Azure + GPU + Hashcat - Parte 2
Hola a todos, este post es la segunda parte de Craking hashes con Azure, GPUs y Hashcat. En la primera parte vimos como crear la máquina virtual en Azure con GPU.
Hoy vamos a ver como instalar los drivers de CUDA desde NVIDIA CUDA Toolkit dentro de una máquina de la serie NV de Azure. Es necesario instalar estos drivers para el correcto funcionamiento de la GPU que contiene la máquina virtual, además de para poder hacer uso de ella en Hashcat.
En esta entrada del blog vamos a ver muchos comandos de Linux. El primer comando que veremos hoy es:
lspci | grep -i NVIDIA
Con este comando comprobaremos que efectivamente el sistema cuenta con una GPU
compatible con CUDA.
Los siguientes pasos serán descargar e instalar los drivers de CUDA desde la web de NVIDIA. Para ello utilizaremos los siguientes comandos:
CUDA_REPO_PKG=cuda-repo-ubuntu1604_10.0.130-1_amd64.deb
wget -O /tmp/${CUDA_REPO_PKG}
http://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/ubuntu1604/x86_64/${CUDA_REPO_PKG}
sudo dpkg -i /tmp/${CUDA_REPO_PKG}
sudo apt-key adv --fetch-keys https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/ubuntu1604/x86_64/7fa2af80.pub
rm -f /tmp/${CUDA_REPO_PKG}
sudo apt-get update
sudo apt-get install cuda-drivers
sudo apt-get install cuda
Nota: los comando deben de ejecutarse en el mismo orden en el que aparecen escritos arriba.
Si durante el proceso de instalación, nos aparece algún error, es debido a que
no se ha cogido bien el paquete de drivers que tenemos que instalar.
Para resolver el problema deberemos de realizar unos pasos extra.
Lo primero, es fijarnos en el paquete que se ha descargado en la siguiente
ruta:
/var/cache/apt/archives/
Para la consulta podemos utilizar el comando:
sudo ls /var/cache/apt/archives/
En dicha ruta deberemos de tener un paquete de NVIDIA, en mi caso el paquete se llama:
nvidia-455_455.23.05-0ubuntu1_amd64.deb
Sabiendo el nombre del paquete, deberemos forzar a que se sobrescriba en el
sistema con dicho paquete, utilizando el siguiente comando:
sudo dpkg -i --force-overwrite /var/cache/apt/archives/nvidia-455_455.23.05-0ubuntu1_amd64.deb
Nota: Hay que indicar el nombre del paquete que vosotros tengáis en la maquina dentro de la ruta /var/cache/apt/archives/, yo he puesto el mio como ejemplo.
Y una vez termine ese comando de sobreescritura utilizaremos el siguiente comando para terminar la instalación:
sudo apt-get --fix-broken install
El proceso de instalación puede llevar varios minutos. Una vez termine el
proceso de instalación, es recomendable actualizar los drivers de CUDA,
para ello al igual que antes seguiremos los siguientes pasos a base de
comandos:
sudo apt-get update
sudo apt-get upgrade -y
sudo apt-get dist-upgrade -y
sudo apt-get install cuda-drivers
Una vez terminado el proceso de actualización de los drivers, tan solo nos queda el último paso, reiniciar la máquina.
sudo reboot
Cuando se vuelva a iniciar la máquina, podremos comprobar que los drivers de
CUDA se han instalado correctamente, utilizando el comando:
nvidia-smi
Nos aparecerá una tabla como la siguiente:
En la tabla podemos ver que efectivamente, se ha detectado correctamente la
GPU Tesla M60.
Bien, llegados a este punto tan solo nos queda instalar Hashcat. Para instalar
Hashcat en Ubuntu, podemos utilizar el siguiente comando:
sudo apt-get install hashcat
Una vez instalado, ya podremos hacer uso de él y utilizarlo como ya hemos visto en
anteriores entradas al blog, dentro de la serie de Cracking de hashes con Hashcat.
Hashcat, detectará automáticamente los drivers de CUDA y utilizará la GPU para el ataque que vayamos a realizar, consiguiendo así una mayor velocidad.
Ahora que tenemos los drivers de CUDA se
abre un gran abanico de opciones para Hashcat que veremos en futuras entradas
del blog.
Llegados a este punto ya tendríamos nuestra máquina preparada para realizar pruebas junto con Hashcat.
Si has tenido problemas siguiendo esta guía puedes escribir en los comentarios e intentaré responderte para solucionarlos.
Si te ha gustado compártelo con tus amigos, un saludo a todos y happy cracking!



Comentarios
Publicar un comentario