工具推荐 | Xshell全版本解密工具(包括Xshell7)——SharpXDecrypt

article/2025/9/2 12:25:43

声明

本程序仅供个人恢复密码使用!

用户滥用造成的一切后果与作者无关!

使用者请务必遵守当地法律!

本程序不得用于商业用途,仅限学习交流!

请在下载后24小时内删除!如果代码中存在侵权行为,请联系我们删除。

工具介绍

在渗透测试的日常工作中,我们可能会遇到这样的问题,当我们拿到一台PC机器时,一般工作是对这台机器做相关信息收集,包括浏览器密码、Xshell密码等等。这款工具就是收集Xshell密码相关信息的。因为Xshell密码是在本地加密存储的。而网上之前的工具中,只能解密Xshell5和Xshell6的密码,对Xshell7毫无办法,为了解决这一问题,找到了这款工具——SharpXDecrypt。它可以将Xshell全版本凭证一键导出,针对Xshell全版本在本地保存的密码进行解密,包括最新的7系列版本!

使用方法

使用方法非常简单,开袋即食!打开cmd直接运行即可!比如:

C:\Users\xxxx\Desktop\xxx\Sxxx\bixx\Dxxxug> .\SharpXDecrypt.exe

在Cobalt Strike的使用方法

execute-assembly /path/to/SharpXDecrypt.exe

效果演示

image-20220223123508699

更新日志

  • v0.1.0, 2022-02-22, 创建

工具获取

GitHub地址:https://github.com/JDArmy/SharpXDecrypt

参考

https://github.com/HyperSine/how-does-Xmanager-encrypt-password

https://github.com/uknowsec/SharpDecryptPwd


http://chatgpt.dhexx.cn/article/JA1sAl00.shtml

相关文章

Keras中Sequential模型及方法详细总结

Sequential 序贯模型 序贯模型是函数式模型的简略版,为最简单的线性、从头到尾的结构顺序,不分叉,是多个网络层的线性堆叠。 Keras实现了很多层,包括core核心层,Convolution卷积层、Pooling池化层等非常丰富有趣的网…

sklearn中的模型评估

1. 介绍 有三种不同的方法来评估一个模型的预测质量: estimator的score方法:sklearn中的estimator都具有一个score方法,它提供了一个缺省的评估法则来解决问题。 Scoring参数:使用cross-validation的模型评估工具,依…

sklearn 模型在线学习、增量更新实现 (以SGD方式训练LR为例)

sklearn online learning 在 sklearn官方文档里以 online 为关键字进行检索 在线学习是可以通过小批量的数据迭代更新模型的权重,增量训练方法看 partial_fit,于是检索了一下 partial_fit,介绍如下: 不同与使用fit方法&#xff0…

机器学习——LR(线性回归)、LRC(线性回归分类)与人脸识别

忆如完整项目/代码详见github:https://github.com/yiru1225(转载标明出处 勿白嫖 star for projects thanks) 目录 系列文章目录 一、LR的概念、原理与LR用于简单数据的预测 1.LR简介 2.LR算法模型 3.LR用于简单数据的预测 二、LRC的简…

Toad:基于 Python 的标准化评分卡模型

大家好,我是东哥。 在信贷的风控模型中最常用、最经典的可能要属评分卡了,所谓评分卡就是给信贷客户进行打分,按照不同业务场景可为贷前、贷中、贷后和反欺诈,一般叫做ABCF卡。模型得到分数,通过设置cutoff阈值给出评…

LGB+LR的实践

文章目录 1 背景2 原理3 数据的准备3.1 读入数据3.2 切分训练集测试集 4 LR5 LGB6 LGBLR6.1 LGB实现6.2 LGB的vector导出来!6.2.1 训练集6.2.2 测试集 6.3 LRLGB 7 结果对比 1 背景 相信大名鼎鼎的GBDTLR组合很多小伙伴都听过,这种组合模型的预测效果要…

