Sözlük saldırısı – Kapsamlı Operasyon

Project reference document Time2Crack

Recipients: geliştiricileri, güvenlik araştırmacıları, gelişmiş kullanıcılar

İçerikler

1. Genel bakış

Sözlük saldırısı, en eski şifre çatlakları yöntemi, en basit kavramsal olarak ve istatistiksel olarak en etkili gerçek insan şifrelerinin çoğunluğu üzerinde test etmektir. prensibi test etmektir, olasılık sıralaması, adayların önceden belirlenmiş bir listesi - ham güç olarak tüm olası kombinasyonlar.

Time2Crack, sözlük saldırı modelleri iki ayrı ama tamamlayıcı mekanizmalar:

Bu iki algılama bağımsız ve tamamlayıcıdır: HiBP tam uzlaşma bilgilerini kapsar, kelime listesi henüz sızdırılmamış olan ortak kelimeleri kapsar.

2. Tarihsel ve akademik arka plan

2.1 Origins

Sözcü saldırı, bilgisayar güvenliğinin modern çağından önce gelir. İlk Unix sistemleri açık dilde parolaları depoladı /etc/passwdDosyanın erişilebilir olduğu kadar herhangi bir sözlük saldırısı yapmak.

2.2

Bazı sızıntılar, insan şifrelerinin gerçek dağıtımını ortaya koyan sözlüğün görünümünü değiştirdi:

• Şifre #1 ("123456") 290,731 hesabı temsil etti (2)

2.3 Words Attack için Referans Benchmarks

Bir RTX 4090 hızında test edilen 200.000 giriş listesi:

Sözlük saldırısı bu nedenle MD5, SHA-1 ve NTLM için neredeyse anındadır - ve küçük listelerde bile çok hızlı kalır.

3. Kavramsal temeller: Neden sözlük işleri

3.1 İnsan Şifrelerinin Güç Yasası

Tüm ampirik çalışmalar aynı gözleme yakınlaşır: insan şifrelerinin dağılımı üniforma değildir - takip eder Güç yasası (Zipf) Bazı şifreler seçimin disproportionate bir kısmını yoğunlaştırır.

Doğrudan sonuç: En yaygın 10 şifre Sadece 10 adayı test eden bir saldırgan, 20'de başarılı olma şansına sahiptir - istatistiksel olarak, üretilen gürültü miktarı için büyük.

3.2 Şifre Yaratılışında Bilişsel Bias

İnsanlar rastgele seçim yapmazlar. Şifrelerini öngörülebilir hale getiren sezgiselleri sistematik olarak uygularlar:

3.3 Listelerde zaten "password" kavramı

Bir şifre iki farklı nedenden ötürü bir saldırı listesinde olabilir:

Bu iki vaka farklı bir doğanın saldırılarına karşılık gelir, farklı hızlarla - ve bu tam olarak Time2Crack modellerinin ne olduğudır.

4 Modern bir sözlük saldırısının mimarisi

4.1 Genel boru hattı

Modern bir sözlük saldırısı birkaç aşamada gerçekleşir:

Phase 1 : Constitution de la wordlist
    ├── Mots de passe fuités (HIBP, RockYou, Collections)
    ├── Wordlists linguistiques (dictionnaires, prénoms, lieux)
    ├── Wordlists thématiques (sport, pop culture, tech, religion)
    └── Wordlists contextuelles (domaine de l'entreprise cible, noms d'employés)
2. Aşama 2: Wordlist Preprocessing
- Sık sık (en büyük olasılıkla ilk)
- Deduplication (aynı adayı iki kez değil)
- Uzunluk filtrasyon (hedef uzunluğu + ±2)
- Standardizasyon (düşük, Unicode NFC)
Aşama 3: Candidate Hashs
Her aday için kelime listesinde:
hashaday = hashAlgo (w)
Promosyon │ eğer varsaAday== hashhHedef: FINDED
- Hız: RTX 4090'da MD5 için 168 GH /s
Aşama 4: Sonuçlar Analizi
Çevik şifreler Raporu, kapsama istatistikleri

4.2 Donanım optimizasyonu

Modern sözlük saldırıları GPU üzerinde çok paraleldir:

Bir kelime listesi için 14 milyar giriş (HIBP büyüklüğü) 12× RTX 4090:

MD5 ile bcrypt arasındaki büyüklüğün 9 siparişinin bu farkı neden hash algoritmasının seçiminin kritik olduğunu açıklıyor.

