ドイツのハッカーはレンタルしたコンピュータリソースを使ってハッシュアルゴリズムを攻撃する

ドイツのセキュリティ愛好家が、レンタルしたコンピュータリソースを使用して、SHA1 ハッシュアルゴリズムを使用して生成された一方向ハッシュを解読しました。そして、この従量課金制のコンピュータリソースでは、SHA1 ハッシュを解読するのにわずか 2 ドルしかかかりません。

Thomas Roth は有料の GPU ベースのコンピュータリソースを使用して SHA1 ハッシュをブルートフォース攻撃しました。暗号の専門家は、SHA-1 は少なくとも 5 年以内には安全なハッシュアルゴリズムとはみなされなくなると警告しています。Roth の実験の重要性は、彼がどのような目的を達成したか、どのような攻撃方法を使用したか (実際には単なるブルートフォースクラッキング) ではなく、高度な技術を使用したことです。

かつては数か月の作業と、世界中から集まった多くの人手とリソースを必要としていたこのようなプロジェクトが、今ではレンタルしたコンピュータリソースを使用して 1 人で数分で、わずか 2 ドルで完了できるようになりました。彼はそのわずかな資金で、非常に強力なグラフィックプロセッサを多数レンタルし、Cuda-Multiforcer を使用してコードを解読しました。

詳細な説明は次のとおりです。

現在、Amazon EC2 は「クラスター GPU インスタンス」と呼ばれるものを提供しています。これは、2 つの NVIDIA Tesla「Fermi」M2050 GPU のパワーを提供する Amazon クラウドのインスタンスです。正確な仕様は次のとおりです。

22 GBのメモリ
33.5 EC2 コンピューティングユニット (2 x Intel Xeon X5570、クアッドコア「Nehalem」アーキテクチャ)
NVIDIA Tesla “Fermi” M2050 GPU 2 基
1690 GB のインスタンスストレージ
64 ビットプラットフォーム
I/O パフォーマンス: 非常に高い (10 ギガビットイーサネット)
API 名: cg1.4xlarge

GPU はパスワードを解読するための最良のハードウェアアクセラレータとして知られているため、試してみることにしました。このインスタンスタイプを使用して SHA1 ハッシュを解読する速度はどのくらいでしょうか?

CUDA-Multiforce を使用すると、パスワードの長さが 1 ～ 6 のこのファイルからすべてのハッシュをわずか 49 分で解読できました (ちなみに、1 時間のコストは 2.10 ドルです)。

計算完了: 参照時間 2950.1 秒
ステップ速度: 249.2M MD4/s
検索速度: 3488.4M NTLM/秒

これは、パスワードハッシュ用の SHA1 が非推奨であることをもう一度示すだけです。もう使用しないでください。代わりに、scrypt や PBKDF2 などを使用してください。これらのマシンのクラスター全体が (Amazon のおかげで、今では誰でも簡単に実行できます) パスワードを解読することを想像してみてください。かなり快適です。大規模なパスワードクラッキングが誰にとっても可能になります。

時間ができたら、AWS-API を使用して、事前設定された AMI でオンデマンドのパスワードクラッキングインスタンスを起動するツールを作成します。RSS または Twitter で最新情報をお待ちください。

インストール手順:

私は Amazon から提供された「Cluster Instances HVM CentOS 5.5 (AMI Id: ami-aa30c7c3)」マシンイメージを使用しました (CUDA サポートが組み込まれている唯一のイメージだったのでこのイメージを選択しました)。インスタンスタイプとして「Cluster GPU (cg1.4xlarge, 22GB)」を選択しました。インスタンスを起動して SSH で接続したら、クラッカーをインストールして続行できます。

私は、ソースが入手可能な最新バージョンである「CUDA-Multiforcer」のバージョン 0.7 をインストールすることにしました。これをコンパイルするには、まず「GPU Computing SDK コードサンプル」をダウンロードする必要があります。

# 取得
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
(インストールディレクトリと CUDA ディレクトリを尋ねられたら、Enter キーを押すだけです。)

#p#

次に、g++ コンパイラをインストールする必要があります。

# yum インストール automake autoconf gcc-c++

次のステップは、SDK サンプルのライブラリをコンパイルすることです。

# cd ~/NVIDIA_GPU_Computing_SDK/C/
# lib/libcutil.so を作成する
# shared/libshrutil.so を作成する

次に、CUDA-Multiforcer をダウンロードしてコンパイルします。

# 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
# src/ に移動します
# tar xjf CUDA-Multiforcer.tar.bz2
# cd CUDA-Multiforcer-Release/argtable2-9/
# ./configure && make && make install
＃ CD ../

CUDA-MultiforcerのMakefileはそのままでは動作しないので、それを開いて次の行を見つける必要があります。

CCFILES : = -largtable2 -lcuda

CCFILES を LINKFLAGS に置き換えて、行を次のようにします。

リンクフラグ: = -largtable2 -lcuda

そして、make と入力します。すべてがうまくいけば、今すぐに ~/NVIDIA_GPU_Computing_SDK/C/bin/linux/release/CUDA-Multiforcer ファイルが作成されているはずです。次のようにして、Multiforcer を試すことができます。

# エクスポートLD_LIBRARY_PATH =/usr/local/lib:$LD_LIBRARY_PATH
# LD_LIBRARY_PATHをエクスポート=/usr/local/cuda/lib64:$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 文字セット/文字セット大文字小文字数字記号 95.chr