arno/hashcat
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mirror of https://github.com/hashcat/hashcat.git synced 2024-11-23 00:28:11 +00:00
Code Issues Releases Wiki Activity
2a1d0d21ff
hashcat/hashcat_tuning.hctab
Gabriele 'matrix' Gristina 38ce0b7427 Updated 8900 osx kernel accel
2016-02-12 15:23:35 +01:00

1753 lines
137 KiB
Plaintext
Raw Blame History

# This file is used to preset the Vector-Width, the Kernel-Accept and the Kernel-Loops Value per Device, Attack-Mode and Hash-Type
#
# - A valid line consists of the following fields (in that order):
# - Device-Name
# - Attack-Mode
# - Hash-Type
# - Vector-Width
# - Kernel-Accel
# - Kernel-Loops
# - The first three columns define the filter, the other three is what is assigned when that filter matches
# - If no entry matches, a default is set to:
# - Vector-Width: 1
# - Kernel-Accel: 1
# - Kernel-Loops: 1
# - Columns are separated with one or many spaces or tabs
# - A line can not start with a space or a tab
# - Comment lines are allowed, use a # as first character
# - Invalid lines are ignored
# - The Device-Name is the OpenCL Device-Name. It's shown on oclHashcat startup.
# - If the device contains spaces, replace all spaces with _ character.
# - The Device-Name can be assigned an alias. This is useful if many devices share the same chip
# - The use of wildcards is allowed, some rules:
# - Wildcards can only replace an entire Device-Name, not parts just of it. eg: not Geforce_*
# - The policy is local > global, means the closer you configure something, the more likely it is selected
# - The policy testing order is from left to right
# - Attack modes can be:
# - 0 = Dictionary-Attack
# - 1 = Combinator-Attack, will also be used for attack-mode 6 and 7 since they share the same kernel
# - 3 = Mask-Attack
# - The Kernel-Accel is a multiplier to OpenCL's concept of a workitem, not the workitem count
# - The Kernel-Loops has a functionality depending on the hash-type:
# - Slow Hash: Number of iterations calculated per workitem
# - Fast Hash: Number of mutations calculated per workitem
# - None of both should be confused with the OpenCL concept of a "thread", this one is maintained automatically
# - The Vector-Width can have only the values 1, 2, 4, 8 or 'N', where 'N' stands for native, which is an OpenCl-queried data value
# - The Kernel-Accel is limited to 1024
# - The Kernel-Loops is limited to 1024
# General measurement preparation:
#
# - set your fanspeed to 100% (if applicable)
# - set your power limit to 100% (if applicable)
# - set your core clock to stock settings
# - set your memory clock to stock settings
#
# - for every run, give it time to settle down, that is when it seems to have reached a speed that doesn't increase anymore
#
# - use a single hash for testing, if you need an example hash for the different algorithms, see the wiki pages example hashes
#
# - if you run -a0 attacks, choose your favourite wordlist (should have > 10m words)
# - if you run -a0 attacks, choose your favourite ruleset (should have > 2000 rules)
#
# ex: oclHashcat64.exe -a 0 hash.txt wordlist.txt -r rules\rockyou-30000.rule -m xxx -u xxx -n xxx --opencl-vector-width xxx
#
# - if you run -a1/6/7 attacks, choose your favourite wordlist (should have > 10m words)
# - if you run -a1/6/7 attacks, choose ?a?a?a as mask
#
# ex: oclHashcat64.exe -a 6 hash.txt wordlist.txt ?a?a?a -m xxx -u xxx -n xxx --opencl-vector-width xxx
#
# - if you run -a3 attacks, choose ?b?b?b?b?b?b?b as mask
#
# ex: oclHashcat64.exe -a 3 hash.txt ?b?b?b?b?b?b?b -m xxx -u xxx -n xxx --opencl-vector-width xxx
#
# How to find ideal settings for your device
#
# 1. find kernel accel:
# - set vector width to 1
# - set kernel accel to 1024
# - set kernel loops to 1
# - decrease kernel accel by dividing by two until gpu utilization settles down below 95%
#
# 2. find vector width:
# - set vector width to 1
# - set kernel accel to the previous value
# - set kernel loops to 1
# - try the 4 different vector width 1, 2, 4 and 8 and use the one with the lowest exec runtime
#
# 3. find kernel loops:
# - set vector width to the previous value
# - set kernel accel to the previous value
# - set kernel loops to 1
# - increase kernel loops in steps of 8 until execution time is closest to 64ms (in status screen)
#
#############
## ALIASES ##
#############
#Device Alias
#Name Name
GeForce_GTX_980 ALIAS_maxwell
GeForce_GTX_750_Ti ALIAS_maxwell
Iris ALIAS_OSX_GPU
Intel(R)_Core(TM)_i7-4578U_CPU_@_3.00GHz ALIAS_OSX_CPU
#############
## ENTRIES ##
#############
#Device Attack Hash Vector Kernel Kernel
#Name Mode Type Width Accel Loops
AMD_FX(tm)-8120_Eight-Core_Processor 0 0 4 64 32
AMD_FX(tm)-8120_Eight-Core_Processor 1 0 4 64 64
AMD_FX(tm)-8120_Eight-Core_Processor 3 0 4 64 128
ALIAS_maxwell 0 0 2 1024 32
ALIAS_maxwell 1 0 1 1024 160
ALIAS_maxwell 3 0 4 1024 384
GeForce_GTX_560_Ti 0 0 2 1024 24
GeForce_GTX_560_Ti 1 0 1 1024 48
GeForce_GTX_560_Ti 3 0 4 1024 160
Hawaii 0 0 1 1024 96
Hawaii 1 0 1 1024 128
Hawaii 3 0 4 1024 256
Hawaii 0 900 1 1024 128
Hawaii 1 900 1 1024 160
Hawaii 3 900 4 1024 512
#
# Following is some default we set for all not matching requests
#
#Device Attack Hash Vector Kernel Kernel
#Name Mode Type Width Accel Loops
* 0 * N 1024 8
* 0 * N 1024 16
* 0 * N 1024 64
* 1 * N 1024 12
* 1 * N 1024 24
* 1 * N 1024 96
* 3 * N 1024 16
* 3 * N 1024 32
* 3 * N 1024 128
##############
## OBSOLETE ##
##############
#
# Following is the old values which is used as long we haven't fully build up this database with new values
#
* 0 0 N 128 256
* 1 0 N 256 256
* 3 0 N 512 256
* 0 10 N 128 256
* 1 10 N 256 256
* 3 10 N 512 256
* 0 11 N 128 256
* 1 11 N 256 256
* 3 11 N 512 256
* 0 12 N 128 256
* 1 12 N 256 256
* 3 12 N 512 256
* 0 20 N 64 256
* 1 20 N 128 256
* 3 20 N 256 256
* 0 21 N 64 256
