0. 安装之前确保关闭selinux和iptables服务，所有命令在root用户下执行。
1. 安装nvidia显卡驱动。
1.1 去http://www.nvidia.com 下载对应显卡芯片的驱动，下载下来为.run格式
1.2 关掉X init 3
1.3 禁用Nouveau驱动，修改/etc/modprobe.d/blacklist.conf文件，在里面加入blacklist nouveau。
1.4 重新建立initramfs image文件。（相当于重新编译内核文件）
mv /boot/initramfs-$(uname -r).img /boot/initramfs-$(uname -r).img.bak
dracut -v /boot/initramfs-$(uname -r).img $(uname -r)
（第一步备份当前内核文件，第二步编译内核，如果操作失败导致无法启动用安装光盘的救援模式恢复即可）。
1.5 重启系统，运行显卡安装程序，运行./NvidiaXXXXX.run
2. 安装pyrit
2.1 下载地址：http://code.google.com/p/pyrit/
2.2 下载之后解压缩 tar xvzf pyrit-0.4.0.tar.gz
2.3 安装：python setup.py build
python setup.py install
安装完成后可以运行 pyrit benchmark测试cpu性能。
3. 安装Nvidia CUDA SDK，搭建CUDA编程环境。
3.1 先安装内核相关的软件包，我是直接yum install kernel*。至于哪个有用就不知道了。
3.2 去nvidia官网下载CUDA Toolkit，rpm包直接双击安装就行了。
3.3 sdk下载地址：developer.download.nvidia.com/compute/cuda/4_0/toolkit/cudatoolkit_4.0.17_linux_64_fedora13.run
3.4 安装sdk：./cudatoolkit_4.0.17_linux_32_fedora13.run
3,5 添加$PATH环境变量
编辑profile文件：vim /etc/profile
添加以下内容：
PATH=$PATH:/usr/local/cuda/bin LD_LIBRARY_PATH=${LD_LIBRARY_PATH}:/usr/local/cuda/lib64:/usr/local/cuda/lib export PATH export LD_LIBRARY_PATH
3.6 完成后重启系统，运行nvcc -V查看是否成功。
4. 安装cpyrit-cuda
步骤同pryit，前提是CUDA SDK安装成功。
5. 安装字典hash工具genpmk,包含在COWPATTY中.
5.1 下载cowpatty,地址: http://www.willhackforsushi.com/Cowpatty.html.下载后解压
5.2 安装必要的工具：openssl, libpcap-dev
5.3 make
5.4 make strip
5.5 make install
6. 根据字典制作预运算Hash Table.
genpmk -f dictionary -d hash -s SSID
参数解释：
-f 这里跟上采用的字典
-d 生成的Table文件名称
-s 目标AP的ESSID
一次预运算只能对应一个SSID,不能通用.制作过程很慢,不支持GPU加速,而且多核cpu下genpmk只能使用一个核心运算.要想改进的话只能修改源码了.
7. 使用预运算的hash table进行WPA破解.
pyrit -r cap文件 -i 预运算hashtable attack_cowpatty
参考文章：
http://www.xue5.com/Developer/C++/492704.html
http://blog.sina.com.cn/s/blog_4290307a0100slfs.html
http://blog.sina.com.cn/s/blog_8a94d82b0101c2t5.html
http://pc.kaoshibaike.com/rj/zhongji/other/200903/134422.html