4.3 Adayların Test siparişi

Kelime listesi alfabetik sırayla test edilmez - bu olasılık azaltılabilir :

Bu tür, şifrenin "düşü" olup, ilk milisaniyelerde bulunulmasını sağlar - ne olursa olsun hız.

5. Gerçek şifrelerin korpusu

5.1 (HIBP)

HiBP küresel referanstır çünkü:

Tam HIBP çöpe sahip bir saldırgan ilk olarak frekans siparişinde ~14 milyar adayı test edebilir. Olmayan algoritmalar için (MD5, SHA-1), bu liste tüm gerçek online şifrelerin% 50'sini kapsar.

5.2 RockYou (2009) – Korpus

5.3 Özel kelime listeleri

Bu korpuslar halka açık olarak indirilebilir - onların varlığı saldırgan güvenliğin kurulmuş bir gerçeğidir.

6. K-Anonymity Verification HIBP: Gerçek Zamanlı Saldırı

6.1 Protokolü k anonim

Time2Crack, bir saldırganın HIBP veritabanı ile ne yapacağını tam olarak tekrarlayan gerçek zamanlı bir HIBP kontrol içerir - ancak asla parolayı düz dilde veya tam hash ile iletmez.

K-anonymity protokolü aşağıdaki gibi çalışır:

1. Calculer SHA-1(password)      → par exemple "CBFDAC6008F9CAB4083784CBD1874F76618D2A97"
Sadece HIBP API'ye ilk 5 karakter gönderin: "CBFDA"
API, "CBFDA" ile başlayan TÜM SHA-1 eklerini döndürür (yaklaşık 400-600 hashes)
Arama yerel olarak eğer geri kalanlar ise (C6008F9CAB4083784CBD1874F76618D2A97) listededir.
Eğer bulunursa: şifre uzlaşmaz sayılır (HIBP aynı zamanda sızıntı sayısını döndürür)

6.2 Time2Crack'de Uygulama (app.js)

HIBP check, asynchronous and non-blocking. şifre hemen yerel yöntemler tarafından analiz edilir ve HIBP kontrolü sonucu tamamlar:

// Pseudo-code simplifié
async function checkHIBP(password) {
  const sha1 = await sha1Hash(password);
  const prefix = sha1.substring(0, 5);   // 5 premiers chars
  const suffix = sha1.substring(5);       // reste du hash
Sınırlı yanıt = bekleme ((()
    https://api.pwnedpasswords.com/range/${prefix}
  );
Sınırlı hatlar = yanıt bekliyor.text();
(Sekiz hattı) için
[hashSuffix, sayı] = line.split ()
If (hashSuffix.toLowerCase() = suffix.toLowerCase())
Geri dönüş parseInt (saygı); // sızıntı sayısı
}
}
iade 0; // bulunamadı
}

6.3 Kont HIBP

HiBP tarafından iade edilen sayı, bu tam şifrenin indekslenmiş sızıntılarda ortaya çıktığını gösteriyor:

1'in bir sayısı bile (kullanıcı sadece bir kez ortaya çıktı) bir kırılganlığa işaret ediyor: Bir saldırgan bu hesabı özellikle hedef alıyorsa ve sorudaki sızıntının kimliklerine sahip olacak, onu bulacak.

7. Time2Crack Language Wordlists

7.1 Neden dil kelime listeleri HIBP'ye ek olarak

HiBP tam uzlaşma bilgilerini kapsar - ancak ortak kelimeler henüz tükenmez. Bir frankophone kullanıcısı, bir şifre olarak "ephemeral"i seçen bir kullanıcı HiBP'de olmayabilir (söz anglophone kimliklerinde olası değildir), ancak bir frankofon sistemini hedef alan herhangi bir saldırıcunun Fransızca kelime listesindedir.

Time2Crack'in dil kelime listeleri bu boşluğu kaplar:

7.2 Lazy yükleme

Wordlists koda dahil edilmez - dil değiştiğinde, ağ bütçesiyle tanışmak için talep üzerine yüklenir:

// app.js - loadDictionary()
async function loadDictionary(lang) {
  if (DICTlang & DICTWORDS) return;  // Déjà chargé
  if (DICTLOADING)
DICTPENDINGLANG = lang; // Dosyayı Bekliyor
Geri dönüş;
}
DICTLOADING = true;
Kısıt res = Beklenirdata/wordlists/${lang}.txt);
Sınırlı metin = res.text();
// Set<string> for O(1) lookup
DICTWORDS = yeni Set(((Yeni Setler)
metin.split("\n")
.map(wken w.normalize("NFC")trim().toLowerCase())
.filter(wlan w.long >= 4)
);
DICTLANG = Lang;
DICTLOADING = false;
}

