GPU pour les mots de passe en quelques secondes

La carte graphique ou GPU est un processeur puissant lui-même. Mais personne ne n'importe quel processeur, mais un de ceux qui font des choses en parallèle de manière qu'il est presque comme avoir un supercalculateur sur une plus petite puce. Il n'est donc pas surprenant qu'avec l'amélioration des interfaces de programmation (API) pour le GPU, la dévalorisation de ces dispositifs et de leur meilleure performance jamais réalisée auparavant impensables surgissent des applications pour un ordinateur personnel. Une telle application est d'obtenir des mots de passe avec des attaques en force.

Une attaque par force brute est algorithmiquement parlant, ce qui rend l'exploration d'un monde de solutions. Dans le cas de la récupération de mot de passe consiste à explorer toutes les combinaisons possibles de mots à partir d'un alphabet donné, peut-être avec l'aide d'un dictionnaire. Les attaques de ce genre ne sont pas si «à la dure", mais certaines techniques doivent être référés à un programme pour le rendre aussi efficace que possible.

Le GPU de l'autre offre une architecture interne similaire à un tableau de directions indépendantes mais reliées entre elles pour le transfert de données, la mémoire partagée, presque comme une grappe d'ordinateurs . Le GPU est ainsi parce que les algorithmes fondamentaux pour générer des graphiques informatiques sont hautement parallèles, c'est à dire peut être décomposée en petites agences indépendantes qui permettent de résoudre une tâche commune: la création de graphiques 3D, de leurs polygones, multipliant les matrices correspondantes, etc.

Et si l'algorithme consiste à faire du calcul parallèle, font mieux lorsque la machine est également en cours. Dans le cas de chaque unité de traitement du GPU gère un thread d'exécution, une sous-tâche qui résout une instance du problème principal à une vitesse fulgurante.

GPU NVIDIA compris très tôt que leur pourrait avoir des applications très créés par les utilisateurs, donc nous avons donné aux développeurs une API appropriée pour cela. Cela signifiait un pas en avant dans l'histoire du calcul scientifique, où un des scientifiques relativement faible coût de calcul intensif pourrait faire (et le prendre sur leurs ordinateurs portables ou de bureau). Le NVIDIA Tesla , par exemple, est une "machine de bureau" que le modèle peut être de 128 à 1792 unités (noyaux) de traitement. Supercalculateur Tianhe-1A à Tianjin, en Chine, NVIDIA Tesla a 7168 machines (exploité par Linux, d'ailleurs) et est plus rapide la seconde dans le monde.

Eh bien, revenir à la question des mots de passe, nous devons effectuer des tests tels que Vijay Devakumar démontrent l'incroyable puissance du GPU pour faire apparaître (pas le premier ni le dernier test cela). Telles étaient les conditions de l'expérience:

• Outil utilisé ighashgpu Russe Ivan Golubev pour les attaques par force brute via le GPU contre les algorithmes de chiffrement différents tels que MD5, SHA1, etc.

• Utilisé à des fins comparatives, le logiciel Cain & Abel, qui utilise uniquement le CPU

• Les mots de passe ont été cryptés NTLM, Microsoft

• Le GPU est une ATI Radeon 5770

Ce sont les résultats (temps de casser le mot de passe) pour différentes longueurs de mots de passe alphanumériques:

• 5 caractères: Cain & Abel 24 secondes, moins d'une seconde ighashgpu

• 6 personnages: Cain & Abel 90 minutes, 4 secondes ighashgpu

• 7 caractères: Cain & Abel 4 jours, ighashgpu 17.5 minutes

• 8 caractères: Cain & Abel 256 jours, 18,5 heures ighashgpu

• 9 caractères: Cain & Abel 43 ans, 48 jours ighashgpu

Les vitesses sont en-com-pa-ra-mesure ... Voici une vidéo pour le prouver.

Les experts en sécurité au ESET l'Amérique latine a averti du danger d'une telle technologie dans de mauvaises mains ... Mais encore, ne paniquez pas, ce n'est pas mauvais du tout, parce que la technologie du GPU est un vrai bijou avec de nombreuses applications scientifiques qui se réunissent avec une nouvelle génération d'algorithmes parallèles.

Ce qui est à venir est l'ordinateur hybride, CPU GPU, partout, dans toutes nos applications. Et un superordinateur potentiels dans chaque foyer.