clGetPlatformIDs(): CL_PLATFORM_NOT_FOUND_KHR Hashcat

Question

Я пытаюсь запустить hashcat на моем Zen Archlinux я нахожусь на 4.15.4-1-zen версия ядра. У меня есть NVIDIA GeForce 920MX и Intel i6189DU. я установил последнюю nvidia-dkms водители, а также opencl-nvidia пакет. Я также установил последнюю версию Hashcat.

Когда я запускаю команду hashcat, я получаю эту ошибку:clGetPlatformIDs(): CL_PLATFORM_NOT_FOUND_KHR, Я использовал инструмент для определения доступных платформ OpenCL clinfo и вывод показывает только мою платформу процессора, а не мой графический процессор еще hashcat Команда все еще выводит ту же ошибку.

Любая помощь?

Answer 1

Товарищ Лучник, я нашел способ починить сломанный хэш-код, как вы можете видеть:

          $ hashcat -b
    hashcat (...) starting in benchmark mode...

    clGetPlatformIDs(): CL_PLATFORM_NOT_FOUND_KHR

    ATTENTION! No OpenCL-compatible or CUDA-compatible platform found.
    You are probably missing the OpenCL or CUDA runtime installation.

    $ pacman -S clinfo
    $ clinfo 
    Number of platforms                               0

Один из способов исправить это — установить pocl (Portable OpenCL — это реализация OpenCL с открытым исходным кодом):

          $ pacman -S pocl
    $ clinfo
    Number of platforms                               1
      Platform Name                                   Portable Computing Language
      Platform Vendor                                 The pocl project
      ...

    $ hashcat -b
    hashcat (...) starting in benchmark mode...

    OpenCL API (...) - Platform #1 [The pocl project]
    =========================================================================================================================
    * Device #1: pthread-Intel(R) ...

    Benchmark relevant options:
    ===========================
    * --optimized-kernel-enable

    Hashmode: 0 - MD5

    Speed.#1.........:   ...
    ...

Удачного взлома! ( ͡° ͜ʖ ͡°)

Answer 2

Линуксминт 22.1:

      sudo apt-get install pocl-opencl-icd

Answer 3

      import binascii, hashlib
import sys


def generate_ntlm_hash(text):
    ntlm_hash = binascii.hexlify(hashlib.new('md4', text.encode('utf-16le')).digest())
    return ntlm_hash


min_distance = float('inf')
closest_hash = ""
closest_word = ""
def read_hashes_from_file(filename):
    hashes = []
    with open(filename, 'r') as file:
        for line in file:
            line = line.strip()
            if line:
                hashes.append(line)
    return hashes

def hamming_distance(hash1, hash2):
    bin_hash1 = bin(int(hash1, 16))[2:].zfill(32)
    bin_hash2 = bin(int(hash2, 16))[2:].zfill(32)
    distance = sum(bit1 != bit2 for bit1, bit2 in zip(bin_hash1, bin_hash2))
    return distance

def find_closest_hash(target_hash, hash_list, word):
    global min_distance
    global closest_hash
    global closest_word
    for hash_value in hash_list:
        distance = hamming_distance(target_hash, hash_value)
        if distance < min_distance:
            min_distance = distance
            closest_hash = hash_value
            closest_word = word
    return



def main():
    dictionary_file = input("Enter the name of the dictionary file (e.g., michael.txt): ")
    hash_file = input("Enter the name of the hashes file (e.g., hashes.txt): ")
    try:
        with open(dictionary_file, 'r') as file:
            words = [word.strip() for word in file]
    except FileNotFoundError:
        print("Dictionary file not found.")
        return

    known_hashes = read_hashes_from_file(hash_file)
    total_words = len(words)
    current_word = 0

    for word in words:
        ntlm_hash = generate_ntlm_hash(word)
        if ntlm_hash in known_hashes:
            print(f"Word: {word}, NTLM Hash: {ntlm_hash}, Status: Cracked!")
        else:
            find_closest_hash(ntlm_hash, known_hashes,word)
            completion_percentage = (current_word / total_words) * 100
            sys.stdout.write(f"\rProcessing: {completion_percentage:.2f}% closest_word: {closest_word}, Min_distance: {min_distance:.2f}")
            sys.stdout.flush()
        current_word += 1

    print(f"Word: {closest_word}, Closest Hash: {closest_hash}")
    print("\nProcessing completed.")

if __name__ == "__main__":
    main()

Теперь он показывает процент взлома и находит ближайшее расстояние Хэмминга из всех текстов паролей, которые вы пробовали, а также печатает вместе с ним самое близкое слово.