레인보우 테이블 편집하기
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현재 패스워드는 '패스워드 + 해시'를 통해 저장되어 있다. 따라서 패스워드별로 해당 [[해시값]]을 미리 저장한 이후 해당 해시값을 통해 역으로 패스워드를 찾아내는 방식이다. 하지만 해시함수는 다양하며 해당 데이터를 모두 저장한다는 것은 메모리 적으로 많은 부담이 된다. 또한 해당 레인보우 테이블을 만드는 데에도 많은 시간이 소요되며 해시에 대한 알고리즘 수행 시간이 길수록 해당 테이블을 얻어내는 것 역시 아주 어렵다. 또한 레인보우 테이블 특성상 무한적으로 값을 대입하는 방식이기 때문에 작은 테이블도 기본 100[[GB]]가 가뜬히 넘어간다. 거기에 | 현재 패스워드는 '패스워드 + 해시'를 통해 저장되어 있다. 따라서 패스워드별로 해당 [[해시값]]을 미리 저장한 이후 해당 해시값을 통해 역으로 패스워드를 찾아내는 방식이다. 하지만 해시함수는 다양하며 해당 데이터를 모두 저장한다는 것은 메모리 적으로 많은 부담이 된다. 또한 해당 레인보우 테이블을 만드는 데에도 많은 시간이 소요되며 해시에 대한 알고리즘 수행 시간이 길수록 해당 테이블을 얻어내는 것 역시 아주 어렵다. 또한 레인보우 테이블 특성상 무한적으로 값을 대입하는 방식이기 때문에 작은 테이블도 기본 100[[GB]]가 가뜬히 넘어간다. 거기에 | ||
− | 영어 대문자+소문자+숫자 조합까지 가기 때문에 용량은 엄청나게 증가하게 된다. 올라가는 것도 [[테라바이트]] 단위로 용량이 커진다. | + | 영어 대문자+소문자+숫자 조합까지 가기 때문에 용량은 엄청나게 증가하게 된다. 올라가는 것도 [[테라바이트]] 단위로 용량이 커진다. 이러탄 특성 때문에 기업,단체에서 주로 사용한다. |
개인이 사용하기엔 자원이 너무나도 많이 들어가고 비용도 엄청나기 때문이다. 이러한 단점을 보완하기 위해 나온 것이 R[[(Reduction)]] 함수이다. R 함수는 레인보우 테이블을 작은 크기로 줄이는 데 사용되며 일정한 [[패턴]]이나 유사한 것들을 이용하여 모든 값을 저장하는 것이 아닌 특정 값만 저장하여 패스워드를 역으로 알아내는 것이다. | 개인이 사용하기엔 자원이 너무나도 많이 들어가고 비용도 엄청나기 때문이다. 이러한 단점을 보완하기 위해 나온 것이 R[[(Reduction)]] 함수이다. R 함수는 레인보우 테이블을 작은 크기로 줄이는 데 사용되며 일정한 [[패턴]]이나 유사한 것들을 이용하여 모든 값을 저장하는 것이 아닌 특정 값만 저장하여 패스워드를 역으로 알아내는 것이다. | ||
*장점 : 해시 함수를 통한 패스워드 [[크래킹]]이 가능하다. | *장점 : 해시 함수를 통한 패스워드 [[크래킹]]이 가능하다. |