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Fernando Perera

Contenido

• Introducción al Cracking de Contraseñas

• Objetivos y Reconocimiento

• Arquitectura y Montaje

• Pruebas generales y Resultados

• Conclusiones

Cracking de Contraseñas

• Almacenamiento de contraseñas resumidas en un Hash.

• Ataques basados en prueba y error

Proceso Hash

P@ssw0rd! 217E50203A5ABA59CEFA863C724BF61B

Proceso Hash-1217E50203A5ABA59CEFA863C724BF61B P@ssw0rd!

Cracking de Contraseñas

916132832

1E+23

2E+23

3E+23

4E+23

5E+23

6E+23

5 6 7 8 9 10 11 12

Co

mb

inac

ion

es P

osi

ble

s

Tamaño en número de caracteres

Número de combinaciones posibles.

95 caracteres 78 caracteres 62 caracteres

Cracking de Contraseñas

916132832

9.161E+09

9.161E+10

9.161E+11

9.161E+12

9.161E+13

9.161E+14

9.161E+15

9.161E+16

9.161E+17

9.161E+18

9.161E+19

9.161E+20

9.161E+21

9.161E+22

9.161E+23

5 6 7 8 9 10 11 12

Co

mb

inac

ion

es P

osi

ble

s

Tamaño en número de caracteres

Número de combinaciones posibles. Escala Logarítmica

95 caracteres 78 caracteres 62 caracteres

Cracking de Contraseñas

• Muchos sistemas usan Salt para ayudar a securizar las contraseñas almacenadas

• Dificultan los ataques pre-computados

Proceso Hash

salt1P@ssw0rd! salt1:E7298088BEE4EF089B51CB6630069FEB

Proceso Hash

salt2P@ssw0rd! salt2:351C08787A8E74FDB7C07F55FB9BF6C0

Cracking de Contraseñas

• Ataques de Diccionario

– Ficheros de palabras

• Ataques de Fuerza Bruta personalizados

– Generación de combinaciones de caracteres durante el proceso de cracking

– Podemos reducir el espacio de claves ajustando una Máscara de caracteres.

Objetivos y Reconocimiento

Software Libre

• Software:

– 1 Nodo

– Clustering

Objetivos y Reconocimiento

Objetivos y Reconocimiento

• Hashcat– Paralelización del trabajo entre múltiples GPU

– Más de 150 algoritmos disponibles

– Ataques de Máscara (Fuerza Bruta “personalizada”), Diccionarios y Reglas.

• Hashtopus– Organización de tareas

– Gestión de nodos y actualizaciones de oclHashacat

– Reparto del trabajo por tiempo de dedicación

– Asignación automática y manual de tareas

– Resultados centralizados y organizados

Objetivos y Reconocimiento

• GPU: GFLOPS Benchmark

6144 5632

11466

8600

0

5000

10000

15000

Nvidia Titan X GTX 980 Ti R9 295X2 R9 Fury X

GPUs

GFLOPS

Objetivos y Reconocimiento

• GPU: Consumo y temperatura

56

95

75

85

474

409

368

367

0 100 200 300 400 500

R9 Fury X

R9 295X2

GTX 980 Ti

Nvidia Titan X

GPUs

Series2 Series1

Objetivos y Reconocimiento

• GPU: Rendimiento

5.127.610810811

14.7

11.62162162

24.57622.528 22.932

19.11111111

0

5

10

15

20

25

30

Nvidia Titan X GTX 980 Ti R9 295X2 R9 Fury X

GPUs

GFLOPS/E GFLOPS/W

Objetivos y Reconocimiento

• GPU: Benchmark Hashcat real

0 0 0 0

100 100 100 100

0

20

40

60

80

100

MD5 (24809,8 MH/s) NTLM (41354,5 MH/s) NetNTLMv2 (1637,5 MH/s) sha512crypt, unix (147200H/s)

GPUsNvidia Titan X Nvidia GTX 980 Ti Radeon R295x2 Radeon Fury X (no info) Nvidia GTX 1080 (referencia)

Arquitectura y Montaje

Arquitectura y Montaje

Arquitectura y Montaje

Arquitectura y Montaje

Arquitectura y Montaje

Arquitectura y Montaje

Arquitectura y Montaje

Arquitectura Multi-nodo

• Datos Generales– 3 Nodos

– 12x Nvidia GTX 980 Ti EVGA Hybrid (4+4+4)

– 112 GB de RAM (48+32+32)

– Interconexión Gigabit entre nodos

– Dos bloques RAID1 de 256GB en el servidor + 256GB por nodo

• Red

– Servidor:

• Doble Interfaz de red

• Firewall, Puerta de enlace, Web, BD…

• Red de Cómputo Gigabit Ethernet

Arquitectura Multi-nodo

DEMO

Pruebas generales y Resultados

0

10

20

30

40

50

60

70

80

90

1 1 1 1 1 1 1 1 1

49.81 50.26 51.63 49.9253.97

48.6151.54 51.22 50.82

74.72 75.39 77.45 74.8980.96

72.9277.30 76.83 76.23

Ve

ces

Incremento de potencia

PC Normal 2 Nodos 3 Nodos

Pruebas generales y Resultados

Algoritmo Velocidad Tiempo 8 c

NTLM 346,4 GH/s 5 horas y media

NetNTLMv2 10669,9 MH/s 7 días

sha512crypt (unix) 1104,08 kH/s 237 meses y medio

Wordpress 53720,94 kH/s 47 meses

MySQL 29911,54 MH/s 2 días y medio

Pruebas generales y Resultados

• Temperatura y Uso

¿Y que mas podría hacer?

• Generación de Rainbow-Tables y otras operaciones de pre-cómputo para cracking.

• Simulaciones, Rendering, Computo Científico.

• Juegos ultra, Realidad Virtual.

Conclusiones

• Las contraseñas cortas son un riesgo.

– Frases poco predecibles o con modificaciones.

– Segundo factor de autenticación.

• El coste de la construcción de una máquina de cracking no es tan elevado.

• El sistema puede ser montado y usado por usuarios con pocos conocimientos técnicos.

¡Gracias!¿Preguntas?