CUPP 是一款免费的 Python 3 工具，它可以根据姓名、生日、宠物名或昵称这类个人信息，生成定制化的密码词表，支持通过交互式提问，或是利用已有的词典来生成内容。你可以搭配参数运行它，比如使用 – i 参数来进行信息分析，或是使用 – l 参数来下载大容量的词表。在合法的渗透测试或调查工作中，这个工具可以生成针对性的词表，用于高效的暴力破解或字典攻击，相比通用词表，它能够更快破解弱密码，为相关工作提供帮助。
在安全领域，有一类工具看起来“很原始”，代码也不复杂，却异常有效。
CUPP（Common User Passwords Profiler） 正是这样一个例子。
它不是暴力破解器，也不是高级漏洞利用工具，
它做的事情只有一件：
把一个“人”，转化成一组可预测的密码概率分布。
这恰恰是安全领域中最重要、也最容易被忽视的一种能力：人类行为建模。
一、CUPP 不解决“技术难题”，它解决“人性问题”
如果你从计算机科学的角度看密码问题，最自然的想法是：
- 密码是字符串
- 破解 = 穷举空间
- 空间足够大 ⇒ 安全
但现实世界完全不是这样。
真实世界里的密码，更像是：
- 名字 + 生日
- 昵称 + 123
- 宠物名 + !
- 一个“看起来复杂，但自己记得住”的组合
CUPP 的出发点非常直接：
既然密码是人设的，那就先把“人”建模出来。
二、CUPP 的核心思想：人 ≠ 随机数生成器
CUPP 的流程非常简单：
它不先跑算法，而是先问问题：
- 你叫什么？
- 你生日是什么？
- 有宠物吗？
- 有伴侣吗？
- 常用数字？
- 喜欢大小写吗？
- 会不会加特殊符号？
这些问题本身，已经透露了一个关键前提：
密码不是纯信息安全问题，而是记忆、身份与情绪的折中产物。
随后 CUPP 做的事情也并不“高级”：
- 排列组合
- 简单变形
- 常见规则叠加
但正是这种“低技术含量”的操作，让它在真实场景中极其有效。
三、这是一次非常典型的「人类行为建模」
如果换一个视角来看，CUPP 做的并不是“生成密码字典”，而是：
将一个具体的人，压缩成一个可搜索的可能性空间。
这和很多你熟悉的领域，其实是同一类问题：
- 推荐系统：把用户压缩成向量
- 广告系统：把行为压缩成标签
- 风控系统：把风险压缩成概率
- 安全测试：把人压缩成密码分布
CUPP 是其中最“裸露”的版本——
没有机器学习，没有神经网络，但逻辑极其清晰。
四、为什么这种“原始建模”反而更危险
一个反直觉的事实是：
越“人性化”的系统，越容易被攻击。
因为：
- 人追求可记忆性
- 人依赖熟悉元素
- 人会重复使用模式
而 CUPP 的成功，正是建立在这一点上。
从安全角度看，这意味着：
- 技术再复杂，只要人没变，漏洞就还在
- 密码策略如果不考虑人类行为，本质上是纸上谈兵
五、CUPP 给安全初学者的真正价值
如果你只是把 CUPP 当成一个“渗透工具”，那它很快就会显得过时。
但如果你把它当成：
安全领域中，最容易理解的人类行为建模示例
它的价值会非常长久。
它教会你的不是命令行参数，而是三件事：
- 攻击往往从理解人开始
- 建模比算力更重要
- 安全不是对抗机器，而是对抗人的习惯
Github：https://github.com/Mebus/cupp
油管：https://youtu.be/MyxpQQ7141Q
