好的，我现在需要帮用户解决他们的问题，即如何修改现有的Python脚本，使其支持多个MySQL连接，并且在遇到密文存储的密码时，能够给出类型判断和解密建议。首先，我得仔细理解用户的需求。
用户当前的脚本只能连接单个数据库，他们希望扩展到多个连接。这意味着需要在配置文件中支持多个数据库配置，比如通过JSON或YAML格式，每个数据库有自己的连接参数。然后，脚本需要遍历这些配置，逐一连接并采集数据。这涉及到修改数据采集部分，使其循环处理每个数据库连接，并可能将结果合并或分别处理。
接下来是关于密文密码的处理。用户提到当遇到密文存储的密码时，需要判断其加密类型，并提供解密建议。常见的加密方式包括哈希（如MD5、SHA-1、bcrypt）、对称加密（如AES、DES）和非对称加密（如RSA）。此外，有些系统可能使用自定义的加密方法或组合多种方式。
首先，我需要考虑如何检测密码字段。可能的方法包括字段名分析（如字段名包含“password”、“pwd”、“hash”等）、数据模式匹配（如MD5哈希是32位十六进制，bcrypt以$2a$开头），以及样本数据分析（如数据是否符合特定加密模式）。
然后，针对检测到的加密类型，给出解密建议。例如，如果是MD5哈希，建议使用彩虹表碰撞或暴力破解；如果是bcrypt，说明其安全性较高，破解难度大；如果是AES加密，则需要获取密钥和IV才能解密。此外，还要考虑是否有现成的工具或库可以辅助解密，比如hashcat对于哈希破解，或OpenSSL用于对称加密解密。
在实现上，可能需要一个加密检测模块，该模块接收字段名和样本数据，返回可能的加密类型和置信度。然后，根据检测结果生成建议。这部分可能需要集成一些正则表达式匹配、特征字符串识别，甚至调用外部库进行深度分析。
同时，用户要求支持多个MySQL连接，这意味着需要重构现有的数据库连接逻辑，从单一的连接处理改为循环处理多个配置。这可能涉及到配置文件的解析，错误处理（如某个数据库连接失败时继续处理下一个），以及结果汇总。
此外，还需要考虑如何将不同数据库的分析结果整合到最终的Excel报告中，可能需要为每个数据库创建单独的工作表，或者在总体报告中区分来源。
在代码结构上，可能需要将数据库连接和数据采集部分封装成函数，便于循环调用。加密检测和解密建议部分可以作为独立的函数或类，供数据采集过程中调用。
测试方面，需要确保多数据库配置的正确性，处理各种可能的异常情况，如无效的配置项、连接超时等。同时，加密检测的准确性也需要通过测试用例验证，比如不同加密类型的样本数据是否能被正确识别。
最后，用户可能还希望脚本能够自动化处理尽可能多的情况，减少手动干预，因此需要详细的日志记录和错误报告，方便用户查看哪些数据库处理成功，哪些失败，以及失败的原因。
总结来说，我需要分步骤处理：首先修改配置处理以支持多数据库，然后调整数据采集逻辑，接着实现加密检测与建议功能，最后整合所有内容并确保输出报告的正确性。同时，代码需要保持可维护性和扩展性，方便未来可能的修改或功能添加。
以下是为增强数据库安全审计工具而设计的改进方案，包含多数据库连接支持与密码加密分析功能：
python
import os
import pymysql
import openai
import json
import pandas as pd
import re
from typing import List, Dict
from cryptography.fernet import Fernet
====== 密码加密模式识别库 ======
class CryptoDetector:
"""密码加密模式识别与解密建议"""
HASH_PATTERNS = {
'md5': re.compile(r'^a-fA-F0-9{32}$'),
'sha1': re.compile(r'^a-fA-F0-9{40}$'),
'bcrypt': re.compile(r'^\$2aby?\$0-9+\$a-zA-Z0-9./+$'),
'pbkdf2': re.compile(r'^\$pbkdf2-.+$')
}
CIPHER_PATTERNS = {
'aes': re.compile(r'^A-Za-z0-9+/={24,}$'),
'base64': re.compile(r'^A-Za-z0-9+/=+$')
}
@classmethod
def detect_crypto_type(cls, sample: str) -> Dict:
"""检测加密类型及置信度"""
results = {}
哈希类型检测
for algo, pattern in cls.HASH_PATTERNS.items():
if pattern.match(str(sample)):
resultsalgo = 0.9 置信度评分
加密类型检测
for cipher, pattern in cls.CIPHER_PATTERNS.items():
