Taggat med: Nvidia

🐈 Hashcat och oclHashcat nu öppen källkod

hashcat

Hashcat och oclHashcat har nu släppts som öppen källkod på Github. Verktygen används för att knäcka lösenord och är ett bra alternativ till John the Ripper. Att Hashcat nu är öppen källkod kommer eventuellt göra att stöd för fler plattformar och algoritmer kommer in snabbare samt så är det bra för många av oss som jobbar med slutna projekt.

World’s fastest and most advanced GPGPU-based password recovery utility

Främst används oclHashcat för dess stöd när det gäller GPU:er och (AMD) OpenCL samt (Nvidia) CUDA.

Även så stödjer hashcat hela 170 olika lösenordshashar från vanliga såsom MD5, SHA-512, SHA-3 och mer ovanliga såsom Streebog, Juniper, Lastpass och 1Password.

Hashcat Prestada

För att förstå hur bra prestanda hashcat har så finnes följande exempel med fyra olika datorer utrustade med diverse hårdvara:

  • PC1: Windows 7, 32 bit
  • Catalyst 14.9
  • 1x AMD hd7970
  • 1000mhz core clock
  • oclHashcat v1.35
  • PC2: Windows 7, 64 bit
  • ForceWare 347.52
  • 1x NVidia gtx580
  • stock core clock
  • oclHashcat v1.35
  • PC3: Ubuntu 14.04, 64 bit
  • ForceWare 346.29
  • 8x NVidia Titan X
  • stock core clock
  • oclHashcat v1.36
  • PC4: Ubuntu 14.04, 64 bit
  • Catalyst 14.9
  • 8x AMD R9 290X
  • stock core clock
  • oclHashcat v1.35

 

Hash Type PC1 PC2 PC3 PC4
MD5 8581 Mh/s 2753 Mh/s 115840 Mh/s 92672 Mh/s
SHA1 3037 Mh/s 655 Mh/s 37336 Mh/s 31552 Mh/s
SHA256 1122 Mh/s 355 Mh/s 14416 Mh/s 12288 Mh/s
SHA512 414 Mh/s 104 Mh/s 4976 Mh/s 4552 Mh/s
SHA-3 (Keccak) 179 Mh/s 92 Mh/s 3400 Mh/s 2032 Mh/s
RipeMD160 1810 Mh/s 623 Mh/s 23936 Mh/s 20016 Mh/s
Whirlpool 65845 kh/s 85383 kh/s 1480000 kh/s 1122304 kh/s
LM 1388 Mh/s 450 Mh/s 15616 Mh/s 16392 Mh/s
NTLM 16916 Mh/s 4185 Mh/s 250360 Mh/s 175808 Mh/s
NetNTLMv1 9108 Mh/s 2330 Mh/s 56448 Mh/s 97800 Mh/s
NetNTLMv2 589 Mh/s 200 Mh/s 7944 Mh/s 6496 Mh/s
WPA/WPA2 142 kh/s 48 kh/s 2096 kh/s 1536 kh/s

Länk till Github:

Så använder du molnet för lösenordsknäckning

Visste du att Amazon hyr ut datorkapacitet per timme? Ja, det vet nog de flesta. Men få vet att de även hyr ut kapacitet där en GPU (läs kraftfullt grafikkort) ingår. Från 2$ per timme så kan du få tillgång till en mycket kraftfull server för att utföra lösenordsknäckning med, här tänkte vi ge en liten guide till hur du kan komma igång och knäcka lösenord i molnet.

1. Skaffa ett Amazon Web Services-konto och gå in på EC2-konsollen för US-east.

2. Dra igång en ny server med ”Launch instance”-knappen och välj sedan Community AMIs fliken där du söker efter följande serverkopia: ami-aa30c7c3

3. Gå igenom alla steg och ställ in så du kan logga in på servern med ssh. Det kan vara lite bökigt om det är första gången du använder Amazon EC2.

När du väl kommit in så följer du denna guide:

1
2
3
4
# wget  http://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/3_2/sdk/gpucomputingsdk_3.2.12_linux.run
# chmod +x gpucomputingsdk_3.2.12_linux.run
# ./gpucomputingsdk_3.2.12_linux.run
(Tryck bara enter på alla frågor)

Nu måste vi installer g++ kompilatorn:

1
# yum install automake autoconf gcc-c++

Sedan måste vi kompilera biblioteken:

1
2
3
# cd ~/NVIDIA_GPU_Computing_SDK/C/
# make lib/libcutil.so
# make shared/libshrutil.so

Dax att ladda hem och bygga + installera CUDA-Multiforcer:

1
2
3
4
5
6
7
# cd ~/NVIDIA_GPU_Computing_SDK/C/
# wget http://www.cryptohaze.com/releases/CUDA-Multiforcer-src-0.7.tar.bz2 -O src/CUDA-Multiforcer.tar.bz2
# cd src/
# tar xjf CUDA-Multiforcer.tar.bz2
# cd CUDA-Multiforcer-Release/argtable2-9/
# ./configure && make && make install
# cd ../

Tyvärr så är dess Makefile lite felaktig så vi måste byta ut nedan rad

1
CCFILES := -largtable2 -lcuda

så den istället ser ut så här:

1
LINKFLAGS := -largtable2 -lcuda

Sen är det bara att skriva make, om allt gick bra så bör du ha en fil här: ~/NVIDIA_GPU_Computing_SDK/C/bin/linux/release/CUDA-Multiforcer. Du kan sedan exekvera mjukvaran på följande sätt:

1
2
3
4
# export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/lib:$LD_LIBRARY_PATH
# export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda/lib64:$LD_LIBRARY_PATH
# cd ~/NVIDIA_GPU_Computing_SDK/C/src/CUDA-Multiforcer-Release/
# ../../bin/linux/release/CUDA-Multiforcer -h SHA1 -f test_hashes/Hashes-SHA1-Full.txt –min=1 –max=6 -c charsets/charset-upper-lower-numeric-symbol-95.chr

Grattis! Du har nu en helt egen lösenordsforcerare i molnet. Glöm inte att använda exempelvis -h FASTMD5 om det är MD5 du vill knäcka.

Grafikkortet som används i våra tester var NVIDIA Tesla M2050.

Gällande prestanda så får vi 487.3 miljoner MD5-försök per sekund.

Denna guide baseras på detta blogginlägg.