OMEN: مُعدِّد ماركوف المُرتَّب

OMEN هو مُخمِّن كلمات مرور قائم على نموذج ماركوف مكتوب بلغة C. يُولِّد مرشَّحات كلمات المرور وفقًا لاحتمالات ظهورها، أي أنه يُخرِج كلمات المرور الأكثر ترجيحًا أولًا. يُحسِّن OMEN سرعة التخمين بشكل ملحوظ مقارنةً بالمقترحات الحالية. إذا كنت مهتمًا بالتفاصيل حول كيفية تحسين OMEN لأساليب تخمين كلمات المرور القائمة على نموذج ماركوف، يُرجى الرجوع إلى OMEN: Faster Password Guessing Using an Ordered Markov Enumerator.

دليل المستخدم

يتكوَّن OMEN من وحدتَي برنامج منفصلتين: createNG وenumNG. يحسب createNG احتمالات n-gram بناءً على قائمة كلمات مرور مُعطاة ويخزِّنها على القرص الصلب. بناءً على هذه الاحتمالات يُعدِّد enumNG كلمات مرور جديدة بالترتيب الصحيح (تنازليًا).

التثبيت

استخدم إصدار Linux حديثًا وتأكَّد من تثبيت git (نظام التحكم في الإصدارات Git)، وgcc (مجموعة مُترجِمات GNU)، وmake (GNU Make). يمكنك تثبيتها على Ubuntu Linux عبر:

$ sudo apt-get install build-essential git

استنسخ الشيفرة المصدرية عبر:

$ git clone https://github.com/RUB-SysSec/OMEN.git OMEN

انتقل إلى الدليل المُنشأ حديثًا OMEN ونفِّذ:

$ make

إذا نجح الترجمة، يمكنك العثور على createNG وenumNG داخل الدليل الحالي.

.
├── alphabetCreator
├── createNG
├── docs
│   ├── CHANGELOG.md
│   ├── LICENSE
│   └── screenshots
├── enumNG
├── evalPW
├── makefile
├── README.md
└── src
    ├── alphabetCreator.c
    ...

إذا أردت، يمكنك الآن حذف مجلد src وملف makefile، إذ لم يعد هناك حاجة إليهما.

مستخدم Windows؟

يمكن العثور على دليل تثبيت مختصر باستخدام Cygwin على Windows 10 هنا.

الاستخدام الأساسي

قبل أن يتمكَّن المرء من توليد أي كلمات مرور، يجب تقدير احتمالات n-gram باستخدام createNG. لحساب الاحتمالات باستخدام الإعدادات الافتراضية، يجب استدعاء createNG مع إعطائه مسارًا إلى قائمة كلمات المرور التي ينبغي تدريبها:

$ ./createNG --iPwdList password-training-list.txt

يجب أن تكون كل كلمة مرور في القائمة المُعطاة في سطر جديد. تقرأ الوحدة بعد ذلك القائمة وتُقيِّمها مُولِّدةً مجموعة من الملفات. إلى جانب ملف الإعدادات (createConfig) الذي يخزِّن الإعدادات المستخدمة (في هذه الحالة الإعداد الافتراضي)، تُنشأ عدة ملفات تحتوي على معلومات حول الـ grams وطول كلمة المرور. تحمل هذه الملفات الامتداد '.level':

• IP.level (الاحتمال الابتدائي): يخزِّن احتمالات أول (n-1)-gram لكل كلمة مرور.
• CP.level (الاحتمال الشرطي): يخزِّن احتمالات n-grams الفعلية.
• EP.level (احتمال النهاية): يخزِّن احتمالات آخر (n-1)-gram لكل كلمة مرور.
• LN.level (الطول): يخزِّن الاحتمالات لطول كلمة المرور.

تُربَط احتمالات كل n-gram والأطوال بمستويات بين 0 (الأكثر ترجيحًا) و10 (الأقل ترجيحًا). بمجرد إنشاء هذه الملفات، يمكن استخدام enumNG لتوليد قائمة كلمات مرور مرتَّبة حسب الاحتمالات. حاليًا، يدعم enumNG ثلاثة أنماط للتشغيل: file، وstdout، وsimulated plaintext attack. في النمط الافتراضي لـ enumNG، تُنشأ قائمة تخمينات كلمات المرور بناءً على هذه المستويات. باستخدام الأمر

$ ./enumNG

يُولِّد مليار كلمة مرور ويخزِّنها في ملف نصي، يمكن العثور عليه في مجلد 'results'. كلمات المرور في هذا الملف مرتَّبة حسب المستوى (أي حسب الاحتمال). نظرًا لأن محرِّرات النصوص الشائعة غير قادرة على التعامل مع مثل هذه الملفات الضخمة، يُوصى لأغراض الاختبار بتقليل عدد كلمات المرور المُولَّدة. يمكن فعل ذلك باستخدام الوسيط -m.

