【源码】基于Python的密码破解分析系统

项目简介

本项目是基于Python的密码破解分析系统，借助机器学习模型对密码破解数据展开分析，探索密码破解规律，以提高密码破解效率。系统具备数据预处理、模型训练、模型评估与可视化等功能。

项目的主要特性和功能

1. 数据预处理：可进行数据清洗、分割和标准化，保障数据质量，利于模型训练。
2. 模型训练：采用长短期记忆网络（LSTM）和序列到序列（Seq2Seq）模型训练，并优化模型参数。
3. 模型评估：运用贪婪搜索和集束搜索算法评估模型性能，计算命中率、召回率等指标。
4. 可视化展示：利用matplotlib等库对模型评估结果进行可视化，直观呈现模型性能。

安装使用步骤

1. 准备环境：安装Python和PyTorch等必要的开发环境。
2. 获取数据：从指定路径下载或生成包含密码破解数据的CSV文件。
3. 运行代码：运行main.py文件，根据命令行参数选择相应功能（如模型训练、模型评估、可视化展示等）。
4. 分析结果：查看输出文件或图形，分析模型性能。

注意事项

1. 数据质量：保证输入数据格式和完整性等方面的质量。
2. 模型参数：根据具体任务调整模型参数，优化性能。
3. 计算资源：模型训练需较大计算资源，确保硬件资源充足。
4. 版本兼容性：代码可能依赖特定版本的Python库，保证库版本与代码要求一致。

下载地址

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