选择合适高效的密码字典在基于字典的密码破解中是比较困难的,再加上不同地域不同国家的人使用密码习惯不尽相同,这为选择密码字典增加了新的难点。鉴于此,本文收集了多个网络上泄露的密码字典,分析了密码潜在的特征,挖掘了人们设定密码的规律,对比不同用户群体密码间的差异,提出了针对特定方向或者特定应用的专用字典密码破解的方法。首先,本文在泄露的密码字典基础上,从密码长度、密码字符类别、字符组合概率、密码中常用字符以及用户名与密码之间的碰撞等角度,分析密码的特征以及密码字典间的差异,并总结密码破解的可行方法。其次,在密码分析的基础上,本文设计了一种通用密码字典生成的算法和基于规则的密码字典生成的算法;研究了基于马尔科夫模型的密码生成方法,并分析阶数、阈值等参数对该模型的影响;提出了一种专用字典密码破解的方法,该方法首先通过通用字典、基于规则的字典或者暴力破解出部分结果,然后利用此结果,应用马尔科夫模型,生成新的密码字典,并有效破解剩余的密码。然后,本文对MS-CHAPv2认证协议进行安全性分析,讨论了协议存在的漏洞,结合协议加密的特点,设计了三种协议破解的方法。针对密码查找和执行效率的问题,提出了密码哈希索引算法、分布式字典破解的方法和GPU破解的方法。最后,设计并实现破解MS-CHAPv2协议的原型系统PCS。该系统包括CPU小字典破解、CPU大字典破解和GPU暴力破解三种破解方法,并依次进行破解。本文详细说明破解的过程和专用密码字典生成的方法,并通过实际网络环境中PPTP协议数据流量构造MS-CHAPv2密码破解任务,对该系统进行测试,结果表明,本文提出的方法能有效提高破解率。