
قواعد تحويل كلمات المرور المُتعلَّمة آلياً
قواعد تشويه كلمات المرور المُتعلَّمة آليًا!
هذه الأداة تعثر على قواعد تشويه كلمات المرور الفعّالة (خاصة بـ John the Ripper أو Hashcat) لقواميس معيّنة وقائمة من كلمات المرور.
الأداة حاليًا بجودة ألفا.
تحتاج إلى سلسلة أدوات Rust لبناء هذه الأداة. يمكنك إمّا التثبيت مباشرة:
cargo install --git https://github.com/synacktiv/rulesfinder
ulimit -d 8388608 # limit memory usage to 8GBB
rulesfinder -w path/to/wordlist --cleartexts path/to/cleartexts -n 50 -t 7 --minsize 3 | tee result
أو، بعد استنساخ هذا المستودع:
ulimit -d 8388608 # limit memory usage to 8GBB
cargo run --release -- -w path/to/wordlist --cleartexts path/to/cleartexts -n 50 -t 7 --minsize 3 | tee result
هنا، 50 هي قيمة القطع، بمعنى أنه يجب على القاعدة أن تكسر 50 كلمة مرور على الأقل ليتم الاحتفاظ بها، و 7 هو عدد الخيوط.
انتبه، يمكن لهذا البرنامج استخدام الكثير من الذاكرة بسرعة كبيرة!
يمكن قراءة مقال مطوّل هنا. يشرح المقال الفكرة الكامنة وراء الأداة وما تقوم به.
تم إجراء جميع القياسات على حاسوبي المحمول أثناء قيامي بشيء آخر عليه. هذه القياسات موجودة فقط لتوضيح ما يجب أن تتوقعه فيما يتعلق باستهلاك الموارد.
استخدام الذاكرة في المرحلة الأولى
المعالجة تتكوّن من جزأين:
عمود estimated passwords cracked أعلاه هو عدد كلمات المرور في مجموعة النصوص الصريحة التي كان سيتم كسرها باستخدام القواعد المُولَّدة مع القاموس المعطى. وكما هو الحال مع كل ما يتعلق بالتعلّم الآلي، فإنه لا يعكس بشكل مباشر أداء مجموعة القواعد. زيادة هذه القيمة بلا وعي ستكون غير مجدية، لأنها ستؤدي إلى:
كقاعدة عامة، أنصح بـ:
| Cleartext size | Cleartext words | minsize=3 | minsize=4 | minsize=5 | minsize=6 |
|---|
| 11.264 MB | 1M words | 3767MB | 3245MB | 2732MB | 2255MB |
| 16.9 MB | 1.5M words | 7365MB | 6262MB | 5273MB | 4742MB |
| 22.528 MB | 2M words | 9263MB | 5273MB | 6518MB | 5389MB |
| 42.848 MB | 3.8M words | 14347MB | 4742MB | 10529MB | 8885MB |