➡️ Discord | Documentación ⬅️

Proyecto ciphey

ciphey es la próxima generación de herramientas de decodificación, creada por las mismas personas que te trajeron Ciphey.

Tenemos la intención de reemplazar por completo Ciphey con ciphey.

✨ Puedes leer más sobre ciphey aquí https://skerritt.blog/introducing-ciphey/ ✨

Cómo usar

La forma más sencilla de usar ciphey es unirte al Servidor de Discord, ir al canal #bots y usar ciphey con $ciphey. ¡Escribe $help para obtener información útil!

La segunda mejor forma es usar cargo install ciphey y llamarlo con ciphey.

También puedes hacer git clone de este repositorio y ejecutar docker build . para obtener una imagen.

Características

Algunas características que pueden interesarte, y de las que estamos orgullosos.

Rápido

ciphey es rápido. Muy rápido. Otros decodificadores como Ciphey requieren inteligencia artificial avanzada para determinar qué camino debe tomar para decodificar (si probar Caesar a continuación o Base64, etc.).

ciphey es tan rápido que actualmente no necesitamos preocuparnos por esto. Por cada 1 decodificación que Ciphey puede hacer, ciphey puede hacer ~7. Eso es un aumento de velocidad del 700%.

Biblioteca primero

Hay 2 partes principales en ciphey, la biblioteca y la CLI. La CLI simplemente usa la biblioteca, lo que significa que puedes construir sobre ciphey. Algunas características que hemos creado son:

• Un Bot de Discord
• Mejores pruebas de todo el programa 💖
• Esta CLI

Decodificadores

ciphey actualmente soporta 16 decodificadores y está creciendo rápidamente. Ciphey soporta alrededor de ~50, y estamos añadiendo más cada día.

Temporizador

Uno de los grandes problemas con Ciphey es que podía ejecutarse indefinidamente. Si no podía decodificar tu texto, ¡nunca lo sabrías!

ciphey tiene un temporizador (integrado en la biblioteca y la CLI) lo que significa que eventualmente expirará. La CLI por defecto es 5 segundos, el Bot de Discord por defecto es 10 (para tener en cuenta los mensajes de red que se envían).

Mejores Docs, Mejores Pruebas

ciphey ya tiene ~120 pruebas, pruebas de documentación (para asegurar que nuestros docs se mantengan actualizados) y exigimos documentación en todos nuestros componentes principales. Esto es hermoso.

LemmeKnow

LemmeKnow es la versión en Rust de PyWhat. Es 33 veces más rápido, lo que significa que ahora podemos decodificar y determinar si algo es una dirección IP o lo que sea 3300% más rápido que en Python.

Multihilo

Ciphey no soportaba multihilo, era bastante lento. ciphey lo soporta de forma nativa usando Rayon, una de las bibliotecas de multihilo más rápidas que existen.

Aunque no vemos completamente los efectos con solo 16 decodificadores (y siendo bastante rápidos), a medida que añadamos más decodificadores (y más lentos) veremos que no afectará tanto a la velocidad general del programa.

Decodificaciones multinivel

Ciphey no soportaba desencriptaciones multinivel como un camino de Rot13 -> Base64 -> Rot13 porque era demasiado lento. ciphey es lo suficientemente rápido para soportar esto, aunque planeamos desactivarlo eventualmente.

Sensibilidad configurable para la detección de texto plano

ciphey ahora soporta niveles de sensibilidad configurables para la detección de galimatías, permitiendo una identificación más precisa de texto plano en diferentes tipos de codificaciones. Los cifrados clásicos como Caesar usan sensibilidad Baja para manejar mejor los resultados similares al inglés, mientras que la mayoría de los otros decodificadores usan sensibilidad Media por defecto.

Esta característica ayuda a reducir falsos positivos y negativos en la detección de texto plano, haciendo ciphey más confiable en una gama más amplia de textos codificados.

Detección mejorada de texto plano con BERT

ciphey ahora ofrece detección mejorada de texto plano usando un modelo basado en BERT del crate gibberish-or-not. Esta característica:

• Aumenta la precisión de detección de texto plano en aproximadamente un 40%
• Reduce falsos positivos y negativos al identificar texto plano
• Se puede habilitar durante la configuración inicial o más tarde con ciphey --enable-enhanced-detection
• Requiere una descarga única de un modelo de IA de 500MB (requiere una cuenta gratuita de Hugging Face)

Nuevas Características

Mejor algoritmo de búsqueda

Ahora usamos búsqueda A*. Esto es muy rápido.

A* funciona usando una heurística para estimar el costo de alcanzar el objetivo desde el estado actual.

Primero, ignoramos la heurística para decodificadores muy rápidos como Base64 y aseguramos ejecutarlos primero cada vez en cada nodo.

Luego, calculamos la heurística para los decodificadores restantes usando cipher_identifier que puede determinar la probabilidad de que una cadena dada sea un cifrado determinado.

Almacenamos resultados previos en una caché para evitar recalcular el mismo camino.

Podamos el árbol de búsqueda para evitar cálculos innecesarios y mantener bajo el uso de memoria si se vuelve demasiado malo.

También llevamos un seguimiento de estadísticas sobre decodificadores para priorizar dinámicamente los decodificadores que funcionan mejor (ejemplo: caesar es popular, pero Beaufort no lo es, así que Caesar será priorizado dinámicamente sobre Beaufort)

Finalmente, llevamos un seguimiento de pares populares. Así que base64 -> base64 es muy popular, por lo que priorizamos ese camino (entre otros).

Temas personalizados

Ahora puedes establecer un tema personalizado para ciphey. Esto es útil si quieres hacer que ciphey se vea diferente.

Esto también ayuda con la accesibilidad.

Vigenere

Ahora usamos quizás el mejor algoritmo para Vigenere.

Es rápido, preciso y maneja caracteres no alfabéticos mejor que cualquier otro algoritmo.

Mejor verificación de inglés

Usamos un verificador de qudgaram / trigram / diccionario inglés para calcular la probabilidad de texto plano.

Cambiamos los umbrales dependiendo del cifrado. Un ejemplo es que Caesar devuelve texto que "parece" inglés, mientras que base64 no.

Además de esto, tenemos una base de datos de regex populares (alrededor de 500) de claves API, direcciones MAC, etc.

También tenemos una función is_password para determinar si una cadena es una contraseña exacta vista en un volcado de datos.

Más cifrados

• Braille
• Atbash
• Vigenere

Base de datos

Ahora almacenamos estadísticas en una base de datos. Esto es útil para ver cómo le va a ciphey con el tiempo.

Uso de IA