Knäck lösenord i molnet med Hashcat ?
Att använda Amazons EC2 GPU-instanser kan vara ett snabbt och enkelt alternativ till att köpa en egen gpu-rigg. Hashcat stödjer de grafikkort som Amazon har i sina instanser som tidigare var Nvidia GRID K520 och är inte direkt marknadens snabbaste men nu finns även p2.16xlarge som är 16 GPU-kärnor.
Men du kan snabbt och enkelt starta upp 100 st samtidigt om du vill vilket är aningens jobbigare om du ska köpa en GPU-rigg från Sagitta eller liknande (kolla in denna prestanda).
Så här gör du för att komma igång:
- Skaffa ett Amazon Web Services-konto och logga in på EC2-konsolen
- Antingen så gör du en förfrågan på ett spot-pris (hyr oanvänd kapacitet) eller så betalar du fullt pris som är $2.6 för g2.8xlarge GPU-instanstypen. Spotpriset ligger just nu på 1.5$ dock finns inte p2.16xlarge ännu med som spotpris.
- Välj Amazon Linux AMI (ami-6e84fa0e)
- Ange minst 100GB för utrymme om du vill få plats med några stora lösenordslistor såsom rockyou eller crackstation
- Logga in som ec2-user användare samt med din ssh-nyckel och kör följande kommandon:
- sudo -s
- yum update
- yum install -y kernel-devel
- yum groupinstall development tools
- Starta om servern
- Ladda hem senaste Nvidia-drivarna och installera:
- wget http://us.download.nvidia.com/XFree86/Linux-x86_64/370.28/NVIDIA-Linux-x86_64-370.28.run
- chmod +x NVIDIA-Linux-x86_64-370.28.run
- sudo ./NVIDIA-Linux-x86_64-370.28.run
- Installera 7zip
- sudo yum-config-manager –enable epel
- sudo yum install -y p7zip
- Ladda hem hashcat:
- wget https://hashcat.net/files/hashcat-3.10.7z
- 7za x hashcat-3.10.7z
För att öka prestandan ytterliga:
$ sudo nvidia-smi -pm 1 $ sudo nvidia-smi -acp 0 $ sudo nvidia-smi --auto-boost-permission=0 $ sudo nvidia-smi -ac 2505,875
Då ska allt vara klart. Verifiera med att köra ett prestanda-test:
$ hashcat-3.10/hashcat64.bin -b
Om allt ser bra ut ska du se liknande:
hashcat (v3.10) starting in benchmark-mode... OpenCL Platform #1: NVIDIA Corporation ====================================== - Device #1: GRID K520, 1009/4036 MB allocatable, 8MCU - Device #2: GRID K520, 1009/4036 MB allocatable, 8MCU - Device #3: GRID K520, 1009/4036 MB allocatable, 8MCU - Device #4: GRID K520, 1009/4036 MB allocatable, 8MCU Hashtype: MD4 Speed.Dev.#1.: 2438.1 MH/s (95.44ms) Speed.Dev.#2.: 2444.4 MH/s (95.11ms) Speed.Dev.#3.: 2436.2 MH/s (95.73ms) Speed.Dev.#4.: 2449.1 MH/s (94.90ms) Speed.Dev.#*.: 9767.8 MH/s Hashtype: MD5 Speed.Dev.#1.: 1714.1 MH/s (95.69ms) Speed.Dev.#2.: 1705.1 MH/s (96.22ms) Speed.Dev.#3.: 1714.5 MH/s (95.36ms) Speed.Dev.#4.: 1726.3 MH/s (95.01ms) Speed.Dev.#*.: 6860.0 MH/s
