mardi 17 octobre 2017

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Problème : les GPU cassent trop rapidement les mots de passe

Bruno Cormier, PCINpact.com

vendredi 26 octobre 2007, sélectionné par Spyworld

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Le New Scientist vient de mettre le doigt sur un problème engendré par la course à la puissance des processeurs graphiques de nos ordinateurs. Le GPU (Graphic Processor Unit) est une puce spécialisée dans le calcul graphique de la 3D en temps réel, mais les dernières générations de leur architecture leur permettent de trouver une autre utilité dans le calcul intensif spécifique.

Cette nouvelle fonction des GPU permet d’ailleurs aux deux géants du secteur, NVIDIA et ATI (AMD), de trouver de nouveaux débouchés sur le marché des supercalculateurs, en proposant des solutions GPU bien moins coûteuses, et néanmoins très puissantes. Seul problème, les supercalculateurs peuvent aussi servir à casser des cryptages et trouver des mots de passe. Sachant que la carte graphique de tout un chacun peut désormais servir à compromettre la sécurité informatique d’un système protégé, les scientifiques s’inquiètent.

L’entreprise russe Elcomsoft, basée à Moscou, vient d’ailleurs d’enregistrer un brevet aux États-Unis, pour déposer une technique utilisant la puissance de calcul des GPU pour casser un cryptage. Selon le brevet, cette technique utilise les capacités de « calcul massivement parallèle » d’un GPU pour arriver à ses fins.

Selon Elcomsoft, une GeForce 8800 Ultra à 800 dollars aura suffi à multiplier par 25 la rapidité de sa technique de découverte de mot de passe. Par exemple, en utilisant une carte graphique à 150 dollars seulement, bien moins puissante que la 8800 Ultra de NVIDIA, on peut trouver le mot de passe d’ouverture de session sous Windows Vista en seulement 3 à 5 jours, contre plusieurs mois avec des processeurs classiques, explique l’entreprise russe.

En ligne de mire, l’API CUDA de NVIDIA, qui permet aux programmeurs d’exploiter directement la puissance des GPU de la marque. Utilisée par Elcomsoft, elle permet même à l’entreprise Evolved Machines de simuler la manière dont le cerveau humain établit ses interconnexions. Un GPU à tout faire donc...

Une des applications de l’API CUDA de NVIDIA.


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