Tag: hasło

Opublikowane w

Hasło Alert

CERT Orange uruchomił nową usługę o nazwie Hasło Alert. W zasadzie idea jest podobna jak Have I Been Pwned, ale stwierdziłem, że przetestuję. Zawsze jest szansa, że będą mieli dostęp do lokalnych wycieków, które na HIBP nie trafiły. Czy tak jest w istocie? Nie wiem, jest wyłącznie informacja o autorskim rozwiązaniu. Nie ma żadnych informacji o źródłach ani ewentualnej współpracy z innymi podmiotami.

Pierwsza rzecz, która rzuca się w oczy to podtytuł Sprawdź czy Twój mail nie wyciekł. W tytule strony hasło, w podtytule email, przypuszczam, że osoby mniej zorientowane mogą się pogubić. Tym bardziej, że nie widzę by było to wytłumaczone gdzieś dokładniej. Oczywiście chodzi o pary email i hasło w wyciekach. Ani sam email, ani samo hasło nie zostaną zgłoszone. Wynika to z zasady działania serwisu, o czym za chwilę. Czyli podajemy adres email, a dostajemy hasła, które wyciekły z serwisów dla konta z podanym tym adresem email.

To co mi się podoba, to fakt, że sprawdzenie, czy dany adres email pojawił się w wycieku wymaga dostępu do konta email sprawdzanego adresu. Aby przeszukać wycieki, trzeba kliknąć linka z potwierdzeniem zlecenia wyszukania. Same wyniki również są odsyłane mailem. Zapobiega to możliwości sprawdzania wycieków dla kont, które nie należą do nas. Zdecydowany plus, jeśli chodzi o prywatność.

Z samymi wynikami jest już znacznie gorzej. Porównując z HIBP, wyników jest mało. I nie chodzi tu wyłącznie o różnego rodzaju kompilacje wycieków. Z czego to wynika? Nie wiem. Może chodzić o zawężenie czasowe[1], może chodzić o dostęp do źródeł.

Jeśli chodzi o wyniki, to otrzymujemy zamaskowane hasło i datę. W haśle widoczna jest pierwszy i ostatni znak, oraz ilość liter, przy założeniu, że każda gwiazdka odpowiada jednej literze. Jest też jakaś data. Niestety nie jest wyjaśnione czy jest to data pobrania danych do wycieku, data publikacji wycieku, data pozyskania zbioru czy jeszcze jakaś inna. Zdecydowanie przydałoby się tu wyjaśnienie. Tym bardziej, że wyciek z LinkedIn z roku 2012, który został opublikowany w 2016, podawany jest jako… styczeń 2023.

Przede wszystkim brakuje jednak źródła wycieku, co czyni usługę w zasadzie bezwartościową. Zalecenia są słuszne, ale skoro nie wiadomo, do którego serwisu hasło zmienić, to mało przydatne w praktyce. A zmiana wszystkich haseł, bo gdzieś jakieś podobno wyciekło to chyba overkill. No chyba, że ktoś używa tego samego hasła w wielu miejscach, ale wtedy ma większy problem. I nie potrzebuje sprawdzać, czy wyciekło, tylko od razu może zmienić hasła ustawiając różne dla różnych serwisów.

Ponieważ korzystam z managera haseł, postanowiłem – mimo braku podanego źródła – sprawdzić, które moje hasła wyciekły. I tu zaskoczenie, bo w większości przypadków nie udało mi się znaleźć pasujących kandydatów. Nawet biorąc pod uwagę tylko pierwszy i ostatni znak, bez ilości liter. Dziwne, bo i niektóre wycieki świeże, i manager haseł przechowuje nie tylko bieżące hasło, ale także poprzednie. Czyli nawet gdybym zmienił hasło po informacji o wycieku, to powinienem mieć je zapisane w managerze.

Niestety nie wiem, czy jest to błąd po stronie systemu, błąd w wycieku, czy jednak zmieniłem hasło więcej niż raz. I bez źródła danych nie jestem w stanie tego określić.

Podsumowując – Hasło Alert to ciekawa inicjatywa, ale w tej chwili wg mnie mało użyteczna. Przede wszystkim brakuje źródła wycieku, ale przydało by się też nieco więcej objaśnień. Liczę, że wkrótce pojawią się zmiany w tym zakresie.

[1] Najstarsza data, którą widziałem to 2019.

Opublikowane w

Połam to jeszcze raz

Niedawno sekurak.pl zorganizował kolejny konkurs z łamaniem hashy. Tym razem dowiedziałem się o nim przypadkiem – ot, wpadło powiadomienie z Discorda, które akurat zauważyłem. Rzuciłem okiem, jest link do wpisu, są hashe, więc warto spróbować, bo do wygrania był kolejny dostęp do Akademii Sekuraka 2024.

