Перебор по словарю — Википедия
Перебор по словарю (англ. dictionary attack) — атака на систему защиты, использующая метод полного перебора (англ. brute-force) предполагаемых паролей, используемых для аутентификации, осуществляемого путём последовательного пересмотра всех слов (паролей в чистом виде или их зашифрованных образов) определённого вида и длины из словаря с целью последующего взлома системы и получения доступа к секретной информации[1].
Перебор по словарю и сложность пароля
[править | править код]С точки зрения теории вероятностей, выбор пароля детерминирован и закономерен. В качестве пароля могут выступать: дата рождения, имя, предмет, набор цифр, последовательность близко расположенных на клавиатуре букв. В общем случае происходит конкатенация вышеперечисленного.
Результатом данных допущений становится тот факт, что предопределенность в выборе пароля играет ключевую роль в выборе алгоритмов, на которых основан метод перебора по словарю.
Различают два вида атак:
- Online: атаки, в которых единственным способом для атакующего проверить, является ли данный пароль корректным, есть взаимодействие с сервером.
- Offline: атаки, когда атакующий имеет возможность проверить все допустимые пароли, не нуждаясь при этом в обратной связи с сервером.
Возможно вычислить оценку надежности пароля, в частности, определить долю успешных атак по словарю. Вероятностная оценка успеха может определяться как отношение количества взломанных паролей при атаке по словарю к общему числу попыток.
Исторические сведения
[править | править код]Использование Интернет-червя (англ. Internet Worm) в 1988 г. предоставляет хорошо документированный случай взлома паролей[2]. Интернет-червь пытался взломать пароли, работая с серией словарей. На первом этапе атаки было использовано множество слов, содержащее имена пользователей, взятых из файла паролей системы Unix. Если это не имело успеха, использовался внутренний словарь 432 общепринятых, используемых в Интернет-жаргоне, слов. Если второй этап не имел успеха, использовался Unix словарь, состоящий из 24474 слов. Червь также проверял на пустой пароль. Сайты, на которые производилась атака, сообщили, что около 50 % паролей было успешно взломано, используя данную стратегию.
Следующим шагом стала работа Даниэля Кляйна (англ. Daniel Klein)[3]. Чтобы предоставить свои результаты, он собрал шифрованные файлы паролей системы Unix. Эта коллекция содержала примерно 15000 различных пар имя пользователя/пароль (англ. login/password). Кляйн сконструировал серию словарей и набор механизмов, позволяющих осуществлять перестановки. Предоставленный им словарь состоял из приблизительно 60000 пунктов. Этот лист включал в себя имена, места, вымышленные ссылки, библейские термины, выражения из поэм У. Шекспира и т. д. После применения стратегии перестановки (использование заглавных букв, очевидные замены, перестановки цифр), он получил пространство паролей, более чем из 3.3 млн возможностей. Использование этого словаря помогло Кляйну взломать 24,2 % всех паролей на определённых серверах.
В 1991—1992 гг. Евгению Спаффорду[англ.] (англ. Eugene Spafford) удалось построить, основываясь на статистике, словарь, с помощью которого поддались взлому 20 % паролей на выбранных серверах[4].
В 2000 г. команда исследователей из университета Кембридж провела исследование, в ходе которого была произведена атака на 195 хешированных паролей, из которых 35 % были успешно взломаны[5].
Исследователь(и) / проект | Время | Паролей проверено | Процент нахождения, [%] |
---|---|---|---|
Интернет-червь[2] | 1988 | тысячи | ~50 |
Исследование Кляйна[3] | 1990 | 15000 | 24.2 |
Исследование Спаффорда[англ.][4] | 1992 | 13787 | 20.0 |
Исследователи из университета Кембридж[5] | 2000 | 195 | 35.0 |
Основные принципы построения словаря
[править | править код]В большинстве паролей наблюдается фонетическое сходство со словами естественного (английского) языка; причина этому заключается в простоте запоминания такого рода информации о данном пароле. Это свойство учитывается в «Марковских фильтрах», основанных на цепи Маркова, которая является стандартной техникой в обработке естественного языка. Наличие неалфавитных символов в пароле можно интерпретировать как применение конечного автомата к определённому набору элементов.
Марковские фильтры
[править | править код]Алфавитный пароль, сгенерированный человеком, неравномерно распределен в пространстве алфавитных последовательностей. Данное условие может быть учтено с большой точностью в «Марковских фильтрах» нулевого и первого порядка[6]:
- нулевой порядок модели Маркова: каждый символ генерируется в соответствии со своим вероятностным распределением и независимо от предыдущих символов.
