multicat

Multicat - это распределенная система для перебора хешей, использующая мощность нескольких GPU на нескольких хостах. Она включает в себя три компонента: Клиент, Сервер и Агент, работающие вместе для эффективного распределения и выполнения задач по перебору хешей.

Начало работы

Для начала работы с multicat необходимо выполнить несколько шагов по подготовке и настройке окружения.

Предварительные требования:

• Docker
• docker-compose

Установка и запуск:

1. Клонирование репозитория

Склонируйте репозиторий multicat на вашу машину с помощью Git:

git clone https://git.t00x.com/Tools/multicat.git
cd multicat

2. Настройка сети Docker

Чтобы микросервисы могли общаться друг с другом, необходимо создать Docker сеть:

docker network create multicat

3. Запуск с помощью Docker

Для запуска отдельного компанента системы multicat перейдите в директорию agent/client/server и выполните следующую команду:

docker-compose up

Если вы разработчик, используйте файл docker-compose.dev.yml:

docker-compose -f ./docker-compose.dev.yml up

4. Настройка для разных типов GPU

Клиент multicat включает в себя hashcat, который поддерживает работу с разными типами GPU. Если у вас GPU, отличный от предустановленного, настройте переменную окружения HASHCAT_TYPE_GPU в файле .env для указания типа вашего GPU. Поддерживаемые значения:

• intel cpu
• intel gpu
• pocl
• all-gpu
• cuda

Архитектура и компоненты:

1. Клиент (Client): Запускает hashcat с необходимыми wordlists и правилами для обработки чанков хешей.
2. Сервер (Server): Распределяет нагрузку и хеши между клиентами, оптимизируя процесс в зависимости от мощности каждого клиента.
3. Агент (Agent): Телеграм-бот, управляющий процессами, принимает GPG файлы и расшифровывает их.

Общий процесс:

1. Агент получает GPG файл от пользователя через Телеграм, расшифровывает его и извлекает хеши. Затем он отправляет хеши на Сервер.
2. Сервер анализирует полученные хеши, оценивает нагрузку и мощность подключенных Клиентов, и на основе этого оптимально распределяет хеши по чанкам.
3. Сервер отправляет чанки хешей на Клиенты вместе с необходимыми wordlists и правилами (определенными в YAML и валидируемыми через Pydantic).
4. Клиенты выполняют брут хешей с использованием hashcat и возвращают результаты на Сервер.

Технологический стек:

• Python: Основной язык программирования.
• YAML и Pydantic: Для определения и валидации правил.
• Celery: Для асинхронной работы и распределения задач между Клиентами.
• PostgreSQL (pgsql): Для хранения данных о хешах, клиентах, состоянии задач и результатов.

Архитектурные компоненты:

1. Агент (Телеграм-бот):

   • Разработан на aiogram.
   • Принимает и расшифровывает GPG файлы.
   • Передает хеши на сервер для дальнейшей обработки.

2. Сервер:

   • Управляет распределением задач с помощью Celery.
   • Анализирует мощность клиентов и нагрузку для оптимального распределения хешей.
   • Использует PostgreSQL для хранения информации о клиентах, задачах и результатах.
   • Отправляет задачи на клиенты и принимает результаты.

3. Клиент:

   • Получает чанки хешей и информацию для запуска hashcat.
   • Выполняет брут хешей и отправляет результаты обратно на сервер.

4. Система контроля и управления задачами:

   • Использует Celery для асинхронного выполнения задач и распределения нагрузки.
   • Позволяет масштабировать систему, добавляя дополнительных клиентов без необходимости изменения архитектуры.

┌────────────┐                                        
│ Client     │                                        
│ Worker     ◄────┐                                   
│            │    │                                   
│       GPU2 │    │                                   
└────────────┘    │                                   
                  │                                   
┌────────────┐    │                                   
│ Client     │    │                                   
│ Worker     ◄────┤                                   
│            │    │                                   
│       GPU1 │    │                                   
└────────────┘    │                                   
                  │                                   
┌────────────┐    │                                   
│ Client     │    │                                   
│ Worker     ◄────┤                                   
│            │    │                                   
│       GPU0 │    │                                   
└────────────┘    │                                   
                  │                                   
               ┌──┴────────────────────────┐          
               │ Server                    │          
               │ Worker                    │          
               │                           │          
               │                           │          
               └──────────▲────────────▲───┘          
                          │            │              
                          │            │              
                          │            │              
               ┌──────────┴─────┐   ┌──┴─────────────┐
               │ Agent          │   │  Agent         │
               │ TG bot         │   │  Matrix bot/   │
               │                │   │   Cli/etc      │
               │                │   │                │
               └────────────────┘   └────────────────┘

Процесс расчета чанка:

• Определение размера чанка основывается на кол-ве хешей (Keyspace) и производительности (Performance).
• Размер чанка = Keyspace / Overall Performance, где Overall Performance — это суммарная производительность всех клиентов.