Miałem w zasadzie gotowca na podstawie poprzedniego wpisu i writeupu, więc liczyłem, że kilka sztuk wpadnie. I faktycznie, nie zawiodłem się. Opisane wcześniej metody pozwalały złamać 7 do 9 hashy. Skąd rozbieżność? Zależy jak liczyć i jaki się utworzyło dedykowany słownik.

Zajmijmy się trzema hashami, z którymi mógł być problem. Pierwszy to db13ca089eb4860896567399a30558f2c1fc69e7:sekurak.academy.
Przyznaję, że zwyczajnie miałem szczęście. W słowniku zagościł bowiem ciąg sekurakacademy, a OneRuleToRuleThemAll zrobiło resztę. Aż się zdziwiłem, czemu to wpadło, więc sprawdziłem.

Sprawdzenie, która reguła spowodowała dopasowanie robi się zgodnie z opisem z dokumentacji hashcata poprzez dodanie parametrów

--debug-mode=1 --debug-file=matched.rule

Okazuje się, że OneRuleToRuleThemAll ma takie cudo jak

l i7.

Przekładając na bardziej zrozumiały język: zamień wszystkie litery na małe i wstaw kropkę po siódmym znaku. Chwilę po godzinie dziewiętnastej odesłałem 8 złamanych hashy.

Kolejne hasło, które mogło sprawić trudność to złożenie nie dwóch, ale trzech wyrazów. Czułem, że będzie, bo tego typu pojawiały się w poprzednich edycjach. Schemat był zawsze ten sam – dwa wyrazy oddzielone krótkim spójnikiem. Sprawdziłem, ile jest krótkich spójników w moim słowniku. Samych dwuznakowych było aż 428. Uznałem, że to zbyt wiele. W dodatku większość się nie nadawała – zz czy yy po prostu mi nie pasowały.

Postanowiłem spróbować z dwuliterowymi. Ręcznie przejrzałem wszystkie dwuliterowe słowa, wybrałem 25, które wydały mi się najbardziej prawdopodobne, zapisałem do pliku. Dorzuciłem jeszcze 3 jednoliterowe spójniki: i, o, a. Na koniec dodałem 19 wyrazów trzyznakowych. Tak powstał plik laczniki.txt.

Stwierdziłem też, że dla pełnego słownika języka polskiego i tak wyszłoby wiele kombinacji. Hasła z poprzednich edycji były umiarkowanej długości. Postanowiłem wziąć na warsztat tylko wyrazy od 2 do 9 znaków. Nazwałem go 29_slownik_all_nopl.txt. Liczył 845 tys. wierszy.

Krótkim skryptem w Pythonie utworzyłem słownik z wszystkimi kombinacjami wyrazów z 29_slownik_all_nopl.txt oraz 57 łączników. Wynikiem był spory, ale nadal akceptowalny słownik zawierający 48 mln wierszy.

Potem już standardowo – operacja na dwóch słownikach. Pierwszym był 29_slownik_all_nopl_laczniki.txt zaś drugim 29_slownik_all_nopl.txt. Tak udało się złamać 61d54fe02ce6edcde2f5762f2677b3c83d876417:trudnotozgadnac
i kwadrans po dwudziestej pierwszego dnia odesłałem 9 haseł.

Wersja z tworzeniem słownika na dysku nie jest może najefektywniejszym podejściem do haseł zbudowanych z trzech słów, ale jak widać wystarczyła.

Warto w tym miejscu odnotować, że słowo to pojawiało się wcześniej i gdyby człowiek pomyślał, to mógł przyjąć, że będzie i tym razem. Cóż, po fakcie każdy mądry.

Ostatnie hasło jest ciekawą i pouczającą sprawą. Na discordowym kanale pojawiła się informacja, że już dwie osoby mają 9 haseł, w dodatku gdyby połączyć ich odpowiedzi, to będzie komplet, czyli wszystkie hasła z konkursu zostały złamane. Dopuszczałem możliwość, że coś przeoczyłem, bo jak wspominałem do konkursu przystąpiłem w pośpiechu. Na innym kanale Patryk (jego writeup z łamania haseł znajdziecie na tutaj – polecam) też pochwalił się złamaniem 9 hashy.

