Взлом С Cuda Gpu В Kali Linux В Облаке И На Пк

  • Гость, группы пользователей ещё в процессе настройки, поэтому многие функции пока что недоступны. Приносим свои извинения за возможные неудобства.

FvckT0R

Модератор
Команда форума
3 Апр 2019
18
32
10
kali-cuda-cracking-cloud.pngЗапуск GPU инстанса AWS с Kali Linux
Авторы Kali Linux опубликовали новость, что они зарегистрировали новые образы Kali Rolling с поддержкой CUDA в Amazon. Они работают из коробки с образами P2 AWS. Вроде бы как, не требуется дополнительная настройка, вы можете получить работающий экземпляр Kali GPU менее чем за 30 секунд. Вам нужно выбрать P2 инстанс и вы готовых для взлома
11-1.jpgПонятно, что аренда мощностей не бесплатная. Возможно, для широкого круга более интересна вторая часть новости – инструкция по установки драйверов Nvidia для поддержки GPU с CUDA на ваших настольных компьютерах

Установка проприетарного драйвера Nvidia на Kali Linux Rolling
Начать нужно с полного обновления системы и проверки, что ваша карта поддерживает CUDA.
Примечание: Рекомендуются GPU с CUDA версии > 5.0, но видеокарты с меньшей версией CUDA всё равно работают
Код:
apt-get update && apt-get dist-upgrade -y
После того, как мы обновили систему, нужно проверить модули ядра nouveau (свободные драйвера Nvidia, они будут конфликтовать с проприетарными) и если они включены, добавить их в чёрный список
Код:
lsmod |grep -i nouveau

nouveau 1499136 1

mxm_wmi 16384 1 nouveau

wmi 16384 2 mxm_wmi,nouveau

video 40960 1 nouveau
Код:
echo -e "blacklist nouveau\noptions nouveau modeset=0\nalias nouveau off" > /etc/modprobe.d/blacklist-nouveau.conf
После изменения параметров ядра, нам нужно обновить наши initramfs и перезагрузиться
Код:
update-initramfs -u && reboot
После перезагрузки и проверки, что модули nouveau не загружены, мы переходим к установке загрузчика OpenCL ICD, драйверов и набора инструментов CUDA
Код:
apt-get install -y ocl-icd-libopencl1 nvidia-driver nvidia-cuda-toolkit
Во время установки драйверов система создаёт новые модули ядра, поэтому требуется ещё одна перезагрузка

Проверка установленных драйверов
Теперь наша система должна быть готова, нам нужно проверить, что драйверы корректно загружены. Мы можем быстро в этом убедиться запустив инструмент nvidia-smi
Код:
nvidia-smi

+-----------------------------------------------------------------------------+

| NVIDIA-SMI 375.26 Driver Version: 375.26 |

|-------------------------------+----------------------+----------------------+

| GPU Name Persistence-M| Bus-Id Disp.A | Volatile Uncorr. ECC |

| Fan Temp Perf Pwr:Usage/Cap| Memory-Usage | GPU-Util Compute M. |

|===============================+======================+======================|

| 0 Tesla K80 Off | 0000:00:1E.0 Off | 0 |

| N/A 28C P0 53W / 149W | 0MiB / 11439MiB | 65% Default |

+-------------------------------+----------------------+----------------------+
Вывод показывает, что наш драйвер и GPU в порядке, мы можем углубиться во взлом пароля. Перед продолжением, давайте ещё раз сделаем проверку и убедимся, что hashcat и CUDA работают вместе


Код:
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 получили ошибку clGetDeviceIDs(): CL_DEVICE_NOT_FOUND с отметкой Platform ID Vendor: Mesa, то запустите:
Код:
apt-get remove mesa-opencl-icd
Судя по всему, всё работает, продолжим запуском теста производительности.
Бенчмарк
Код:
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)
Взлом хеша пароля
А теперь давайте взломаем какие-нибудь хеши:
Код:
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 хеша и убедились, что наша установка является функциональной
 
  • Лайк
Реакции: Wolf