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#1 29-06-2020 17:46:28

kcdtv
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Hashcat 6.0: Soporte CUDA y mejora notable en velocidad de crack WPA

Hashcat versión estable 6.0

giphy.gif

  Se publicó hace dos semanas atrás la versión "estable" 6.0 de hashcat.
Hacia desde diciembre 2018 que no se había publicado una versión estable,
Hablamos de  1800 "commits" entre la 5.1 (penúltima versión estable) y la 6.0
 
  Una nueva entrega dónde destaca la "modulación" por decirlo de una forma.

Major Feature: Plugin Interface

  • Complementos: Tenemos ahora a nuestra disposición una "interfaz para plugin". Podemos crear/modificar cualquier tipo de hash,
    Se ha publicado una guía completa en github: Hashcat Plugin Development Guide Todos los hash existentes se han convertidos en módulos.

  Un trabajo inmenso que se debe saludar y que los desarrolladores sabrán apreciar.
    Quizá no sea el alcance de todos programar hashes... No se atormenten: Dos novedades que todo el mundo sabrá valorar:

Soporte CUDA y CUDA toolkit

El trabajo para integrar "complementos" ha hecho repensar en toda la arquitectura de Hashcat.

Major Feature: Backend Interface

Gracias a este nuevo enfoque es ahora compatible con CUDA y será muy fácil hacerlo compatibles con API nuevas 

The reason for this is that hashcat now has a more flexible architecture for how we deal with different backends (like CUDA/OpenCL etc). With this system, we can add additional backends in an elegant way whenever we may need to in the future.

  Los que han usado tarjetas nvidia saben de sobra que el rendimiento y la compatibilidad con opencl pueden ser muy problemáticos. hmm
      Tenéis aquí a la nota de publicación completa

Major Feature: CUDA Support
This is basically an "application" of the new Backend Interface feature. With the new architecture for hashcat backends, we were able to start supporting CUDA for NVIDIA devices. By NVIDIA devices, we mean any of their compute devices that support CUDA, not just discrete GPUs! This enables hashcat to run on chips such as the NVIDIA Jetson or NVIDIA Xavier. This also enables us to utilize CUDA on platforms where NVIDIA does not release a driver capable of OpenCL, including ARM platforms and IBM POWER9 platforms.

There are several other advantages that CUDA has over OpenCL on NVIDIA devices, but the most important one is that the entire amount of GPU memory in a single block allocation can now be unlocked by the user by installing the CUDA Toolkit.

We recommend (at the time of this writing) installing the CUDA Toolkit without the NVIDIA driver it ships with and install the latest/recommended driver from nvidia.com instead. Hashcat will actually warn you if you have an NVIDIA device, but "only" use the OpenCL driver, because you should install the CUDA Toolkit for CUDA-supported devices. This step is mandatory if you want to use CUDA instead of OpenCL backend because there's no JiT compiler for CUDA the way how it comes already built-in for the OpenCL with the NVIDIA drivers.

Hashcat will list all the devices (CUDA devices in addition to OpenCL devices) with --backend-info (short: -I) and you can easily select the devices you want with --backend-devices (short: -d). Of course, hashcat prefers the "CUDA devices" if available! (and for the curious reader: no, you can't actually use OpenCL and CUDA at the same time for the same device in hashcat - we call this an alias. The speed will NOT double this way tongue)

One of the biggest advantages of CUDA compared to OpenCL is the full use of shared memory (sometimes also called Local Memory). In OpenCL, there's a minimum of 1 byte reserved by OpenCL which has bigger implications than may be apparent at first. For example, most NVIDIA cards have 48kb of shared memory. To efficiently compute bcrypt, each thread requires 4k of this shared memory pool. This means that on CUDA we are able to use 12 threads on bcrypt instead of just 11 threads with OpenCL. This and other optimizations are the reason we improved the performance of bcrypt by 46.90%.

Es una muy buena noticia visto la falta de mantenimiento de pyrit (que tiene soporte cuda) biere
Al igual que con Pyrit, se debe instalar CUDA y "CUDA toolkit" para poder usar su GPU nvidia para crack WPA.
La pega es que tirareis de drivers y programas propietarios.
Pero es el precio a pagar para sacar todo el provecho de las GPU de las tarjetas nvidia...

Aumenta en unos 13.35% la velocidad del crack WPA

hashcat6_1.jpg

Otra novedad: se usa la PMK en lugar de la contraseña en el potfile para detectar sin fallos las redes ya que craqueadas.

  Con la versión 6.0 tenemos soporte para 51 algoritmos nuevos, incluyendo algoritmos para criptomonedas.
A día de hoy son más de 320 algoritmos de cifrado soportados,     
    El equipo de hashcat destaca también las mejoras en virtualización y en las gestión de los hilos, 
  Para los wifi-aficionados, con el soporte CUDA y la mejora de le velocidad del crack WPA, esta versión 6,0 es claramente una gran entrega,   
¡A disfrutar! plus_un
Fuentes

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