CPU или GPU: что выбрать для подбора паролей?
Выбор оборудования напрямую влияет на скорость и эффективность подбора паролей. Что лучше использовать: центральный процессор (CPU) или вычислительные возможности видеокарты (GPU)? В статье разберём работу обоих вариантов в Hashcat, сравним их на практике и объясним, какое оборудование поможет ускорить аудит стойкости паролей.
Что такое Hashcat?
Hashcat — инструмент для подбора паролей по хешам. Он поддерживает полный перебор (brute force), словарные и комбинированные атаки. Его главное преимущество — ускорение вычислений за счёт параллельной обработки на центральном процессоре (CPU) или видеокарте (GPU). Если вы хотите восстанавливать пароли из файла рукопожатия (handshake) при аудите сети Wi‑Fi, ZIP-архивов или зашифрованных документов и т. д., стоит максимально использовать возможности оборудования.
Для этих задач я использую Hashcat — популярный инструмент, который разработчики называют «швейцарским ножом для взлома паролей». Одна из частых ошибок новичков — запуск Hashcat или подобных программ в виртуальной машине. В таком окружении сложно полноценно задействовать видеокарту, тогда как перенос вычислений с CPU на одну или несколько GPU многократно ускоряет подбор пароля.
Читайте также статью в блоге SAPSAN: «Генератор паролей — есть ли в нём смысл?»
Как работает Hashcat?
Сначала Hashcat получает хеш, для которого нужно подобрать исходный пароль, и выбранный метод атаки: например, полный перебор (brute force) или проверку по словарю распространённых паролей. Инструмент поддерживает множество форматов хешей и алгоритмов, включая MD5, SHA-1 и WPA/WPA2.
Затем происходит этап вычислений — Hashcat использует вычислительную мощность процессора (CPU) или видеокарты (GPU), чтобы как можно быстрее проверить различные комбинации.
Затем Hashcat сравнивает сгенерированные комбинации с исходным хешем. Если одна из комбинаций даёт совпадение, пароль считается восстановленным.
Hashcat особенно быстр при работе на GPU и широко используется для аудита стойкости паролей. Поддержка множества алгоритмов и вычислений на видеокартах делает его одним из самых производительных инструментов этого класса. Начинающим стоит изучить документацию и пошаговые руководства в интернете или на YouTube, например по запросу «Hashcat tutorial»: в них показаны настройка программы и запуск разных типов атак.
Профессиональные пентестеры нередко объединяют несколько видеокарт в вычислительный кластер, чтобы ещё сильнее ускорить подбор паролей и обрабатывать большие объёмы данных. В сочетании с подходящим оборудованием Hashcat становится одним из наиболее производительных инструментов в арсенале специалистов по безопасности.
Hashcat — GPU или CPU?
Почему виртуальная машина часто оказывается неэффективной? VirtualBox и VMware обычно не предоставляют гостевой системе полноценный доступ к видеокарте, поэтому Hashcat не может использовать всё доступное оборудование. Для хорошо распараллеливаемых задач GPU обычно значительно быстрее CPU. На скриншотах ниже показано сравнение на одном ноутбуке с процессором Intel Core i3 8-го поколения и видеокартой GeForce MX 150: процессор использует 6 вычислительных ядер, а видеокарта — 384 CUDA-ядра. В современных GPU их может быть несколько тысяч.
Hashcat — CPU:
Hashcat — GPU:
Чтобы наглядно показать разницу во времени, я использовал словарь объёмом 15,4 ГБ. Для такого теста важно задействовать все возможности Hashcat. Если вы хотите повторить эксперимент, лучше запустить полноценную систему Linux с диска или загрузочной флешки с сохранением данных (persistence).
Работает ли Hashcat в системе Windows?
Да. Hashcat — кроссплатформенное приложение, доступное для Windows, Linux и macOS. В Windows оно может выполнять вычисления как на процессоре (CPU), так и на видеокарте (GPU). Независимо от системы установите актуальные драйверы GPU и следуйте документации проекта:
Официальная документация Hashcat
Если важна скорость подбора паролей, GPU обычно будет лучшим выбором. Архитектура видеокарт рассчитана на параллельную обработку данных, а современные модели, например серии NVIDIA RTX, имеют тысячи вычислительных ядер. Подходящая видеокарта позволяет раскрыть потенциал Hashcat значительно лучше, чем один центральный процессор.
Автор статьи: Rafał Sulikowski.
Instagram автора: профиль.
Instagram SAPSAN: профиль.
Группа в Facebook для пентестеров: перейти в группу.