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我有使用 MySQL 的 Web 应用程序

应用程序使用 MySQL 的密码哈希函数来存储相关帐户的密码

问题是，它会修剪散列密码，使其仅将前 10 个字符存储到密码字段中

我想向我的主管证明，修整散列密码可以使登录表单上输入不同的密码并被应用程序接受。因为这些密码的前 10 个字符相同

为了证明这一点，我打算使用 hashcat。我已经下载了相当大的字典文件来帮助我的目的

那么，是否有人可以帮助我在 hashcat 中应该使用的参数如何？

我试图用谷歌搜索答案，但没有运气

谢谢

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有关实际问题的答案，请跳至此答案的最后一部分。其他部分没有直接回答您的问题，但您可能会在阅读后发现不再需要这样做。

您对系统的描述

你说系统处理密码如下
plaintext password➜➜hashed passwordfirst 10 characters of the hash

示例：
Topsecret123 ➜ *E7C95D33E14D3C2A3AE4EAB25C1D98C88593F7AC➜*E7C95D33E

请注意，MySQL 的PASSWORD()前缀带有 a 散列*，因此您实际上只包含散列中的 9 个字符。

在后台回答问题

您询问了如何使用 hashcat 从上面的方法中查找哈希冲突，但您真正想知道/显示的是

证明修剪散列密码可以使应用程序接受不同的密码[...]。

您的重点是 »修剪会导致接受多个密码«。但是，您忽略了即使未修剪的散列也会导致接受多个密码。

鸽巢原理

解释很简单，你不必找到哈希冲突。大家应该明白以下几点：

  • 有无限数量的密码。
  • MySQL 密码哈希有一个固定的长度，正好是 64 位。只能有 2 64 个不同的哈希值。
  • 密码散列函数将密码映射到散列。由于密码多于散列，因此必须将某些密码映射到相同的散列。
    如果没有，您将找到一个压缩功能，它允许您仅以 64 位存储任何内容。

有人可能会争辩说，有效密码的数量不是无限的。但是，即使您将有效密码的长度限制为 11 并且仅包含组中的[A-Za-z0-9]符号（有 62 个符号），也会有 62 11 个唯一密码：

62 11 ≈ 5,2×10 19 个 密码
  2 64 ≈ 1,8×10 19 个哈希

因此，仍然必须有很多碰撞。

哈希冲突

修剪散列不是冲突问题的根本原因，但它当然会极大地增加冲突的可能性。通常，哈希冲突不是问题，因为它们很少发生，以至于您不会遇到它们。但是，对于像您这样经过严格修剪的哈希，冲突成为一个真正的问题。

寻找碰撞

使用哈希猫

hashcat 可以使用-m 300. 您可以通过计算SELECT Password("hashcat");得到的哈希值并将其与此处显示的哈希值进行比较来确认这一点。

但是，我找不到修剪这些哈希/查找前缀冲突的方法。我猜hashcat 不能做你想做的事。您必须为 hashcat 实现自定义 hashmode。最简单的方法是改变hashcat 的 MySQL mode 的当前实现。我不确定，但也许只需更改const int out_len = 40;为9. 您可能还必须更新同一模块的 OpenCL 版本。m00300 在这里搜索。

使用自定义脚本

或者，查找密码哈希对列表或自己生成一个，然后在该表中查找前缀冲突。这很有趣，所以我自己做了

以下 python 程序为一些数字密码生成修剪后的哈希：

#! /usr/bin/python3
import hashlib as hl

def mySqlPwHash(password):
        return hl.sha1(hl.sha1(password.encode()).digest()).hexdigest()[:9]

for number in range(0, 300000):
        password = str(number)
        print(password, "\t", mySqlPwHash(password))

我选择生成 300'000 个哈希，因为有 16 9 个修剪过的哈希，我们可以期望在 √(16 9 ) = 262'144 次尝试中找到冲突（请参阅生日问题）。

要查找具有相同哈希的密码，请运行以下脚本：

./collide.py | sort -k2 | uniq -Df1

脚本仅用了两秒钟就完成并打印了

23607    47ae310ff
251848   47ae310ff

有了它，两个密码（23607和251848）具有相同的修剪哈希（47ae310ff）。

如果您修剪的哈希实际上包含 10 个十六进制数字，您可以调整脚本并找到两个密码1874547并2873667共享哈希47fc464b2f。

于 2019-04-18T08:27:47.043 回答