[机器学习] LR与SVM的异同

1 为什么将LR和SVM放在一起来进行比较? 回答这个问题其实就是回答LR和SVM有什么相同点。 第一,LR和SVM都是分类算法。 看到这里很多人就不会认同了,因为在很大一部分人眼里,LR是回归算法。我是非常不赞同这一点的,因…

pytorch:多标签分类的损失函数和准确率计算

1 损失函数 我们先用sklearn生成一个多标签分类数据集。 from sklearn.datasets import make_multilabel_classificationX, y make_multilabel_classification(n_samples1000,n_features10,n_classes3,n_labels2,random_state1) print(X.shape, y.shape)看一下标签长啥样。 …

caffe训练分类模型教程

caffe训练分类模型教程 1.已有图像存放在train和val下,book和not-book(两类)的图片数量相同 在caffe/data下新建一個myself文件夾,并新建两个文件夹分别命名为train和val 批量重命名图片 # -*- coding:utf8 -*- import os class …

金融风控实战——模型融合

过采样方法使用条件 (1)负样本可以代表样本空间 (2)数据是足够干净的(样本、特征没有噪声) 过拟合 (1)增多数据 (2)特征筛选 (3)调参…

【推荐算法】ctr预估模型总结(LR、FM、FFM、NFM、AFM、WDL、DCN、DeepFM、FwFM、FLEN)

文章目录 前言LRPOLY2FM(Factorization Machine)FFM(Field-aware Factorization Machine)AFM(Attention Factorization Machine)NFM(Neural Factorization Machine)WDL(w…

概率图模型 —— 串连 NB、LR、MEM、HMM、CRF

概率图模型(PGM),作为机器学习的重要分支,能串连起很多传统模型,比如 NB、LR、MEM、HMM、CRF、DBN 等。本篇文章,从串连多个模型的角度,来谈谈 PGM,顺便把这些模型回顾下。 1 Why PG…

基于GBDT+LR模型的深度学习推荐算法

GBDTLR算法最早是由Facebook在2014年提出的一个推荐算法,该算法分两部分构成,第一部分是GBDT,另一部分是LR.下面先介绍GBDT算法,然后介绍如何将GBDT和LR算法融合 1.1 GBDT算法 GBDT的全称是 Gradient Boosting Decision Tree&am…

Logistic逻辑回归模型(LR)基础

逻辑回归(Logistic Regression, LR)模型其实仅在线性回归的基础上,套用了一个逻辑函数,但也就由于这个逻辑函数,使得逻辑回归模型成为了机器学习领域一颗耀眼的明星,更是计算广告学的核心。本文主要详述逻辑回归模型的基础&#x…

模型压缩一-知识蒸馏

一、知识蒸馏简介 知识蒸馏是模型压缩方法中的一个大类,是一种基于“教师-学生网络(teacher-student-network)思想”的训练方法, 其主要思想是拟合教师模型(teacher-model)的泛化性等(如输出概率…

推荐系统之GBDT+LR

前言 前面讲过的FM与FFM模型虽然增强了模型的交叉能力,但是不管怎样都只能做二阶的交叉,如果想要继续加大特征交叉的维度,那就会出大计算爆炸的情况。所以Facebook提出了梯度提升树(GBDT)逻辑回归(LR&…

使用Keras进行单模型多标签分类

原文:https://www.pyimagesearch.com/2018/05/07/multi-label-classification-with-keras/ 作者:Adrian Rosebrock 时间:2018年5月7日 源码:https://pan.baidu.com/s/1x7waggprAHQDjalkA-ctvg (wa61) 译者&…

LR模型常见问题小议

 LR模型常见问题小议 标签: LR机器学习 2016-01-10 23:33 671人阅读 评论(0) 收藏 举报 本文章已收录于: 分类: 机器学习(10) 作者同类文章 X 版权声明:本文为博主原创文章&…

信用评分卡(A卡) 基于LR模型的数据处理及建模过程

数据来自:魔镜杯风控算法大赛(拍拍贷)。有关数据的具体描述可以看比赛页面。 0. 数据集的关键字段及描述: Master:每一行代表一个样本(一笔成功成交借款),每个样本包含200多个各类…

机器分类---LR分类+模型评估

文章目录 数据集ROC曲线与AUC理论知识曲线理解实例计算 代码 更详细的数据集介绍(有图形分析,应该比较好理解) https://blog.csdn.net/weixin_42567027/article/details/107416002 数据集 数据集有三个类别,每个类别有50个样本。…