Yükleniyor kuyruk

The The The The The The The The DICTPENDINGLANG Hızlı dil değişiklikleri sırasında yarış koşullarını önlemek:

Scénario : l'utilisateur switche rapidement EN → FR → DE
├── EN demandé : DICTLOADING = false → getin başlangıcı EN
Satın alma sırasında talep edilen DICTLOADING = true → DICTPENDINGLANG = "fr"
├── DE demandé pendant fetch EN : DICTLOADING = true → DICTPENDINGLANG = "de" (crash "fr")
- Fetch Ends: DICTLANG = "en", puis lance loadDictionary("de")
└── Résultat : seule la dernière langue demandée est chargée

Bu davranış kasıtlıdır: Son zamanlarda istenen dil yüklenir, tüm orta diller değil.

8. Time2Crack içinde Sözlük: isDictWord()

8.1. Tespit işlemi

fonksiyon isDictWord(pw) Bir şifrenin mevcut bir sözlüğe ait olup olmadığını belirler:

// app.js - ligne 2181
function isDictWord(pw) {
  if (!DICT(WORDS) sahte geri döner;
// Standardizasyon: NFC + Lowercase
l = pw.normalize("NFC")toLowerCase();
// Doğrudan doğrulama
Eğer (DICT)WORDS.has(l) || DICTWORDS.has(deLeet(pw) gerçek geri döndü;
// Morpholojik varyasyonlar
Cont deleetWord = deLeet(pw);
Karşılaştırmalar = getMorphVariations (deleetWord);
Çünkü (konst varyasyonu) {
Eğer (DICT)WORDS.has(variation)) return true;
  }
Sahte geri dönüş;
}

8.2 Unicode Standardizasyon (NFC)

Standartlaştırma normalize("NFC") aksanlı karakterlerin sürekli tedavi edilmesini sağlar:

Bu standartlaşma hem sözlüğü hem de kontrol ederken uygulanır - aksan dilleri için doğru yazışmalar sağlar (FR, ES, DE, PT vs.).

8.3 kırılganlık üzerindeki etkisi tespit edildi

When When When When When When When When When When When When When When When When When When When When When When When When When When When When When When When When When When When When When When When When When When When When When When When When When When When When When When When When When When When When When When When When When When When When When When When When When When When When When When When When When When When When When When When When When When When When When When When When When When When When When When When When When When When When When When When When When When When When When When When When When When When When When When When When When When When When When When When When When When When When When When When When When When When When When When When When When When When When When When When When When When When When When When When When When When When When When When When When When When When When When When When When When When When When When When When When When When When When When When When When When When When When When When When When When When When When When When When When When When When When When When When When When When When When When When When When When When When When When When When When When When When When When When When When When When When When When When When When isDictWord() Go back back back trueBirkaç saldırı uygulanabilir:

9. De-leetification: saldırgan decodes substitutions

9.1 Leetspeak ve sınırlamaları koruma olarak

Leetspeak (veya "1337 konuşma") görsel benzer sayılar veya sembollerle mektupların değiştirilmesi uygulamasıdır: a→@, e→3, i→1 veya !, o→0, s→$. Kullanıcılar bunu "güçlü" ortak kelimeler için kullanır.

Gerçek: Bu alt kurumlardır Uygulanan ilk kurallar Herhangi bir sözlükte mutasyon kuralları ile saldırıya uğrarlar. yetkili bir saldırgana karşı gerçek bir savunma oluştururlar.

9.2 Uygulamanın uygulanması deLeet() Time2Crack

// app.js - ligne 3622
const LEETBASE = {
A: ["@", "4"]
E: ["3"]
O: ["0"]
s: ["$", "5"]
T: ["+", "7"]
["#"]
["9"]
=
LeetWith(pw, oneMap)
r = pw.normalize("NFC")toLowerCase();
(Resimler, geri dönüşler)BASE))
    for (const c of reps) r = r.split(c).join(ch);
  // Appliquer la résolution ambiguë (i ou l) en dernier
  for (const [ch, reps] of Object.entries(oneMap))
    for (const c of reps) r = r.split(c).join(ch);
  return r;
}
Leet(pw) işlevi
// Belirsizlik: "1" veya "l" olabilir
I = deLeetWith(pw, { i: "1!", l: "
L = deLeetWith(pw, { l: "1", i: "!"
// Eğer sözlük yüklenirse, bu maçları tercih edin
Eğer (DICT)WORDS)
Eğer (DICT)WORDS.has (L ile)L ile geri döndü;
Eğer (DICT)WORDS.has(WithI) I ile geri döndü;
}
// Aksi takdirde: en az kalan sayılarla değişkeni tercih edin
I = (WithI.match (/\d/g)
s.)
Geri dönüş sayısal L < = sayısal I? withL: withI;
}

