rulesfinder

Règles de mutaison apprises par machine !

Cet outil trouve des règles de mutaison de mots de passe efficaces (pour John the Ripper ou Hashcat) à partir d'un dictionnaire donné et d'une liste de mots de passe.

L'outil est actuellement en version alpha.

tl;dr

Vous avez besoin de la toolchain Rust pour compiler cet outil. Vous pouvez soit l'installer directement :

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

Ou, après avoir cloné ce dépôt :

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

Ici, 50 est la valeur de coupure, ce qui signifie qu'une règle doit casser au moins 50 mots de passe pour être conservée, et 7 est le nombre de threads.

Attention, ce programme peut utiliser beaucoup de mémoire très rapidement !

Qu'est-ce que c'est ?

Un article détaillé peut être lu ici. Il explique l'idée derrière cet outil et ce qu'il fait.

Performances

Toutes les mesures ont été effectuées sur mon ordinateur portable pendant que je l'utilise pour autre chose. Ces mesures servent uniquement à illustrer ce que vous pouvez attendre en termes d'utilisation des ressources.

Utilisation de la mémoire pour la première phase

Le traitement se déroule en deux parties :

• la première partie, la plus gourmande en mémoire, est exclusivement influencée par la taille du corpus de clairs et la taille minimale des sous-chaînes ;
• la seconde partie est influencée par tous les paramètres, mais, tous les autres paramètres étant égaux, elle est à peu près proportionnelle en temps et en mémoire à la taille du dictionnaire.

La colonne mots de passe estimés cassés ci-dessus correspond au nombre de mots de passe du corpus de clairs qui auraient été cassés avec les règles générées en utilisant le dictionnaire donné. Comme pour toute chose liée à l'apprentissage machine, cela ne reflète pas directement la performance du jeu de règles. Augmenter cette valeur sans réfléchir sera contre-productif, car cela mènera à :

• plus de règles, réduisant l'efficacité globale du jeu de règles ;
• du sur-apprentissage.

En règle générale, je recommande :

• d'avoir une taille minimale de sous-chaînes de 4 ou 5, à noter que l'utilisation de la mémoire pour la première phase est surtout linéaire avec la taille du corpus de clairs ;
• d'utiliser uniquement de vrais mots de passe dans le corpus de clairs ;
• d'utiliser des dictionnaires que vous utiliserez réellement lors d'une session de cassage. Cela signifie des dictionnaires courts pour les règles que vous utiliserez contre des hashs lents, et des dictionnaires longs pour les règles que vous utiliserez contre des hashs rapides.