- первый порядок модели Маркова: каждой диграмме (упорядоченной паре) символов присваивается вероятность и каждый символ порождается в условной зависимости от предыдущего.
Математически,
нулевой порядок модели Маркова:
первый порядок модели Маркова:
где — вероятность распределения последовательности символов, — символ данной последовательности, — частота индивидуального символа или диграммы в тексте.
Для устранения маловероятных строк в словаре применяется дискретизация вероятностей — вводится двухуровневая система с порогом :
нулевой порядок модели Маркова:
первый порядок модели Маркова:
Замечания
- модель Маркова первого порядка показывает лучшие результаты (дает больший процент взлома) по отношению к модели Маркова нулевого порядка. Исключение составляют случаи, когда стратегия выбора пароля использует сокращения, состоящие из первых букв каждого слова в абстрактном предложении;
- распределение частот появления букв в пароле зависит от конкретного языка, для которого составляется словарь (обобщением данного метода является комбинация предполагаемых языков для создания пароля).
Фильтры, использующие конечные автоматы
[править | править код]Для создания конечных автоматов вводятся некоторые ограничения и предположения по отношению к взламываемому паролю:
- в алфавитно-цифровом пароле все цифры расположены в конце;
- первая буква в алфавитном пароле наиболее вероятно заглавная, по сравнению с остальными;
- в алфавитном пароле количество строчных букв больше, чем заглавных.
Детерминированные конечные автоматы являются идеальными средствами для выражений с предложенными ограничениями[6].
Первым этапом построения словаря, основанного на конечных автоматах, является создание последовательности регулярных выражений (\"нижний регистр", \"заглавная буква расположена перед строчными", \"все заглавные расположены перед строчными" и т. д.).
Словарь определяется как множество слов, которые соответствуют Марковским фильтрам и конечному числу регулярных выражений, примененных к ним
Алгоритмы
[править | править код]Модифицированный словарь модели Маркова нулевого порядка
[править | править код]Используемый для построения словаря алгоритм немного отличается от Марковского фильтра нулевого уровня (в данном случае для разных длин слов в словаре будет использоваться различный порог )[6].
Модифицированный словарь определяется как
Перепишем фильтр (словарь) в аддитивной форме
где .
Пусть . Тогда определим частичные словари . Заметим, что определён, так как , поэтому не зависит от выбора .
Для любого префикса, частичный словарь содержит все возможные последовательности символов, которые могут прилагаться к этому префиксу, поэтому результирующая строка удовлетворяет всем Марковским свойствам.
В общем виде частичный словарь можно записать
Рекурсивный алгоритм для подсчета размера частичного словаря[6]:
partial_size1(current_length, level) { if level >= threshold: return 0 if total_length = current_length: return 1 sum = 0 for each char in alphabet sum = sum + partial_size1(current_length+1, level+mu(char)) return sum }
Рекурсивный алгоритм нахождения ключа по словарю (берет в качестве входа индекс в пространстве ключей и возвращает соответствующий ключ)[6]:
get_key1(current_length, index, level) { if total_length = current_length: return "" sum = 0 for each char in alphabet new_level = level + mu(char) // looked up from precomputed array size = partial_size1[current_length+1][new_level] if sum + size > index // ’|’ refers to string concatenation return char | get_key1(current_length+1, index-sum, new_level) sum = sum + size // control cannot reach here print "index larger than keyspace size"; exit }
Замечания
- partial_size1 вычисляется только один раз (а не один раз для каждого ключа);
- get_key1 вычисляется в процессе криптоанализа;
- чтобы просмотреть все пространство ключей, необходимо запустить get_key1 с current_length = 0, и level = 0.
Словарь модели Маркова первого порядка
[править | править код]Как и в случае метода нулевого порядка, определяются частичные словари.
После просмотра строки в частичном словаре, необходимо побеспокоиться о последнем символе (учет диграммы и её распределения)
partial_size2(current_length, prev_char, level) { if level >= threshold: return 0 if total_length = current_length: return 1 sum = 0 for each char in alphabet if current_length = 0 new_level = mu(char) else new_level = level + mu(prev_char, char) sum = sum + partial_size2(current_length+1, char, new_level) }
get_key2(current_length, index, prev_char, level) { if total_length = current_length: return "" sum = 0 for char in alphabet if current_length = 0 new_level = mu(char) else new_level = level + mu(prev_char, char) size = partial_size2(current_length+1, char, new_level) if sum + size > index return char | get_key2(current_length+1, index-sum, char, new_level) sum = sum + size // control cannot reach here print "index larger than keyspace size"; exit }
Замечание
- использование гибридных алгоритмов дает лучшие результаты для криптоанализа методом перебора по словарю[6].