* 1 21 N 128 256
* 3 21 N 256 256
* 0 22 N 64 256
* 1 22 N 128 256
* 3 22 N 256 256
* 0 23 N 64 256
* 1 23 N 128 256
* 3 23 N 256 256
* 0 30 N 128 256
* 1 30 N 256 256
* 3 30 N 512 256
* 0 40 N 64 256
* 1 40 N 128 256
* 3 40 N 256 256
* 0 50 N 64 64
* 1 50 N 128 64
* 3 50 N 256 64
* 0 60 N 64 64
* 1 60 N 128 64
* 3 60 N 256 64
* 0 100 N 64 128
* 1 100 N 128 128
* 3 100 N 256 128
* 0 101 N 64 128
* 1 101 N 128 128
* 3 101 N 256 128
* 0 110 N 64 128
* 1 110 N 128 128
* 3 110 N 256 128
* 0 111 N 64 128
* 1 111 N 128 128
* 3 111 N 256 128
* 0 112 N 64 128
* 1 112 N 128 128
* 3 112 N 256 128
* 0 120 N 64 128
* 1 120 N 128 128
* 3 120 N 256 128
* 0 121 N 64 128
* 1 121 N 128 128
* 3 121 N 256 128
* 0 122 N 64 128
* 1 122 N 128 128
* 3 122 N 256 128
* 0 124 N 64 128
* 1 124 N 128 128
* 3 124 N 256 128
* 0 130 N 64 128
* 1 130 N 128 128
* 3 130 N 256 128
* 0 131 N 64 128
* 1 131 N 128 128
* 3 131 N 256 128
* 0 132 N 64 128
* 1 132 N 128 128
* 3 132 N 256 128
* 0 133 N 64 128
* 1 133 N 128 128
* 3 133 N 256 128
* 0 140 N 64 128
* 1 140 N 128 128
* 3 140 N 256 128
* 0 141 N 64 128
* 1 141 N 128 128
* 3 141 N 256 128
* 0 150 N 64 64
* 1 150 N 128 64
* 3 150 N 256 64
* 0 160 N 64 64
* 1 160 N 128 64
* 3 160 N 256 64
* 0 190 N 64 128
* 1 190 N 128 128
* 3 190 N 256 128
* 0 200 N 64 128
* 1 200 N 128 128
* 3 200 N 256 128
* 0 300 N 64 64
* 1 300 N 128 64
* 3 300 N 256 64
* 0 400 N 8 256
* 1 400 N 16 256
* 3 400 N 32 256
* 0 500 N 8 256
* 1 500 N 16 256
* 3 500 N 32 256
* 0 501 N 8 256
* 1 501 N 16 256
* 3 501 N 32 256
* 0 900 N 128 256
* 1 900 N 256 256
* 3 900 N 512 256
* 0 910 N 128 256
* 1 910 N 256 256
* 3 910 N 512 256
* 0 1000 N 128 256
* 1 1000 N 256 256
* 3 1000 N 512 256
* 0 1100 N 64 128
* 1 1100 N 128 128
* 3 1100 N 256 128
* 0 1400 N 64 64
* 1 1400 N 128 64
* 3 1400 N 256 64
* 0 1410 N 64 64
* 1 1410 N 128 64
* 3 1410 N 256 64
* 0 1420 N 64 64
* 1 1420 N 128 64
* 3 1420 N 256 64
* 0 1421 N 64 64
* 1 1421 N 128 64
* 3 1421 N 256 64
* 0 1430 N 64 64
* 1 1430 N 128 64
* 3 1430 N 256 64
* 0 1440 N 64 64
* 1 1440 N 128 64
* 3 1440 N 256 64
* 0 1441 N 64 64
* 1 1441 N 128 64
* 3 1441 N 256 64
* 0 1450 N 32 32
* 1 1450 N 64 32
* 3 1450 N 128 32
* 0 1460 N 32 32
* 1 1460 N 64 32
* 3 1460 N 128 32
* 0 1500 N 16 256
* 1 1500 N 32 256
* 3 1500 N 64 256
* 0 1600 N 8 256
* 1 1600 N 16 256
* 3 1600 N 32 256
* 0 1700 N 64 32
* 1 1700 N 128 32
* 3 1700 N 256 32
* 0 1710 N 64 32
* 1 1710 N 128 32
* 3 1710 N 256 32
* 0 1711 N 64 32
* 1 1711 N 128 32
* 3 1711 N 256 32
* 0 1720 N 64 32
* 1 1720 N 128 32
* 3 1720 N 256 32
* 0 1722 N 64 32
* 1 1722 N 128 32
* 3 1722 N 256 32
* 0 1730 N 64 32
* 1 1730 N 128 32
* 3 1730 N 256 32
* 0 1731 N 64 32
* 1 1731 N 128 32
* 3 1731 N 256 32
* 0 1740 N 64 32
* 1 1740 N 128 32
* 3 1740 N 256 32
* 0 1750 N 32 16
* 1 1750 N 64 16
* 3 1750 N 128 16
* 0 1760 N 32 16
* 1 1760 N 64 16
* 3 1760 N 128 16
* 0 1800 N 2 16
* 1 1800 N 4 16
