获得新泄露库。 | 动态自进化，攻击成功的数据可反馈训练，使模型越来越“聪明”。 |
| 绕过规则能力 | 对复杂规则束手无策。 | 能学习并模仿“大写字母+小写字母+数字+符号”等复杂规则，生成符合要求的密码。 |
AI技术将撞库从一种依赖“运气”和“用户过失”的攻击，升级为一种系统性、智能化的身份预测威胁。它放大了人类在密码设计行为上的固有弱点。
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常用密码提示（根据此类线索使用本工具的Ai生成密码字典的功能进行爆破钱包密钥）：
以下是针对**9位不重复数字密码**的**密码词库拆解与习惯分析方向**，配词量控制在合理范围，同时覆盖你列出的所有核心类型：
一、基础数字类（9位不重复，优先从连续/关联数字中提取排列）
1.生日拆解：出生年（4位）+ 出生月（2位）+ 出生日（2位）+ 幸运数字（1位），需剔除重复数字后排列（如19900520→提取1,9,0,5,2，再补充4个无重复关联数字）
2.手机号拆解：手机号前3位（号段）+ 中间4位（地区）+ 后2位（尾号），剔除重复后补全9位不重复数字
3.固定电话拆解：区号（3-4位）+ 座机号（7-8位），提取不重复数字组合成9位
4.邮编+区号：邮编（6位）+ 区号（3-4位），去重后排列为9位不重复数字
5.证件号码尾数：身份证后9位（若无重复可直接用，有重复则提取前8位+1位其他关联数字）
6.门牌号+门禁码：门牌号（2-3位）+ 门禁码（4-6位），去重补全9位
7.班号+座位号：班号（2位）+ 座位号（2位）+ 年级（2位）+ 入学年份（4位），去重排列
8.常用数字组合：谐音词（520,1314）+ 常用数字（0-9去重），如5,2,0,1,3,4 + 6,7,8,9（无重复，可排列为9位）
9.圆周率提取：π前10位（3.141592653），剔除重复的1和5，提取3,1,4,9,2,6,5,3→去重后为3,1,4,9,2,6,5，需补2位无重复数字
二、身份关联类（数字+拼音缩写对应数字，需保证9位不重复）
10. 姓名拼音缩写对应数字（字母表顺序：A=1，B=2…Z=26）：如“张三”→Z(26)+S(19)，提取2,6,1,9 + 生日数字，去重补全9位
11. 宠物名/小名拼音缩写数字：如“旺财”→W(23)+C(3)，提取2,3 + 门禁码数字，去重排列
12. 偶像/明星生日：偶像出生年+月+日 + 其作品编号，去重后组成9位不重复数字
13. 网名/游戏名拆解：网名中的数字部分（如“战神886”→8,6）+ 拼音缩写对应数字，去重补全
14. 暗恋对象相关：对方生日数字 + 对方姓名缩写对应数字，去重排列为9位
三、账户与金融类（数字提取+去重排列）
15. QQ号拆解：QQ号前5位 + 后4位，若无重复可直接用，有重复则提取不重复部分+银行卡尾号数字
16. 微信号数字部分：微信号中的数字（如“wx123456”→1,2,3,4,5,6）+ 微信绑定手机号后3位，去重补全9位
17. 银行卡尾号+密码：银行卡尾号4位 + 银行卡密码前5位，剔除重复数字后排列
18. 电子邮箱数字部分：邮箱名中的数字（如“[email protected]”→1,9,0）+ 邮箱密码数字部分，去重补全
19. 论坛/网站密码：常用论坛密码中的数字部分 + 注册年份，去重后组成9位不重复数字
四、生活与纪念类（时间+数字提取+去重）
20. 纪念日拆解：恋爱纪念日（年+月+日）+ 求婚纪念日（月+日）+ 1位纪念数字，去重排列
21. 车牌号数字部分：车牌号中的数字（如“京A88866”→8,6）+ 购车年份，去重补全9位
22. 车型号+门牌号：车型号中的数字（如“Model3”→3）+ 门牌号 + 楼层号，去重排列
23. 交易时间关联：某笔重要交易的年月日（8位）+ 交易金额的个位数，若无重复可直接用，有重复则提取不重复部分
五、工作与专业类（数字提取+排列）
24. 公司名拼音缩写数字：公司名首字母对应数字 + 公司成立年份，去重补全9位
25. 域名数字部分：公司域名中的数字（如“xxx123.com”→1,2,3）+ 工位号 + 部门编号，去重排列
26. 职业/专业词数字：如“程序员”→代码相关数字（0,1）+ 专业课程编号，去重补全
27. BTC相关数字：BTC钱包地址末尾数字 + 交易哈希值中的数字，去重提取9位不重复数字
六、习惯与符号类（数字转化+去重）
28. 口头禅数字转化：口头禅中的谐音数字（如“一路发”→1,6,8）+ 常用数字，去重补全9位
29. 谚语缩写数字：如“三思而后行”→3 + 其他谐音数字，去重排列
30. 常用符号对应数字：符号在键盘上的位置数字（如“@”→2）+ 常用数字，去重补全
密码习惯分析方向（结合交易时间）
1.若交易时间集中在某一年/月，优先排查该时间段的**生日、纪念日、账户注册时间**相关数字的排列
2.若交易涉及大额资金，需关注**银行卡尾号、密码、BTC相关数字**的组合，且9位不重复的特点可能意味着密码是从多个关联数字串中提取不重复部分后排列
3.若交易发生在工作时段，优先考虑**公司名、域名、职业相关数字**与**工位号、部门编号**的组合
4.9位不重复的限制说明密码**不会是简单的连续重复数字**，更可能是从2-3个不同的数字来源（如生日+手机号+门禁码）中提取不重复数字后有序排列
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