if pattern.match(str(sample)):
resultscipher = 0.7
特殊前缀识别
if str(sample).startswith('{ENC}'):
results'custom' = 0.8
return results
@classmethod
def get_decrypt_advice(cls, crypto_types: Dict) -> str:
"""生成解密建议"""
advice =
for algo, score in sorted(crypto_types.items(), key=lambda x: -x1):
if algo == 'md5':
advice.append(f"MD5哈希：使用彩虹表碰撞（如hashcat -m 0）或在线解密网站")
elif algo == 'bcrypt':
advice.append(f"Bcrypt哈希：需GPU集群暴力破解（约$1/10亿次）")
elif algo == 'aes':
advice.append(f"AES加密：需获取密钥和IV（检查配置文件或内存dump）")
elif algo == 'custom':
advice.append(f"自定义加密：逆向工程查找加解密函数")
return "\n".join(advice) if advice else "无法识别加密类型"
====== 多数据库连接管理 ======
class DBConnectionManager:
"""多数据库连接处理器"""
def init(self, config_path: str = "db_config.json"):
self.configs = self.load_configs(config_path)
@staticmethod
def load_configs(path: str) -> ListDict:
"""加载多数据库配置"""
with open(path) as f:
configs = json.load(f)
配置解密示例（需根据实际情况修改）
for cfg in configs:
if cfg.get('encrypted'):
key = os.getenv('DECRYPTION_KEY').encode()
cipher = Fernet(key)
cfg'password' = cipher.decrypt(cfg'password'.encode()).decode()
return configs
用户当前的脚本只能连接单个数据库，他们希望扩展到多个连接。这意味着需要在配置文件中支持多个数据库配置，比如通过JSON或YAML格式，每个数据库有自己的连接参数。然后，脚本需要遍历这些配置，逐一连接并采集数据。这涉及到修改数据采集部分，使其循环处理每个数据库连接，并可能将结果合并或分别处理。
接下来是关于密文密码的处理。用户提到当遇到密文存储的密码时，需要判断其加密类型，并提供解密建议。常见的加密方式包括哈希（如MD5、SHA-1、bcrypt）、对称加密（如AES、DES）和非对称加密（如RSA）。此外，有些系统可能使用自定义的加密方法或组合多种方式。
首先，我需要考虑如何检测密码字段。可能的方法包括字段名分析（如字段名包含“password”、“pwd”、“hash”等）、数据模式匹配（如MD5哈希是32位十六进制，bcrypt以$2a$开头），以及样本数据分析（如数据是否符合特定加密模式）。
然后，针对检测到的加密类型，给出解密建议。例如，如果是MD5哈希，建议使用彩虹表碰撞或暴力破解；如果是bcrypt，说明其安全性较高，破解难度大；如果是AES加密，则需要获取密钥和IV才能解密。此外，还要考虑是否有现成的工具或库可以辅助解密，比如hashcat对于哈希破解，或OpenSSL用于对称加密解密。
在实现上，可能需要一个加密检测模块，该模块接收字段名和样本数据，返回可能的加密类型和置信度。然后，根据检测结果生成建议。这部分可能需要集成一些正则表达式匹配、特征字符串识别，甚至调用外部库进行深度分析。
同时，用户要求支持多个MySQL连接，这意味着需要重构现有的数据库连接逻辑，从单一的连接处理改为循环处理多个配置。这可能涉及到配置文件的解析，错误处理（如某个数据库连接失败时继续处理下一个），以及结果汇总。
此外，还需要考虑如何将不同数据库的分析结果整合到最终的Excel报告中，可能需要为每个数据库创建单独的工作表，或者在总体报告中区分来源。
在代码结构上，可能需要将数据库连接和数据采集部分封装成函数，便于循环调用。加密检测和解密建议部分可以作为独立的函数或类，供数据采集过程中调用。
测试方面，需要确保多数据库配置的正确性，处理各种可能的异常情况，如无效的配置项、连接超时等。同时，加密检测的准确性也需要通过测试用例验证，比如不同加密类型的样本数据是否能被正确识别。
