Colabcat

Führen Sie Hashcat auf Google Colab mit Sitzungswiederherstellung über Google Drive aus.

Verwendung

• Gehen Sie über den folgenden Link zu einer Kopie der Datei colabcat.ipynb in Google Colab: https://colab.research.google.com/github/someshkar/colabcat/blob/master/colabcat.ipynb
• Klicken Sie auf Runtime, Change runtime type, und stellen Sie Hardware accelerator auf GPU.
• Gehen Sie zu Ihrem Google Drive und erstellen Sie ein Verzeichnis namens dothashcat mit einem Unterverzeichnis hashes, in dem Sie Hashes speichern können.
• Kehren Sie zu Google Colab zurück, klicken Sie auf Runtime und dann auf Run all.
• Wenn Sie nach einem Google-Drive-Token gefragt werden, gehen Sie zu dem angegebenen Link und authentifizieren Sie sich mit Ihrem Google-Konto, um das Token zu erhalten.
• Sie können die letzten Zellen des Notebooks bearbeiten, um die heruntergeladenen Wordlists und die Art der zu knackenden Hashes anzupassen. Eine vollständige Liste davon finden Sie hier.
• Falls nötig, geben Sie einfach !bash in einer neuen Zelle ein, um Zugriff auf eine interaktive Shell auf der Google-Colab-Instanz zu erhalten.

So funktioniert es

Colabcat erstellt eine symbolische Verknüpfung zwischen dem Ordner dothashcat in Ihrem Google Drive und dem Ordner /root/.hashcat auf der Google-Colab-Sitzung.

Dies ermöglicht eine nahtlose Sitzungswiederherstellung, selbst wenn Ihre Google-Colab-Sitzung getrennt wird oder Sie das Zeitlimit für eine einzelne Sitzung erreichen, indem die Dateien .restore, .log und .potfile über Google-Colab-Sitzungen hinweg synchronisiert werden, indem sie in Ihrem Google Drive gespeichert werden.

Benchmarks

Das Verzeichnis benchmarks in diesem Repository enthält .txt-Dateien mit Hashcat-Benchmarks, die mit hashcat -b ausgeführt wurden. Die Liste der bekannten Google-Colab-GPUs finden Sie unten. Eine aktuelle Liste finden Sie in der Colab-FAQ.

• Nvidia Tesla K80
• Nvidia Tesla T4
• Nvidia Tesla P4
• Nvidia Tesla P100

Ähnliche Projekte

• mxrch/penglab : Dies ist großartig, wenn Sie auch andere Tools wie John und Hydra auf Colab verwenden möchten.

Mitwirken

Issues und Pull Requests sind immer willkommen. Sie können gern neue Colab-GPU-Benchmarks und Funktionen beitragen.