Безопасность 183 просмотров 2018-07-26

Взлом с помощью видеокарты

Из-за увеличения популярности облачных экземпляров для взлома паролей мы решили сосредоточить наши усилия на оптимизации подхода Kali. Мы заметили, что Amazon AWS P2-Series и Microsoft Azure NC-Series ориентированы на Windows и Ubuntu. Соответствующие записи в блогах и руководства последовали этому примеру. Хотя эти экземпляры ограничены аппаратными возможностями NVIDIA Tesla K80, возможность быстрого развертывания экземпляра Kali с поддержкой CUDA привлекательна.

Установка проприетарных графических драйверов всегда была источником разочарования; к счастью, улучшения в упаковке сделали этот процесс более плавным.

Предпосылки

Во-первых, вам необходимо убедиться, что ваша система полностью обновлена и что ваша карта поддерживает CUDA.
Примечание. Рекомендуется использовать графические процессоры с возможностями CUDA > 5.0, но графические процессоры с меньшим количеством по-прежнему будут работать.

apt-get update && apt-get dist-upgrade -y

После того как мы обновили систему, нам нужно проверить модули ядра nouveau, и если они включены, запишите их в черный список.

root@kali:~# lsmod |grep -i nouveau nouveau 1499136 1 mxm_wmi 16384 1 nouveau wmi 16384 2 mxm_wmi,nouveau video 40960 1 nouveau

echo -e "blacklist nouveau\noptions nouveau modeset=0\nalias nouveau off" > /etc/modprobe.d/blacklist-nouveau.conf

После изменения параметров ядра нам необходимо обновить наши initramfs, а затем перезагрузиться.

update-initramfs -u && reboot

Установка на локальном компьютере

После того, как мы перезагрузились и определили, что модули nouveau не загружены, мы продолжим установку OpenCL ICD Loader, Drivers и инструментария CUDA.

apt-get install -y ocl-icd-libopencl1 nvidia-driver nvidia-cuda-toolkit

Во время установки драйверов система создавала новые модули ядра, поэтому требуется перезагрузка.

Проверка установки драйвера

Теперь, когда наша система должна быть готова к работе, нам нужно проверить правильность загрузки драйверов. Мы можем быстро проверить это, запустив инструмент nvidia-smi .

Когда вывод правильно отображает наш драйвер и графический процессор, мы можем погрузиться в взлом паролей. Прежде чем зайти слишком далеко вперед, давайте проверим двойную проверку, чтобы убедиться, что hashcat и CUDA работают вместе.

root@kali:~# hashcat -I OpenCL Info: Platform ID #1 Vendor : NVIDIA Corporation Name : NVIDIA CUDA Version : OpenCL 1.2 CUDA 8.0.0 Device ID #1 Type : GPU Vendor ID : 32 Vendor : NVIDIA Corporation Name : Tesla K80 Version : OpenCL 1.2 CUDA Processor(s) : 13 Clock : 823 Memory : 2047/11439 MB allocatable OpenCL Version : OpenCL C 1.2 Driver Version : 375.26

Примечание.
Если вы получите сообщение об ошибке c lGetDeviceIDs (): CL_DEVICE_NOT_FOUND с идентификатором платформы ID Поставщик: Mesa run:

apt-get remove mesa-opencl-icd

Кажется, все работает, давайте продолжим и проведем контрольный тест.

Benchmarking

root@kali:~# hashcat -b OpenCL Platform #1: NVIDIA Corporation ====================================== * Device #1: Tesla K80, 2047/11439 MB allocatable, 13MCU Hashtype: MD5 Speed.Dev.#1.....: 4247.2 MH/s (102.66ms) Hashtype: SHA1 Speed.Dev.#1.....: 1850.5 MH/s (58.64ms) Hashtype: SHA256 Speed.Dev.#1.....: 785.1 MH/s (69.41ms)

Cracking

Теперь давайте взломать некоторые хеши. Мы собираемся использовать пример хэш-файла NetNTLMv2, найденный в wiki-файле hashcat.

root@kali:~# hashcat -a 0 -m 5600 ntlmv2.hash dict.txt OpenCL Platform #1: NVIDIA Corporation ====================================== * Device #1: Tesla K80, 2047/11439 MB allocatable, 13MCU ADMIN::N46iSNekpT:08ca45b7d7ea58ee:88dcbe4446168966a153a0064958dac6:5c7830315c7830310000000000000b45c67103d07d7b95acd12ffa11230e0000000052920b85f78d013c31cdb3b92f5d765c783030:hashcat Session..........: hashcat Status...........: Cracked Hash.Type........: NetNTLMv2 Hash.Target......: ADMIN::N46iSNekpT:08ca45b7d7ea58ee:88dcbe4446168966a153a0064958dac6:5c7830315c7830310000000000000b45c67103d07d7b95acd12ffa11230e0000000052920b85f78d013c31cdb3b92f5d765c783030 Input.Base.......: File (dict.txt) Input.Queue......: 1/1 (100.00%) Speed.Dev.#1.....: 0 H/s (0.10ms) Recovered........: 1/1 (100.00%) Digests, 1/1 (100.00%) Salts Progress.........: 101/101 (100.00%)

Успех! Мы взломали пример хэша и доказали, что наша установка функциональна. Существует множество конфигураций для улучшения скорости, не упомянутых в этом руководстве. Однако мы рекомендуем вам взглянуть на документацию hashcat для ваших конкретных случаев.

Запуск экземпляра GPU в AWS

Мы зарегистрировали новые образы с разрешением CUDA Kali Rolling с Amazon, которые работают из коробки с образами P2 AWS. Если вам не требуется никакая дополнительная настройка, вы можете запустить их с помощью экземпляра GPU Kali менее чем за 30 секунд. Все, что вам нужно сделать, это выбрать экземпляр P2.