Какие есть новые способы расшифровки результатов от хеш-функций в 2020 году ??? Сам в этой сфере профессионал, не надо писать что есть радужные таблици, простой перебор, что такое коллизии, про разные tool-ки типо (john-a) и т.д. т.п. что есть и было то осталось. Надо начать с чистого листа и подумал, а что если подключить нейросеть, пока на практике не пробовал, но думаю такое уже кто-то делал. Опыта в нейросетях много как и во всей IT-сфере. Прошу найдись тот человек с которым мы сможем сделать что-то для расшифровки любого из хеш значений как семечки, пока мне надо именно sha-512. Если есть какая информация про существование таких нейронок просьба написать. Да и любые из ваших способов готов рассмотреть и работать с вами. Спасибо за внимание.
А что нейронки научились, как в матрице, обходить законы математики? Вам надо будет реализовать атаку нахождения прообраза (preimage), на данный момент самая лучшая (публично известная) preimage атака на sha512 требует при определённый условиях 2^495 вычисленений. Ну и если начинать, то может сначала с чего-то более лёгкого (MD5 или SHA1)?
А что стоит просто обучать нейронку подавая на вход каким либо образом результат от хеш функции и ее оригинальное значение, просто генерировать, конечно лучше использовать спец видеокарты от Nvidia.
Хм, может я чего то не понимаю, но я знаю как устроена нейросеть прямого распространения с обучением, сам писал на python свою нейросеть такого типа, эт я еще не отмечал с памятью.
Так я же не сомневался в ваших навыках, я вот например о нейронных сетях совершенно ничего не знаю, просто 0. Но мне просто интересно, какая у вас идея. Тоесть у вас на входе есть хэш (допустим sha512, но это не принципиально), а на выходе вы хотите иметь (возможный т.к. их бесконечное количество) пароль, который подходит к этому хэшу. Что должна делать нейронная сеть? Считать sha512 методом перебора или брать словарь и модифицировать пароли (что-то вроде перебора по правилам в хэшкэте) и высчитывать хэш?
Эт как-то сложно что вы описываете я не понимаю зачем. Значить, берем подаем на вход допустим результат от хеша (sha-512) результат значения - 1362461 (e6fe7071be3b4704dd7baa2529efadcd94f1d7449e686ed59093668a054cb8f3b15664fc1e80ae10a1dec4380cb3a6e5a00dfe6be71f204712842687729843f9) а на выход нейронной сети подаем просто то что было изначально (1362461), то есть, просто даже сделать функцию которая просто будет каждый проход генерировать рандомное значение от 1 до допустим 10000000 (для начала, потом можно символы добавить) и результат этого числа на вход а на выход самое число которое было. И таким образом, 100% нейросесть с допустим 10 скрытыми слоями в каждом слое по 9 персептронов (я так привык называть - просто один нейрон) обучиться (незнаю, но понадобятся скорее всего годы обучения на мощном железе, и в результате все, просто сможем подать на вход нейросети любой хеш (sha-512) и получиться ответ (пусть даже может быть и 99% где допустим будет не правельна один символ (что врятли)), таким образом нам не понадобиться больше перебирать и использовать что-то вроде john, hashcat и т.д. а все будет в один миг решаться. Конечно получается что безопасность тогда под угрозой Нейросеть это как условия с множеством выбора, только представлена не условиями а по другому, и поверте, нейросеть найдет закономерность в этих значениях и что куда. Правда я знаю что есть спобоб обучения "распространения обратной ошибки" но есть также куда гораздо эффективные обучения и есть также нейрости которые обучаются соривнуясь между собой, там вообще жесть, как семечти раскусит смысл этих значний )
Честно говоря, я сильно сомневаюсь, что такое возможно, по нескольким причинам: В конце концов у вас должно выйти что-то вроде линеарной функции с 512 битами на входе и ??? бит на выходе, ведь пароль может быть как с 1 символом так и с 2000000000000 символами. Ну ладно в конце концов можно ограничится 512 бит на выходе т.к. функция имеет соотношение N:1 Так как эти хэш функции специально создавались как стойкие к криптоанализу и один изменённый бит на входе, в среднем меняет около 50% на выходе. и даже при 99% это было бы уже слишком много Нейронке пришлось бы сохранить/запомнить в себе данные для всех данных на входе и эта модель имела бы просто огромный размер. НО идея сама по себе заманчива.
На bitcointalk.org уже опробовали,но у человека згорел комп. Но сгорел наверное не по причине алгоритма, а херового охлаждения. Памяти нужно от 1 ТБ оперативки...
И такое чудо бывает? https://www.securitylab.ru/news/522393.php я то думал есть только кванто-безопасные алгоритмы (кстати если что SHA-512 как-раз таки одна из таких алгоритмов): https://www.securitylab.ru/news/485222.php ну и в конце совсем печальная новость: https://www.securitylab.ru/news/521163.php
Вот пост человека он применил Квантум https://bitcointalk.org/index.php?topic=5244940.msg57957975#msg57957975 Все его посты посмотрите если интересно
Что это за ПО и под что оно, только под спец квантовые процы ? Тогда да, поражает, если такая скорость с какими-то bitcoin кошельками то какая же скорость с обычным md5 ?
Ну там речь не о SHA-256/512, а о нахождении приватных ключей для эллиптических кривых. И при чём здесь "Квантум"? В той программе что юзали в ветке используется алгоритм «кенгуру» Полларда для поиска приватного ключа для эллиптических кривых. Сам алгоритм "изобрели" в 1978 году, ещё до того как в 1985 была "изобретена" криптография на эллиптических кривых. Этот алгоритм работает на простых компьютерах, а не на квантовых. Для квантовых компьютеров придумали (вернее собираются использовать) алгоритм Шора. Вот кстати и сам софт, даже под CUDA: https://github.com/JeanLucPons/Kangaroo Насколько я знаю, в битках используется приватный ключ длиной в 256 бит, и тут нужна другая мощность MD5 и биткоин-кошельки это разные вещи... Вот видео на 2 ригах с 10-кой 2080 Тi:
Куда и в какой тип socket-а такие процы вставлять если приобрел такой ? Или это нужно другое железо ?
