Pyrit - Usa tu GPU

Creo que este es el tutorial mas complicado al que me he tenido que enfrentar, porque despues de hacer mil y una cosas, por fin hize que funcionase sobre mi tarjeta Nvidia porque me daba problemas de todos los colores, pero el resultado esta aqui y espero que podais hacerlo sin mas trabas que solo poner las lineas de colores:

Pyrit basicamente lo que ofrece es poder usar la capacidad de nuetra GPU ( chip de la grafica ) , mas el procesador para desencriptar una wpa haciendo mucho mas rapida esta tarea la cual se puede hacer interminable. Vale tanto para Nvidia como para ATI ( ATI no esta tratado en este tutorial ).

Para compilarlo, deberemos tener estas librerias:

sudo apt-get install build-essential python python-all-dev libssl-dev zlib1g zlib1g-dev zlib-bin zlibc python-scapy subversion

y descargamos su ultima version desde el Svn:

svn checkout http://pyrit.googlecode.com/svn/trunk/ pyrit
cd pyrit/pyrit
python setup.py build
python setup.py install

con todo esto bien instalado ya podemos hacer uso de piryt y debemos ejecutar:

pyrit benchmark

y nos tendria que devolver algo como esto:

Pyrit 0.2.4 (C) 2008, 2009 Lukas Lueg http://pyrit.googlecode.com
This code is distributed under the GNU General Public License v3

The ESSID-blobspace seems to be empty; you should create an ESSID…

Running benchm ark for about 0 seconds… /

Computed 394.35 PMKs/s total.
#1: ‘CPU-Core (SSE2)’: 200.9 PMKs/s (Occ. 96.5%; RTT 2.9)
#2: ‘CPU-Core (SSE2)’: 205.7 PMKs/s (Occ. 97.5%; RTT 3.0

Esto vendria a decir que cada uno de los procesadores, puede calcular 200 Pmk/segundo, lo que sumandolos los dos darian unos 400 Pmk/segundo. Si queremos mirar si nuestra tarjeta esta soportada para tal fin, podemos entrar AQUI y comprobar si nuestra tarjeta esta en la lista, y si esta haremos esto:

mkdir cuda
cd cuda
wget -c http://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/2_3/drivers/cudadriver_2.3_linux_32_190.18.run
wget -c http://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/2_3/toolkit/cudatoolkit_2.3_linux_32_ubuntu9.04.run

#(Para esta parte del proceso, tenemos que cerrar nuestro motor grafico)
#GDM
/etc/init.d/gdm stop
#KDM
/etc/init.d/kdm stop

#y procedemos

chmod a+x *.run
./cudadriver_2.3_linux_32_190.18.run

hecho esto podemos volver a iniciar nuestro gdm/kdm y seguiriamos con lo nuestro:

./cudatoolkit_2.3_linux_32_ubuntu9.04.run

con eso dejariamos listo el cuda en nuestro sistema, asi que solo nos quedaria instalar el modulo cuda para pyrit:

wget -c http://pyrit.googlecode.com/files/CPyrit-CUDA-0.2.4.tar.gz
tar xfv CPyrit-CUDA-0.2.4.tar.gz
cd CPyrit-CUDA-0.2.4
python setup.py build
python setup.py install

y si no se nos complica mucho la vida, debemos de tener todo instalado y a punto para cuando lo queramos poner a funcionar, pero.... ¿que se puede hacer con Pyrit?... eso lo redactare en la siguiente entrada porque hay muchas maneras de usarlo.

Informacion sacada de Coto's Blog