Po krótkiej rozmowie czego komu brakuje i ustaleniu, że faktycznie chodzi o nas, Patryk rzucił podpowiedzią, że brakujący hash jest podobny do już złamanego, ale po polsku. Cóż, wielkiego wyboru nie było i wkrótce, po dosłownie czterech próbach wykonanych ręcznie, do złamanych dołączył:
283d5cb401e9de6a2e56f97166a639479fb86aee:akademiasekuraka
Komplet haseł odesłałem o 20:23 drugiego dnia konkursu.

Zarówno słowo akademia jak i sekurak oczywiście miałem w słowniku. Zabrakło wersji z deklinacją. Mam zatem pewne wnioski dotyczące słownika na przyszłość…

UPDATE: Artykuł z oficjalnym rozwiązaniem konkursu i statystykami rozwiązań.

Opublikowane w

Połam to lepiej

Niedawno brałem udział w konkursie organizowanym przez Sekurak.pl. Konkurs polegał – jak to się potocznie mówi – na „łamaniu haseł”. Poprawniej byłoby rzec, że polegał na odzyskiwaniu haseł na postawie hashy, ale mniejsza o to. Udało mi się wygrać, tzn. złamałem największą ilość haseł jako pierwszy. Teoretycznie więc mógłbym na tym poprzestać, ale – z perspektywy patrząc – pewne rzeczy można było zrobić albo opisać lepiej. Oryginalny writeup mój i innych zwycięzców można znaleźć w tym artykule, natomiast ten wpis jest jedynie jego uzupełnieniem.

Dla przypomnienia, jeśli chodzi o gotowce, skorzystałem ze reguł wbudowanych w hashcata, reguły OneRuleToRuleThemAll[1]. Zaś jeśli chodzi o gotowe słowniki to użyłem RockYou, Ignis (10 mln) oraz słownika języka polskiego dostępnego w Debianie w pakiecie wpolish.

Co można zrobić lepiej? Przede wszystkim ten wpis na blogu daje namiar na „growy” słownik języka polskiego. Jest on mniejszy od tego z wpolish. Zawiera 3,2 mln linii, zamiast 4,3 mln. Mogłoby wydawać się to wadą, ale… przy skomplikowanych operacjach większy słownik nie musi być lepszy.

Słownik growy zawiera znaki końca linii w formacie windowsowym. Można je przekształcić na format uniksowy np. w taki sposób:

cat slowa.txt | perl -ne 'chomp; /(\S+)/ && print $1,$/' > slowa_unix.txt

Taka wersja przyda się w kolejnych operacjach.

Słownik wpolish można z kolei znormalizować przez usunięcie wielkich liter. Nie mają one znaczenia, bo występują na początku i któraś reguła hashcata z pewnością uwzględnia takie przekształcenie. Polecenie

cat /usr/share/dict/polish | tr "[:upper:]" "[:lower:]" | sort -u > wpolish_lower.txt

redukuje wielkość słownika o 46k wierszy, czyli nieco ponad 1%.

Z kolei jeśli chodzi o najbardziej kompletny słownik języka polskiego, to będzie nim złączenie znormalizowanego wpolish oraz growego z poprawionymi końcami nowej linii:

cat slowa_unix.txt wpolish_lower.txt | sort -u > slownik_all.txt

Wynik jest o jedynie 5k linii większy od oryginalnego wpolish.

Pozbycie się pl-znaków ze słownika:

cat slownik_all.txt | tr "ąćźżńłóęś" "aczznloes" | sort -u > slownik_all_nopl.txt

Łatwo zauważyć, że jeśli ktoś będzie miał hasło, które jest wyrazem w języku polskim, ale zapisanym w sposób mieszany, częściowo z polskimi znakami, częściowo wersją polskawą, to nasze słowniki taki wyraz ominą. Przykładem takiego słowa może być wyraz żółty zapisany jako zólty. Co wtedy?

Pomóc może zrobienie własnej reguły hashcata, wykorzystującą zastąpienie, czyli s:

Replace sXY Replace all instances of X with Y

Można od razu w podobny sposób potraktować „jednoliterowe” błędy ortograficzne i regułą zastąpić u przez ó i na odwrót. Niestety, z tego co widzę przy pomocy samego hashcata nie da się zrobić ani przekształcenia ch -> h, ani odwrotnego. W dodatku powyższe zastąpienie dotyczy wszystkich wystąpień, a niezupełnie o to chodzi. Jednak lepszy rydz, niż nic.

Tyle gwoli uzupełnienia. Regułę hashcata pozostawiam do samodzielnego montażu, a o zewnętrznym skrypcie do przekształceń jeszcze pomyślę.

[1] Celowo linkuję do genezy powstania, której lekturę gorąco polecam, nie samej reguły.