Och prestandan för Amazons nya instansstorlek p2.16xlarge som har 16 GPU-kärnor av typen Nvidia Tesla K80:
hashcat (v3.10) starting in benchmark-mode... OpenCL Platform #1: NVIDIA Corporation ====================================== - Device #1: Tesla K80, 2859/11439 MB allocatable, 13MCU - Device #2: Tesla K80, 2859/11439 MB allocatable, 13MCU - Device #3: Tesla K80, 2859/11439 MB allocatable, 13MCU - Device #4: Tesla K80, 2859/11439 MB allocatable, 13MCU - Device #5: Tesla K80, 2859/11439 MB allocatable, 13MCU - Device #6: Tesla K80, 2859/11439 MB allocatable, 13MCU - Device #7: Tesla K80, 2859/11439 MB allocatable, 13MCU - Device #8: Tesla K80, 2859/11439 MB allocatable, 13MCU - Device #9: Tesla K80, 2859/11439 MB allocatable, 13MCU - Device #10: Tesla K80, 2859/11439 MB allocatable, 13MCU - Device #11: Tesla K80, 2859/11439 MB allocatable, 13MCU - Device #12: Tesla K80, 2859/11439 MB allocatable, 13MCU - Device #13: Tesla K80, 2859/11439 MB allocatable, 13MCU - Device #14: Tesla K80, 2859/11439 MB allocatable, 13MCU - Device #15: Tesla K80, 2859/11439 MB allocatable, 13MCU - Device #16: Tesla K80, 2859/11439 MB allocatable, 13MCU Hashtype: MD4 Speed.Dev.#1: 7855.7 MH/s (94.09ms) Speed.Dev.#2: 7867.7 MH/s (94.17ms) Speed.Dev.#3: 7507.3 MH/s (96.18ms) Speed.Dev.#4: 8133.3 MH/s (92.06ms) Speed.Dev.#5: 8109.3 MH/s (92.38ms) Speed.Dev.#6: 8008.5 MH/s (93.26ms) Speed.Dev.#7: 8105.7 MH/s (91.53ms) Speed.Dev.#8: 7718.3 MH/s (95.10ms) Speed.Dev.#9: 7901.4 MH/s (94.20ms) Speed.Dev.#10: 7567.9 MH/s (96.07ms) Speed.Dev.#11: 7999.9 MH/s (94.09ms) Speed.Dev.#12: 7722.0 MH/s (95.04ms) Speed.Dev.#13: 7924.9 MH/s (94.51ms) Speed.Dev.#14: 8088.7 MH/s (92.85ms) Speed.Dev.#15: 7737.6 MH/s (93.73ms) Speed.Dev.#16: 7778.7 MH/s (94.77ms) Speed.Dev.#*.: 126.0 GH/s Hashtype: MD5 Speed.Dev.#1: 4583.5 MH/s (88.84ms) Speed.Dev.#2: 4598.8 MH/s (89.07ms) Speed.Dev.#3: 4590.7 MH/s (86.62ms) Speed.Dev.#4: 4630.0 MH/s (89.19ms) Speed.Dev.#5: 4566.5 MH/s (92.30ms) Speed.Dev.#6: 4552.6 MH/s (89.67ms) Speed.Dev.#7: 4422.3 MH/s (98.59ms) Speed.Dev.#8: 4653.7 MH/s (87.06ms) Speed.Dev.#9: 4630.6 MH/s (90.11ms) Speed.Dev.#10: 4561.9 MH/s (88.11ms) Speed.Dev.#11: 4604.7 MH/s (90.25ms) Speed.Dev.#12: 4572.6 MH/s (88.81ms) Speed.Dev.#13: 4624.7 MH/s (89.49ms) Speed.Dev.#14: 4211.1 MH/s (103.55ms) Speed.Dev.#15: 4617.5 MH/s (87.19ms) Speed.Dev.#16: 4588.8 MH/s (88.51ms) Speed.Dev.#*.: 73010.0 MH/s
Du kan även behöva köra med —
Aloha!
Ett tips är att komplettera med några jämförelser med grafikkort man kör på sin egen burk. Hur bra är siffrorna du visar, pris/prestanda typ.