9.3 Belirsizlik Yönetimi "1" → "i" veya "l"

Alt kurum "1" belirsizdir: "1" "i" (örneğin "1nfo" → "info" veya "l" (as in "p1ayer" → "player") Time2Crack bu belirsizliği çözebilir:

9.4 Kurumlar kaplı değildir (aslında)

Time2Crack, LIABASE modellerinin ötesinde nadir veya belirsiz alt yerleri kapsamaz.Bu bir tasarım seçimidir: çok fazla vakayı kapsayan sahte pozitifleri artırmak (şu anda bir kelime olarak bir şifreyi tespit etmek).

10. Yoğun zaman hesaplaması: addDictionaryAttacks()

Hesaplama mantığı

// app.js - ligne 3848
function addDictionaryAttacks(rows, common, weak, dictWord) {
  for (const a of ALGOS) {
    let sec;
    if (weak)     sec = 100 / a.rate;     // Top ~100 entrées
    else if (common) sec = 10000 / a.rate; // HIBP priority list ~10k
    else if (dictWord) sec = 200000 / a.rate; // Scan wordlist complète ~200k mots
    else sec = null;                        // Non applicable
Not = zayıf mı? t("nWeakPassword")
: yaygın ? t("nInLeaks")
: dictWord? t(nDictHit)
T(nAbsentLeaks);
satırlar.push({ atk: t("aDict") hash: a.name, spleen: a.rate, sec, not, kedi: "dict"
}
}

10.2 Üç kırılganlık seviyesi

10.3 Neden bu sayılar (100, 10.000, 200.000)?

Bu değerler gerçek verilere kalibre edilir:

10.4 Tamam sayısal örnek

"sun" şifresi için (şimdi Fransız kelimesi, tespit edilen gibi dictWord)

Argon2id için bile, 250 saniye 5 dakikadan daha az - Fransızca sözlüğünden basit bir kelime için.

11. Yüksek sadakat kalibrasyonu: applyHighFidelityCalibration()

11.1 Neden ek kalibrasyon?

brüt hesaplama addDictionaryAttacks() “En kötü durumda” bir tahmin verir - saldırgan tüm kelime listesini üniformalı olarak test ederse. Muhtarya tarafından sipariş edilen : En yaygın şifreler ilk gelir.

Yüksek sadakat kalibrasyonu, ampirik gözlemlere dayanan düzeltici bir multiplier uygular:

// app.js - ligne 4442
case "dict":
  // Ur et al. 2012 : mots communs trouvés dans les 100-10k premiers essais
  // Weir 2009 : mots dict trouvés dans les 200k premiers essais (scan ordonné)
  m = context.common? 0.15: context.dictWord? 0,5: 1.0;
Bölüm;

11.2 Kalibrasyonun Akademik Kaynakları

12. Uygunluk ve güven puanının aslilığı

12.1 Scoring sistemi

Time2Crack sadece bir zaman hesaplamaz - aynı zamanda sözlük saldırısının aslında çok faktörlü bir puanlama sistemi aracılığıyla en hızlı saldırı olduğunu da değerlendirmektedir:

// Score d'applicabilité (0-1)
case "dict":
  return context.common ? 0.99 : context.dictWord ? 0.85 : 0;

12.2 Kanıt puanı

Applicability puanı ile paralel olarak, gözlemlenen sinyalleri kaydeder:

case "dict":
  return Number(!!context.common) + Number(!!context.dictWord);
  // 0 : aucun signal
  // 1 : un signal (common OU dictWord)
  // 2 : deux signaux (common ET dictWord)

2'nin kanıt puanı (her iki HIBP ve dil sözlüğü) 0.08'in son güvenini artırır (2 × 0.04).

