John The Ripper ve Hashcat Örnek Kullanımı
Öncelikle John The Ripper'dan adım adım bahsetmek, küçük bir örnekle kullanımını göstermek istiyorum. Sonrasında aynı şeyi hashcat için de gerçekleştireceğim.
John komutunu kullanarak Kali üzerinden direk olarak da kullanabilirsiniz ancak şekildeki gibi menülerin altında da bulabilirsiniz.
--help komutu ile kullanımına bakacak olursak john [kullanilacak_opsiyon] password_dosyası
Opsiyonlara da bakacak olursak aslında çoğunluklar --format bizim için önemli olanlardan bir tanesini bu parametre sayesinde hangi hash algoritmasını kullanacağımızı seçebiliyoruz. Eğer çıktıyı ekranda görmek istiyorsak --show parametresini kullanabiliriz.
Aşağıdaki gibi bir password dosyası oluşturdum. DVWA'nın kullandığı 2 kullanıcı ve şifresinin hashlenmiş halini içeriyor.
john --format=raw-md5 password.txt --show
Hashcat'i de tıpkı öncekinde olduğu gibi direk olarak kullanabiliriz; bunun dışında eğer menüler üzerinde bulmak isterseniz aşağıdaki gibi bulabilirsiniz:
--help komutuyla nasıl kullanıldığına bakacak olursak da hashcat [kullanilacak_opsiyon] hash_dosyası [mask/wordfiles/directory] şeklinde kullanmamız gerekiyor:
Hashcat'in parametreleri açısından çoğunlukla önemli olanlar -m hash tipi ve -a saldırı tipi önemlidir. Hazırlanan örnek için md5 kullanılmıştır. Aşağıda saldırı için kullanacağımız hashleri alınmış şifreleri sırayla görebiliriz:
hashcat -m 0 -a 0 x.txt rockyou.txt komutumuzu inceleyecek olursak, -m 0 parametresi md5'i -a 0 da straight yani direk saldırı yap demek. rockyou.txt de wordlist dosyamız.
Yukarıdaki resimde gördüğünüz üzere hashlere karşılık düşen metinler aşağıdaki gibi rockyou.txt içerisindeki kelimelerin hashlerini alıp tek tek deneyerek bulunmuştur:
cracking hashcat john the ripper md5
Etiketler: cracking hashcat john the ripper md5
"Preprocessing" aşamasında veri setimizi yükledik ve eğer gerekliyse ön aşamadan geçirdikten sonra sınıflandırma aşamasına geçebiliriz. Weka nedir, Ön İşlem bölümünde neler yapılır sorusunun cevapları için önce bu yazımı okumalısınız.
Verimizi ön işlemden geçirdikten sonra artık sınıflandırabiliriz. WEKA'yı kullanarak bir çok sınıflandırıcıyı kullanabilirsiniz; Karar Ağaçları, SVM, Multi-layer Perceptrons vs. Veri setinizi yükledikten sonra Classify bölümüne tıklayarak sınıflandırma sayfasına erişebilirsiniz. Ön tanımlı ayarlara göre ZeroRalgoritması gelmektedir. Bu algoritmanın başarımı çok düşük olduğu için ben "Iris" veri seti için iyi sonuç verdiği bilinen J48 algoritması ile devam edeceğim:
Veri Bilimcileri İçin Python Modülleri