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项目 ciphey

ciphey 是下一代解码工具，由为您带来 Ciphey 的同一批人构建。

我们完全打算用 ciphey 取代 Ciphey。

✨ 您可以在此处阅读更多关于 ciphey 的信息 https://skerritt.blog/introducing-ciphey/ ✨

如何使用

使用 ciphey 最简单的方法是加入 Discord 服务器，前往 #bots 频道并使用 $ciphey 来使用 ciphey。输入 $help 获取有用信息！

第二种最佳方法是使用 cargo install ciphey 并通过 ciphey 调用它。

您也可以 git clone 此仓库并运行 docker build . 来获取镜像。

特性

一些您可能感兴趣、我们也引以为豪的特性。

快速

ciphey 很快。非常快。其他解码器如 Ciphey 需要先进的人工智能来确定应该走哪条路径来解码（是接下来尝试 Caesar 还是 Base64 等）。

ciphey 如此之快，以至于我们目前无需担心这个问题。Ciphey 每完成 1 次解码，ciphey 可以完成约 7 次。速度提升了 700%。

库优先

ciphey 有两个主要部分：库和 CLI。CLI 只是使用该库，这意味着您可以在 ciphey 之上进行构建。我们构建的一些功能包括：

• 一个 Discord 机器人
• 对整个程序更好的测试 💖
• 这个 CLI

解码器

ciphey 目前支持 16 个解码器，并且正在快速增长。Ciphey 支持约 50 个，我们每天都在添加更多。

计时器

Ciphey 的一大问题是它可能会永远运行下去。如果它无法解码您的文本，您永远不会知道！

ciphey 有一个计时器（内置于库和 CLI 中），这意味着它最终会过期。CLI 默认为 5 秒，Discord 机器人默认为 10 秒（考虑到网络消息的传输）。

更好的文档，更好的测试

ciphey 已经有约 120 个测试、文档测试（以确保我们的文档保持最新），并且我们对所有主要组件强制执行文档。这很美好。

LemmeKnow

LemmeKnow 是 PyWhat 的 Rust 版本。它快了 33 倍，这意味着我们现在可以比 Python 快 3300% 地解码并确定某物是否是 IP 地址之类的。

多线程

Ciphey 不支持多线程，它相当慢。ciphey 使用 Rayon 原生支持多线程，这是目前最快的多线程库之一。

虽然仅有 16 个解码器（且它们相当快）时我们并未完全看到其效果，但随着我们添加更多解码器（以及更慢的解码器），我们将看到它不会对整体程序速度产生太大影响。

多级解码

Ciphey 不支持多级解密，例如 Rot13 -> Base64 -> Rot13 这样的路径，因为它太慢了。ciphey 足够快以支持这一点，尽管我们计划最终将其关闭。

可配置的明文检测灵敏度

ciphey 现在支持可配置的乱码检测灵敏度级别，允许在不同类型的编码中更准确地识别明文。像 Caesar 这样的经典密码使用低灵敏度以更好地处理类似英语的结果，而大多数其他解码器默认使用中灵敏度。

此功能有助于减少明文检测中的误报和漏报，使 ciphey 在更广泛的编码文本中更加可靠。

使用 BERT 增强明文检测

ciphey 现在提供使用来自 gibberish-or-not crate 的基于 BERT 的模型增强的明文检测。此功能：

• 将明文检测准确率提高约 40%
• 减少识别明文时的误报和漏报
• 可以在首次运行设置期间启用，或稍后使用 ciphey --enable-enhanced-detection 启用
• 需要一次性下载 500MB 的 AI 模型（需要免费的 Hugging Face 账户）

新特性

更好的搜索算法

我们现在使用 A* 搜索。这非常快。

A* 通过使用启发式来估计从当前状态到达目标的成本。

首先，我们对像 Base64 这样非常快的解码器忽略启发式，并确保每次在每个节点上首先运行它们。

然后，我们使用 cipher_identifier 计算剩余解码器的启发式，它可以确定给定字符串是某种密码的概率。

我们将先前的结果存储在缓存中，以避免重新计算相同的路径。

我们修剪搜索树以避免不必要的计算，并在内存使用过高时保持其降低。

我们还跟踪解码器的统计数据，以动态优先考虑效果更好的解码器（例如：caesar 很受欢迎，但 Beaufort 不是，因此 Caesar 将动态优先于 Beaufort）

最后，我们跟踪流行的配对。所以 base64 -> base64 非常流行，因此我们优先考虑该路径（以及其他路径）。

自定义主题

您现在可以为 ciphey 设置自定义主题。如果您想让 ciphey 看起来不同，这很有用。

这也有助于可访问性。

Vigenere

我们现在使用也许是最好的 Vigenere 算法。

它快速、准确，并且比任何其他算法更好地处理非字母字符。

更好的英语检查

我们使用 qudgaram / trigram / 英语词典检查器来计算明文的概率。

我们根据密码更改阈值。例如，Caesar 返回的文本“看起来”像英语，而 base64 则不是。

除此之外，我们有一个流行正则表达式的数据库（约 500 个），包括 API 密钥、MAC 地址等。

我们还有一个 is_password 函数来确定字符串是否是数据转储中出现的精确密码。

更多密码

• Braille
• Atbash
• Vigenere

数据库

我们现在将统计数据存储在数据库中。这对于查看 ciphey 随时间推移的表现很有用。

AI 使用

我们将 AI 用于两件事：

1. TUI 完全是 vibe 编码的。
2. 我让 AI 花费数小时研究现有的每一个 CTF 挑战。它创建了一个包含 15,071 个 CTF 的列表。然后它遍历每一个 CTF 并寻找 writeup。在这些 writeup 中，它寻找任何与编码/解码相关的内容。然后它用这些创建了测试。这使我们能够增加测试覆盖率，并确保所有 CTF 编码/解码挑战都可以用此工具解决。