最后，用户可能还希望脚本能够自动化处理尽可能多的情况，减少手动干预，因此需要详细的日志记录和错误报告，方便用户查看哪些数据库处理成功，哪些失败，以及失败的原因。
总结来说，我需要分步骤处理：首先修改配置处理以支持多数据库，然后调整数据采集逻辑，接着实现加密检测与建议功能，最后整合所有内容并确保输出报告的正确性。同时，代码需要保持可维护性和扩展性，方便未来可能的修改或功能添加。
以下是为增强数据库安全审计工具而设计的改进方案，包含多数据库连接支持与密码加密分析功能：
python
import os
import pymysql
import openai
import json
import pandas as pd
import re
from typing import List, Dict
from cryptography.fernet import Fernet
====== 密码加密模式识别库 ======
class CryptoDetector:
"""密码加密模式识别与解密建议"""
HASH_PATTERNS = {
'md5': re.compile(r'^a-fA-F0-9{32}$'),
'sha1': re.compile(r'^a-fA-F0-9{40}$'),
'bcrypt': re.compile(r'^\$2aby?\$0-9+\$a-zA-Z0-9./+$'),
'pbkdf2': re.compile(r'^\$pbkdf2-.+$')
}
CIPHER_PATTERNS = {
'aes': re.compile(r'^A-Za-z0-9+/={24,}$'),
'base64': re.compile(r'^A-Za-z0-9+/=+$')
}
@classmethod
def detect_crypto_type(cls, sample: str) -> Dict:
"""检测加密类型及置信度"""
results = {}
哈希类型检测
for algo, pattern in cls.HASH_PATTERNS.items():
if pattern.match(str(sample)):
resultsalgo = 0.9 置信度评分
加密类型检测
for cipher, pattern in cls.CIPHER_PATTERNS.items():
if pattern.match(str(sample)):
resultscipher = 0.7
特殊前缀识别
if str(sample).startswith('{ENC}'):
results'custom' = 0.8
return results
@classmethod
def get_decrypt_advice(cls, crypto_types: Dict) -> str:
"""生成解密建议"""
advice =
for algo, score in sorted(crypto_types.items(), key=lambda x: -x1):
if algo == 'md5':
advice.append(f"MD5哈希：使用彩虹表碰撞（如hashcat -m 0）或在线解密网站")
elif algo == 'bcrypt':
advice.append(f"Bcrypt哈希：需GPU集群暴力破解（约$1/10亿次）")
elif algo == 'aes':
advice.append(f"AES加密：需获取密钥和IV（检查配置文件或内存dump）")
elif algo == 'custom':
advice.append(f"自定义加密：逆向工程查找加解密函数")
return "\n".join(advice) if advice else "无法识别加密类型"
====== 多数据库连接管理 ======
class DBConnectionManager:
"""多数据库连接处理器"""
def init(self, config_path: str = "db_config.json"):
self.configs = self.load_configs(config_path)
@staticmethod
def load_configs(path: str) -> ListDict:
"""加载多数据库配置"""
with open(path) as f:
configs = json.load(f)
配置解密示例（需根据实际情况修改）
for cfg in configs:
if cfg.get('encrypted'):
key = os.getenv('DECRYPTION_KEY').encode()
cipher = Fernet(key)
cfg'password' = cipher.decrypt(cfg'password'.encode()).decode()
return configs