$ ./enumNG -m 10000

سيُنشئ قائمة مرتَّبة تحتوي على 10,000 كلمة مرور فقط. إذا كنت مهتمًا بطباعة كلمات المرور إلى مجرى الإخراج القياسي (stdout)، استخدم الوسيط -p.

$ ./enumNG -p -m 10000

إذا كنت مهتمًا بتقييم أداء التخمين مقابل مجموعة اختبار كلمات مرور plaintext، استخدم الوسيط -s. يُرجى ملاحظة: في هذا النمط يستفيد OMEN من خوارزمية جدولة الطول التكيفية التي تُدمِج التغذية الراجعة الحية، وهي غير متاحة (بسبب قناة التغذية الراجعة المفقودة) في نمطَي file وstdout.

$ ./enumNG -s=password-testing-list.txt -m 10000

يمكن العثور على نتيجة هذا التقييم في مجلد 'results'.

تُوفِّر كلتا الوحدتين حوار مساعدة يمكن عرضه باستخدام الوسيط -h أو --help.

كسر كلمات المرور

كيف تنتقل من $2a$10$HNYF4KajSTqxIP/KoiB5tOCVeKUgvscTh32hhAmppFk4T/USmI2B. إلى "GoodOMEN!123"؟

الأخلاقيات

طُوِّر OMEN من أجل حالات الاستخدام الأكاديمية مثل تحسين النمذجة الاحتمالية لكلمات المرور، وتقدير أعداد التخمينات أو قوة كلمة المرور، وبشكل عام، لتحسين أمن كلمات المرور. لا تُسِئ استخدام هذا البرنامج للإضرار بخصوصية الآخرين أو لخرق القانون.

هجمات Preimage

يدعم مُقيِّمو التجزئة الشائعون مثل Hashcat وJohn the Ripper مئات من صيغ التجزئة والتشفير ويمكن دمجهم بسهولة نظرًا لدعمهم قراءة مرشَّحات كلمات المرور عبر مجرى الإدخال القياسي (stdin).

$ ./enumNG -p -m 10000 | ./hashcat64.bin ...

أو

$ ./enumNG -p -m 10000 | ./john --stdin ...

للحصول على أداء تخمين مثالي، فكِّر في تدريب createNG بتوزيع كلمات مرور مشابه للتوزيع الذي ترغب في كسره.

يُرجى ملاحظة: استخدام النمذجة الاحتمالية لكلمات المرور لكسر كلمات المرور، بشكل عام، ينبغي أن يُؤخذ في الاعتبار فقط ضد التجزئات البطيئة (مثل bcrypt، وPBKDF2، وscrypt، أو Argon2) حيث يكون عدد التخمينات الممكنة محدودًا أو في الهجمات الموجَّهة جدًا. في المقابل، بالنسبة للتجزئات السريعة جدًا (MD5، وSHA-1، أو NTLM)، فإن استخدام قواميس جيدة وقواعد التعديل (مثل best64.rule) هو السبيل الأمثل.

إذا كنت مهتمًا بهذا الموضوع، فكِّر في قراءة الأوراق البحثية التالية وأعمالها ذات الصلة (هذه القائمة غير مكتملة، يمكنك المساعدة بتوسيعها):

القواعد النحوية الاحتمالية الخالية من السياق

• Password Cracking Using Probabilistic Context-Free Grammars (SP '09)
• Guess Again (and Again and Again): Measuring Password Strength by Simulating Password-Cracking Algorithms (SP '12)
• On the Semantic Patterns of Passwords and their Security Impact (NDSS '14)
• Next Gen PCFG Password Cracking (TIFS '15)
• ...
• Software A، Software B

نماذج ماركوف

• Fast Dictionary Attacks on Passwords Using Time-Space Tradeoff (CCS '05)
• OMEN+: When Privacy meets Security: Leveraging personal information for password cracking (CoRR '13)
• A Study of Probabilistic Password Models (SP '14)
• OMEN: Faster Password Guessing Using an Ordered Markov Enumerator (ESSoS '15)
• ...
• Software A، Software B

الشبكات العصبية

• Fast, Lean, and Accurate: Modeling Password Guessability Using Neural Networks (USENIX '16)
• Using Neural Networks for Password Cracking (Blog post by Sebastian Neef '16)
• Design and Evaluation of a Data-Driven Password Meter (CHI '17)
• ...
• Software A، Software B

الهجينة

• John the Ripper 'Incremental' Mode
• Introducing the PRINCE Attack-Mode (PASSWORDS '14)
• ...
• Software A، Software B

مقارنة الأساليب

• Measuring Real-World Accuracies and Biases in Modeling Password Guessability (USENIX '15)
• A Framework for Comparing Password Guessing Strategies (PASSWORDS '15)
• PARS: A Uniform and Open-source Password Analysis and Research System (ACSAC '15)
• ...
• Software A، Software B

الاستخدام المتقدِّم