PassLLM

用个人信息加 LoRA 微调,让口令猜测更贴近真人习惯

开源 🏷️完全免费 🔧 仅开源项目,无在线服务,需自行部署 评测安全 🍴 复刻 23 🐛 待处理 2 👀 关注 4
GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 130
维护状态 活跃
是否开源 开源
定价模式 🏷️完全免费 开源项目,免费使用

项目预览

PassLLM 项目界面预览图
图片来源:GitHub 官方仓库名片

项目数据

分类评测安全
开发团队Tzohar
定价模式🏷️完全免费
价格说明开源项目,免费使用
访问状态🔧 仅开源项目,无在线服务,需自行部署
是否开源是
开源协议GPL-3.0
主要语言Python
技术栈/模型ai,artificial-intelligence,deep-learning,generative-ai,hacking,hashcat,llm,lora,machine-learning,nlp,osint,password,password-recovery,pentesting,python,pytorch,redteam,security,transformers
GitHub 星标★ 130
上线时间2026-01-07 00:00:00
代码更新2026-11-06
仓库体积3.8 MB
本站数据更新2026-11-11
维护状态活跃
收录时间2026-11-11
浏览次数0

项目介绍

PassLLM 是一个基于 PyTorch 的口令猜测研究工具,对应 USENIX 2025 论文实现。它把大语言模型与 LoRA 微调结合,并引入目标对象的公开个人信息(PII)作为条件,用来生成更贴近真实用户习惯的口令候选,供授权渗透测试与口令强度评估使用。项目提供从数据准备、模型微调到候选生成和 hashcat 规则对接的流程,强调在消费级显卡上即可完成训练与推理。相比传统字典与统计模型,论文报告在多个数据集上命中率提升超过 45%。适合安全研究人员复现学术结果、企业红队在授权范围内评估口令策略,以及研究 LLM 在口令安全领域的应用边界。

Star 增长趋势

本站每日记录该项目 GitHub 星标变化,观测越久曲线越完整

数据来源:GitHub API 逐日快照 · 收录于 2026-11-11 · 当前星标 ★ 130

核心亮点

  • 提供完整 PyTorch 训练与推理脚本,可直接复现论文流程
  • 引入 PII 条件与 LoRA 低秩微调,消费级显卡即可跑通
  • 生成结果可对接 hashcat 等工具,便于融入现有评估流程

不足之处

  • 依赖高质量 PII 数据,实际获取与清洗成本较高
  • 早期项目,文档与社区案例较少,问题排查依赖读源码
  • 模型与数据合规要求高,误用风险需要使用者自行把控

适用场景

  • 企业红队在授权范围内评估员工口令强度
  • 安全研究人员复现 USENIX 2025 口令猜测论文
  • 高校教学演示 LLM 微调在口令安全中的应用

替代项目

PassGAN、Hashcat、John the Ripper

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