* 3 1800 N 8 16
* 0 2100 N 8 256
* 1 2100 N 16 256
* 3 2100 N 32 256
* 0 2400 N 64 256
* 1 2400 N 128 256
* 3 2400 N 256 256
* 0 2410 N 64 256
* 1 2410 N 128 256
* 3 2410 N 256 256
* 0 2500 N 8 256
* 1 2500 N 16 256
* 3 2500 N 32 256
* 0 2600 N 64 128
* 1 2600 N 128 128
* 3 2600 N 256 128
* 0 2611 N 64 128
* 1 2611 N 128 128
* 3 2611 N 256 128
* 0 2612 N 64 128
* 1 2612 N 128 128
* 3 2612 N 256 128
* 0 2711 N 64 64
* 1 2711 N 128 64
* 3 2711 N 256 64
* 0 2811 N 64 64
* 1 2811 N 128 64
* 3 2811 N 256 64
* 0 3000 N 128 256
* 1 3000 N 256 256
* 3 3000 N 512 256
* 0 3100 N 16 16
* 1 3100 N 32 16
* 3 3100 N 64 16
* 0 3200 N 2 16
* 1 3200 N 4 16
* 3 3200 N 8 16
* 0 3710 N 64 128
* 1 3710 N 128 128
* 3 3710 N 256 128
* 0 3711 N 64 128
* 1 3711 N 128 128
* 3 3711 N 256 128
* 0 3800 N 128 256
* 1 3800 N 256 256
* 3 3800 N 512 256
* 0 4300 N 64 128
* 1 4300 N 128 128
* 3 4300 N 256 128
* 0 4400 N 64 128
* 1 4400 N 128 128
* 3 4400 N 256 128
* 0 4500 N 64 128
* 1 4500 N 128 128
* 3 4500 N 256 128
* 0 4700 N 64 128
* 1 4700 N 128 128
* 3 4700 N 256 128
* 0 4800 N 128 256
* 1 4800 N 256 256
* 3 4800 N 512 256
* 0 4900 N 64 128
* 1 4900 N 128 128
* 3 4900 N 256 128
* 0 5000 N 64 64
* 1 5000 N 128 64
* 3 5000 N 256 64
* 0 5100 N 64 256
* 1 5100 N 128 256
* 3 5100 N 256 256
* 0 5200 N 8 256
* 1 5200 N 16 256
* 3 5200 N 32 256
* 0 5300 N 32 32
* 1 5300 N 64 32
* 3 5300 N 128 32
* 0 5400 N 32 32
* 1 5400 N 64 32
* 3 5400 N 128 32
* 0 5500 N 64 128
* 1 5500 N 128 128
* 3 5500 N 256 128
* 0 5600 N 64 64
* 1 5600 N 128 64
* 3 5600 N 256 64
* 0 5700 N 64 64
* 1 5700 N 128 64
* 3 5700 N 256 64
* 0 5800 N 8 256
* 1 5800 N 16 256
* 3 5800 N 32 256
* 0 6000 N 64 64
* 1 6000 N 128 64
* 3 6000 N 256 64
* 0 6100 N 8 64
* 1 6100 N 16 64
* 3 6100 N 32 64
* 0 6211 N 16 200
* 1 6211 N 32 200
* 3 6211 N 64 200
* 0 6212 N 8 200
* 1 6212 N 16 200
* 3 6212 N 32 200
* 0 6213 N 8 200
* 1 6213 N 16 200
* 3 6213 N 32 200
* 0 6221 N 4 200
* 1 6221 N 8 200
* 3 6221 N 16 200
* 0 6222 N 4 200
* 1 6222 N 8 200
* 3 6222 N 16 200
* 0 6223 N 4 200
* 1 6223 N 8 200
* 3 6223 N 16 200
* 0 6231 N 4 200
* 1 6231 N 8 200
* 3 6231 N 16 200
* 0 6232 N 4 200
* 1 6232 N 8 200
* 3 6232 N 16 200
* 0 6233 N 4 200
* 1 6233 N 8 200
* 3 6233 N 16 200
* 0 6241 N 32 200
* 1 6241 N 64 200
* 3 6241 N 128 200
* 0 6242 N 16 200
* 1 6242 N 32 200
* 3 6242 N 64 200
* 0 6243 N 16 200
* 1 6243 N 32 200
* 3 6243 N 64 200
* 0 6300 N 8 256
* 1 6300 N 16 256
* 3 6300 N 32 256
* 0 6400 N 8 256
* 1 6400 N 16 256
* 3 6400 N 32 256
* 0 6500 N 8 256
* 1 6500 N 16 256
* 3 6500 N 32 256
* 0 6600 N 8 200
* 1 6600 N 16 200
* 3 6600 N 32 200
* 0 6700 N 8 256
* 1 6700 N 16 256
* 3 6700 N 32 256
* 0 6800 N 8 200
* 1 6800 N 16 200
* 3 6800 N 32 200
* 0 6900 N 16 64
* 1 6900 N 32 64
* 3 6900 N 64 64
* 0 7100 N 2 256
* 1 7100 N 4 256
* 3 7100 N 8 256
* 0 7200 N 2 200
* 1 7200 N 4 200
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