Основные противодействия атакам по словарю
[править | править код]Противодействия online атакам по словарю
[править | править код]Существует несколько способов противостоять online атакам по словарю:
- задержка ответа (англ. delayed response): для предоставленной пары login/password сервер использует небольшую, специально сгенерированную задержку ответа Yes/no (например, не чаще одного ответа в секунду;
- блокировка учетной записи (англ. account locking): учетная запись блокируется после нескольких (заранее установленное число) неудачных попыток ввода login/password (для примера, учетная запись блокируется на час после пяти неправильных попыток ввода пароля);
- использование Proof-of-Work;
- использование соли и медленных хеш-функций на стороне клиента.
Замечания
- данные меры, в большинстве случаев, предотвращают атаку по словарю и сопутствующий взлом пароля за допустимое время;
- данные реализации противодействия online атакам по словарю допускают долговременные блокировки пользовательских аккаунтов при правильном подборе периода атаки.
Протоколы проверки подлинности пользователей
[править | править код]Предполагается, что ввод верной комбинации login/password производится пользователем данной учетной записи, в то время как атака по словарю производится автоматической программой. Требуется, чтобы попытка ввода правильного пароля была «вычислительно простой» для человека, и «вычислительно сложной» для машин.
Протокол представляет собой тест, позволяющий серверу отличить человека от бота. Он был впервые предложен М. Наором (англ. Moni Naor) и называется обратный тест Тьюринга (англ. Reverse Turing test (RTT)), другое название для него CAPTCHA. Обратный Тест Тьюринга должен удовлетворять следующим условиям[7]:
- автоматическая генерация;
- простота выполнения для человека;
- сложность для машин;
- малая вероятность угадать ответ.
Тест с использованием изображений удовлетворяет всем вышеперечисленным условиям.
Протокол 1 (комбинация обратного теста Тьюринга с любой системой проверки подлинности)[8]
Пользователя просят ответить на RTT-сообщение перед началом проверки подлинности (перед вводом login/password).
Замечание
Этот метод не оптимален для больших систем, так как ввод пользователем ответа на RTT-тест каждый раз перед аутентификацией достаточно раздражительная и психологически трудная задача[8].
Протокол 2 (пользовательский протокол входа в систему, модифицированная версия протокола 1)[8]
Если пользователь успешно вошел в систему, то сервер посылает в пользовательский компьютер cookie, которые содержат запись об аутентификации пользователя и срок валидности этого сообщения (подразумевается невозможность изменить информацию в cookie, при этом не оповестив об этом сервер. Это может быть гарантированно добавлением MAC (англ. message authentication code), который вычисляется, используя ключ, известный только серверу).
- 1. пользователь вводит login/password. Если его компьютер содержит cookie, предоставленные данным сервером, cookie извлекается сервером;
- 2. проверка подлинности login/password;
- 3. если login/password истинные, тогда
- b. в противном случае сервер генерирует RTT-тест и отправляет его пользователю. Пользователь получает доступ к серверу только после правильного ответа на RTT-запрос;
- 4. если пара login/password некорректна, то
- a. с вероятностью (где это системный параметр, например ), пользователю предлагают пройти RTT-тест и независимо от ответа, доступ к серверу блокируется;
- b. с вероятностью , немедленно блокируется соединение.
Замечания
- предполагается, что пользователь использует малое число компьютеров и, маловероятно, что атака будет произведена с одного из них;
- процесс входа в систему использует веб-браузер и cookie необходимы;
- алгоритм работы протокола построен так, что процесс генерации RTT-сообщения происходит только в двух случаях: при невалидной записи cookie в компьютере пользователя и при неверной паре login/password. Это позволяет разгрузить серверы, использующие данный протокол;
- вероятность - есть функция пары login/password. Возможны случаи, когда для фиксированных значений login/password будут происходить или только блокировки учетной записи или только генерации RTT-сообщений при многократной ошибке.