12.3 Final Güven Puanı

const base = confidenceBase["dict"] || 0.6;  // confiance de base
const evidenceBoost = Math.min(0.12, row.evidenceScore  0.04);
const speculativePenalty = speculativeCats.has("dict") ? 0.08 : 0;  // dict n'est pas spéculatif
Doğruluk = Math.max (0, Math.min (1,
Math.max (applicability, base) + kanıtlarBoost - spesifikPenalty
)

Bir şifre için common ile birlikte dictWord Ayrıca tespit edildi:

Maksimum güven: Sözcü saldırı, belirsiz bir şekilde birincil saldırıdır.

13. Bloom filtre RockYou: yaygın şifrelerin yerel tespiti

13.1 Arka plan

HIBP doğrulamanın yanı sıra (bir ağ çağrısı gerektiriyor), Time2Crack bir araya getiriyor çiçekli filtre Bir çiçekli filtre, elementleri depolamadan bir sete ait bir yanlış pozitif olasılığı ile test etmenizi sağlayan bir olasılıktır.

13.2 çiçekli filtrenin Faydaları

13.3 Çiftin Operasyonu

// app.js - ligne 1962
function bloomHas(filter, word) {
  if (!filter) return false;
  const { bitArray, m, k } = filter;
  const w = word.toLowerCase();
// Double-hashing: h1 ve h2 iki bağımsız hash işlevleridir
K1 = fnv1a32 (w, 2166136261); // FNV1a standart tohum ile standart tohum
{2 = fnv1a32 (w, 0x811c9dc5); // FNV1a alternatif tohumla
(le i = 0; i < k; i++)
eksi = (h1 + (i)  (h2) >>> (0))% m; // k pozisyonları biraz dizi
Cont byteIdx = Math.floor (pos / 8);
BirazIdx = % 8;
// Eğer biraz 0 ise: kelime DEFINITLY yok
Eğer (bitArray[baytIdx) ve (1 << bitIdx) = 0) geri dönüş false;
}
// Tüm bitler 1'dedir: kelime PROBABLY hediyedir ( FP'nin% 1'i ile)
Doğru geri dönüş;
}

FNV1a Double-hashing, biraz dizideki pozisyonların üniformasını sağlar, minimizleme çarpışmaları ve false pozitif oranı% 1'e yakın tutar.

13.4 Yük ve ikili format

Çiçekler filtre depolanır data/rockyou.bloom - ikili bir dosya ile:

Yük, kullanıcı tarafından manuel olarak tetiklenir (button in the UI), sayfa yüklemesinde otomatik olarak değil - ilk performansı korumak için.

Türlü saldırıların 14. Karşılaştırma

"pure" sözlük saldırısı, tüm ortak bir kök paylaştığı bir saldırının ilkidir: bir lexical wordlist. Time2Crack 7 çevrimdışı çatlakları uygular (gross güç, sözcü, hibrit, maske, PCFG, Markov, ssper), her bir şifreyi farklı bir açıdan saldırır.

14.1 Dictionary vs Hybrid

Hibrit saldırı saf sözlüğün durduğu yerde başlar: Her kelimeyi listeden alır ve sistematik mutasyon kuralları uygular (hashcat "best64.rule" akılda).

14.2 Dictionary vs PCFG

"Password123" gibi bir şifre, bir sözlükte (gerçek kelime "Password123" olarak listelenebilir) ancak yapıyı tanıyan PCFG tarafından çok hızlı bir şekilde kırılabilir [Majuscule][minuscules][digits].

14.3 Markov

Markov, şifrenin herhangi bir listede olmadan insan kelimesi gibi göründüğünü kapsar.

14.4 Dictionary vs Credential Thingsing

Credential thingsing bir hash saldırmaz - doğrudan uzaktan hizmetler üzerinde giriş / anahtar kelime çiftlerine çalışır. Bu, çatlaklardan kavramsal olarak farklıdır, ancak aynı veri kaynağını paylaşır (HIBP/fail).

15. Saldırı Sözlüğü

15.1 Intrinsic limitleri

15.2 What Time2Crack's Hesapion Model Değil

16. Etkili Savunmalar

16.1 Sözcü saldırıya karşı koruyan şey

MD5 ve Argon2id arasındaki 10+ büyüklüğün farkı, Argon2id tarafından korunan pratikte sözel şifre "sun" bağışıklıkını yapar - saldırganın Fransız bir kelime olduğunu biliyorsa bile.

16.2 Ne korumuyor

16.3 Pratik Tavsiye

17. Referanslar

birincil kaynaklar (academik çalışmalar)