25 Ноября 2024, 04:16

oclHashcat-lite

Автор Zhek@Ch, 12 Апреля 2011, 00:14

« предыдущая тема - следующая тема »

0 Пользователей и 1 Гость просматривают эту тему.

Zhek@Ch

Вышел первый публичный релиз приложения oclHashcat-lite, предназначенного для подбора паролей по их хешам с привлечением мощностей GPU. Основной задачей поставленной разработчиками oclHashcat-lite стало обеспечение экстремально высокой производительности вычисления значений, соответствующих заданному хэшу (продемонстрирован подбор среднего по сложности восьмисимвольного пароля из MD5-хэша за 9 минут). В настоящий момент поддерживается работа с хэшами MD4, MD5, SHA1 и SHA256.

Для ускорения подбора используются операции BIT_ALIGN и BFI_INT, поддержка которых присутствует в современных GPU AMD/ATI с поддержкой технологий CUDA или Stream, а также в картах NVIDIA с драйвером ForceWare v260.x. Для работы oclHashcat-lite необходимо наличие драйвера ForceWare v260.x или Catalyst v11.3+ с APP SDK2.4+ или с интегрированным OpenCL драйвером. При тестировании производительности на системе с драйвером ForceWare 260.19.29 и 7 GPU NVidia GTX580, скорость подбора MD5-паролей составила примерно 15800 млн комбинаций в секунду, SHA1 - 4768 M/s, NTLM - 22600 M/s, SHA256 - 2287 M/s.

Основные возможности:

  • Возможность задействования в процессе подбора до 15 GPU;
  • Доступность бинарных сборок для Linux и Windows (код не публикуется);
  • Поддержка программных интерфейсов OpenCL и CUDA;
  • Реализация нескольких алгоритмов подбора:
      MD5
    • md5($pass.$salt)
    • md5(md5($pass))
    • vBulletin < v3.8.5
    • SHA1
    • sha1($pass.$salt)
    • хэши из MySQL v4.1 и выше
    • MD4
    • NTLM
    • Domain Cached Credentials
    • SHA256
  • Низкая нагрузка на CPU в процессе подбора (во время подбора можно смотреть фильмы или играть в игры)
  • Поддержка распределенного подбора паролей на нескольких машинах;
  • Возможность остановки подбора и последующего продолжения с того же места;
  • Поддержка сессий;
  • Поддержка шестнадцатеричных salt-ов и символов;
  • Мониторинг температуры GPU для остановки процесса в случае перегрева.