Противодействия offline атакам по словарю
[править | править код]Offline атаки по словарю могут быть предотвращены или усложнены следующими способами:
- добавления в хеширование известной величины — соли (англ. salt)
- использование медленной хеш-функции, напр. scrypt
Аппаратная реализация
[править | править код]Trusted Platform Module (TPM) — представляет собой аппаратный чип, позволяющий компьютерам сохранять безопасность данных. Владение секретной информацией (далее — authData) необходимо для доступа и использования TPM-ключей.
В процессе атаки, криптоаналитик может узнать[9]:
- login для authData и ответ TPM на этот запрос;
- общий секрет[англ.] (англ. shared secret), ассоциированный с authData и ответ TPM.
Составление словарей, основанных на полученных сведениях, используется в offline атаке по словарю, с целью определить authData.
Методы борьбы — использование модифицированного криптографического метода SPEKE[англ.] (Simple Password Exponential Key Exchange), который основан на алгоритме обмена ключами Диффи-Хеллмана (позволяет двум сторонам создать общий секрет[англ.] (англ. strong shared secret), основываясь на слабом общем секрете[англ.] (англ. weak secret), который они разделяют).
Протокол (модифицированный криптографический метод SPEKE)
1. пользователь исполняет команду , необходимую для авторизации с authData;
2. пользовательский процесс и TPM включаются в SPEKE-протокол[англ.], используя как слабый общий секрет[англ.] ;
3. пользовательский процесс выбирает случайный и отправляет к TPM, где — хеш-функция;
4. TPM выбирает случайный и отправляет пользовательскому процессу;
5. каждый из них высчитывает секрет ;
6. заменяется на как HMAC-ключ.
Замечания
- ограничения, накладываемые на выбор описаны в алгоритме обмена ключами Диффи-Хеллмана;
- выбор хеш-функции определяется методом шифрования в криптопроцессоре (чип TPM).
- протокол допускает улучшения.[9]
См. также
[править | править код]Примечания
[править | править код]- ↑ Shirey R. Request for Comments: 4949 (англ.). — August 2007. Архивировано 19 ноября 2011 года.
- ↑ 1 2 Spafford Eugene. The Internet Worm: Crisis and Aftermath (англ.). — Communications of the ACM, June 1989. — P. 678—687. Архивировано 29 ноября 2010 года.
- ↑ 1 2 Daniel V. Klein. A Survey of, and Improvements to, Password Security (англ.) // USENIX Association. — 1990. Архивировано 11 февраля 2014 года.
- ↑ 1 2 Spafford Eugene. Observing Reusable Password Choices (англ.) // USENIX Association. — 31 July 1992. Архивировано 20 июля 2011 года.
- ↑ 1 2 Yan Jianxin, Blackwell Alan, Anderson Ross, Gran Alasdair. The memorability and security of passwords some empirical results (англ.) / Markus Kuhn. — September 2000. Архивировано 19 февраля 2011 года.
- ↑ 1 2 3 4 5 6 Narayanan Arvind, Shmatikov Vitaly. Fast Dictionary Attacks on Passwords Using Time-Space Tradeoff (англ.). — November 7–11, 2005. Архивировано 12 октября 2011 года.
- ↑ Naor Moni. Verification of a human in the loop or Identification via the Turing Test (англ.). — September 13th, 1996. Архивировано 27 сентября 2011 года.
- ↑ 1 2 3 Pinkas Benny, Sander Tomas. Securing Passwords Against Dictionary Attacks (англ.). Архивировано 21 ноября 2011 года.
- ↑ 1 2 Chen Liqun, Ryan Mark. Offline dictionary attack on TCG TPM weak authorisation data, and solution (англ.). Архивировано 1 апреля 2011 года.
Ссылки
[править | править код]- RFC 2828 – Internet Security Glossary
- RFC 4949 – Internet Security Glossary, Version 2
- The Strong Password Dilemma (англ.). Дата обращения: 13 ноября 2011. Архивировано 27 февраля 2012 года.
- Dictionaries (англ.). Дата обращения: 13 ноября 2011. Архивировано 27 февраля 2012 года.
- CAPTCHA (англ.). Дата обращения: 13 ноября 2011. Архивировано из оригинала 27 февраля 2012 года.
- Oechslin Philippe. Making a Faster Cryptanalytic Time-Memory Trade-Off (англ.). Дата обращения: 13 ноября 2011. Архивировано 27 февраля 2012 года.
- John the Ripper password cracker (англ.). Дата обращения: 13 ноября 2011. Архивировано из оригинала 27 февраля 2012 года.