WiFi密码十六进制流

时间: 2023-10-21 07:05:18 浏览: 48
WiFi密码的十六进制流与加密模式有关,不同的加密模式对应不同的密钥格式。以 WPA2-PSK 为例,如果 WiFi 密码为 `password123`,那么它的十六进制流可以通过以下方式获取: 1. 将密码转换为 UTF-8 编码的字节数组。在 Python 中,可以使用以下代码实现: ```python password = "password123" password_bytes = password.encode('utf-8') ``` 2. 通过 HMAC-SHA1 算法计算密码的 PBKDF2 密钥。在 Python 中,可以使用 `hashlib` 库实现: ```python import hmac, hashlib ssid = "my_wifi_ssid" # WiFi SSID ssid_bytes = ssid.encode('ascii') pmk = hashlib.pbkdf2_hmac('sha1', password_bytes, ssid_bytes, 4096, 32) ``` 其中,`ssid` 为 WiFi 的 SSID,`pmk` 为计算出的 PBKDF2 密钥。 3. 将 PBKDF2 密钥转换为十六进制字符串。在 Python 中,可以使用以下代码实现: ```python hex_string = pmk.hex() ``` 这个 `hex_string` 就是 WiFi 密码的十六进制流。 需要注意的是,不同的加密模式对应的密码格式和计算方式不同,因此获取 WiFi 密码的十六进制流需要根据具体的加密模式来实现。

相关推荐

最新推荐

recommend-type

Python爬取破解无线网络wifi密码过程解析

主要介绍了Python爬取破解无线网络密码过程解析,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友可以参考下
recommend-type

利用kali破解wifi密码全过程.doc

kali linux 系统利用字典破解wifi密码教程 破解需要强大的字典,而且wifi模式有限制
recommend-type

最简单的WIFI密码破解

最简单的WIFI密码破解: 无线路由器密码破解-BT3-spoonwep2 一、准备篇 1、一个有可破解无线信号的环境。如我在家随便搜索出来的信号。 2、带无线网卡的电脑一台(笔记本台式机均可,只要无线网卡兼容BT3),我用的...
recommend-type

WiFi密码破解详细图文教程

WiFi密码破解详细图文教程】详细介绍从CDlinux U盘启动到设置扫描破解
recommend-type

windows下的wifi密码破解

WIFI密码破解教程。windows系统下进行。收集自网络。希望大家支持啊~~
recommend-type

zigbee-cluster-library-specification

最新的zigbee-cluster-library-specification说明文档。
recommend-type

管理建模和仿真的文件

管理Boualem Benatallah引用此版本:布阿利姆·贝纳塔拉。管理建模和仿真。约瑟夫-傅立叶大学-格勒诺布尔第一大学,1996年。法语。NNT:电话:00345357HAL ID:电话:00345357https://theses.hal.science/tel-003453572008年12月9日提交HAL是一个多学科的开放存取档案馆,用于存放和传播科学研究论文,无论它们是否被公开。论文可以来自法国或国外的教学和研究机构,也可以来自公共或私人研究中心。L’archive ouverte pluridisciplinaire
recommend-type

【实战演练】增量式PID的simulink仿真实现

# 2.1 Simulink仿真环境简介 Simulink是MATLAB中用于建模、仿真和分析动态系统的图形化环境。它提供了一个直观的用户界面,允许用户使用块和连接线来创建系统模型。Simulink模型由以下元素组成: - **子系统:**将复杂系统分解成更小的、可管理的模块。 - **块:**代表系统中的组件,如传感器、执行器和控制器。 - **连接线:**表示信号在块之间的流动。 Simulink仿真环境提供了广泛的块库,涵盖了各种工程学科,包括控制系统、电子和机械工程。它还支持用户自定义块的创建,以满足特定仿真需求。 # 2. Simulink仿真环境的搭建和建模 ### 2.
recommend-type

训练集和测试集的准确率都99%,但是预测效果不好

即使训练集和测试集的准确率都很高,但是在实际的预测中表现不佳,可能会有以下几个原因: 1. 数据质量问题:模型训练和测试的数据可能存在问题,比如数据标签错误、数据集采样不均衡、数据集中存在异常值等问题,这些问题可能会导致模型在实际预测中表现不佳。 2. 特征工程问题:模型的特征工程可能存在问题,导致模型无法很好地捕捉数据的特征,从而影响预测效果。 3. 模型选择问题:模型的选择可能不合适,比如选择的模型太简单,无法很好地拟合数据,或者选择的模型太复杂,导致过拟合等问题。 4. 超参数调整问题:模型的超参数可能没有调整到最佳状态,需要进行调整。 针对以上可能的原因,可以采取相应的措施进
recommend-type

JSBSim Reference Manual

JSBSim参考手册,其中包含JSBSim简介,JSBSim配置文件xml的编写语法,编程手册以及一些应用实例等。其中有部分内容还没有写完,估计有生之年很难看到完整版了,但是内容还是很有参考价值的。