Elcomsoft öffnet verschlüsselte virtuelle Maschinen für Forensiker

Elcomsoft Distributed Password Recovery unterstützt in der neuen Version 4.30 den Zugriff auf weitere verschlüsselte virtuelle Maschinen.

Bild Somit haben Forensiker jetzt Zugriff auf Daten, die in verschlüsselten virtuellen VMware-, Parallels- und VirtualBox-Maschinen gespeichert sind. Darüber hinaus wurde der Benutzeroberfläche ein neuer Regeleditor hinzugefügt, mit dem Benutzer Regeln für Hybridangriffe direkt in der Benutzeroberfläche bearbeiten können.

“Virtuelle Maschinen sind in der kriminellen Welt sehr verbreitet”, erklärt Andy Malyshev, CEO von ElcomSoft. “Durch die Verwendung einer verschlüsselten virtuellen Maschine können Kriminelle ihre Aktivitäten sozusagen unter einem virtuellen Dach verstecken und so das Risiko eines versehentlichen Beweislecks verringern. Wir haben ein Tool entwickelt, mit dem Ermittler Zugriff auf all diese Beweise erhalten, indem sie das ursprüngliche Verschlüsselungspasswort aufbrechen können.”

Öffnen von verschlüsselten VMware-, Parallels- und VirtualBox-VMs

Virtuelle Maschinen verwenden eine portable, Hardware-unabhängige Umgebung, um im Wesentlichen dieselbe Rolle wie ein realer Computer zu spielen. In der virtuellen Maschine ausgeführte Benutzeraktivitäten hinterlassen Spuren. Jedoch sind diese hauptsächlich in den VM-Image-Dateien zu finden und nicht auf dem Host-Computer. Die Analyse virtueller Maschinen wird zu einem wichtigen Faktor bei der Durchführung digitaler forensischer Untersuchungen.

Viele Arten von virtuellen Maschinen, die in der kriminellen Welt verwendet werden, können sicher verschlüsselt werden. Auf Beweismaterial, das in solchen VM-Images gespeichert ist, kann nur zugegriffen werden, wenn der Ermittler das ursprüngliche Verschlüsselungspasswort vorweisen kann. Elcomsoft Distributed Password Recovery bietet eine Lösung, mit der Experten Hardware-beschleunigte und verteilte Angriffe auf Passwörter ausführen können, die VMware, Parallels und VirtualBox schützen.

Technologie und Leistung

Die gängigsten virtuellen Maschinen, die das gesamte VM-Image verschlüsseln können, sind Parallels, VMware und VirtualBox. Die Verschlüsselungsstärke und die daraus resultierenden Passwort-Wiederherstellungs-Geschwindigkeiten unterscheiden sich zwischen diesen drei VMs erheblich.

Parallels hat dabei den schwächsten Schutz. Mit nur zwei MD5-Hash-Iterationen, die zum Ableiten des Verschlüsselungsschlüssels verwendet werden, ist Parallels am schnellsten anzugreifen. Elcomsoft Distributed Password Recovery 4.30 erreicht eine sehr hohe Wiederherstellungs-Geschwindigkeit von 19 Millionen Passwörtern pro Sekunde auf einer einzelnen Intel i7-CPU und ermöglicht die schnelle Wiederherstellung relativ komplexer Passwörter auch ohne GPU-Beschleunigung.

VMware verwendet etwa 10.000 Hash-Runden und verwendet gleichzeitig eine stärkere PBKDF-SHA1-Hash-Funktion. Ein Nur-CPU-Angriff führt zu etwa 10.000 Kennwörtern pro Sekunde, weshalb die GPU-gestützte Wiederherstellung dringend empfohlen wird. Die Verwendung einer einzelnen NVIDIA GeForce 2070 RTX-Karte erhöht die Wiederherstellungs-Geschwindigkeit auf 1,6 Millionen Passwörter pro Sekunde.

Schließlich bietet Oracle VirtualBox den stärksten Schutz mit der sichersten Verschlüsselung. Mit bis zu 1,2 Millionen Hash-Iterationen und einem Verschlüsselungsschlüssel variabler Länge würde ein nicht beschleunigter, reiner CPU-Angriff, die Wiederherstellungs-Geschwindigkeit auf nur 15 Passwörter pro Sekunde erhöhen. Der verfügbare GPU-unterstützte Angriff ist eine erheblich schnellere und dringend empfohlene Option, zusammen mit einem gezielten Wörterbuch und Mutationseinstellungen, die eine Geschwindigkeit von bis zu 2700 Passwörtern pro Sekunde auf einer einzelnen NVIDIA GeForce 2070 RTX-Karte ermöglicht.

Regeleditor

Der neu hinzu gekommene Regeleditor ermöglicht die Verwendung von Hybridangriffen basierend auf der branchenüblichen Syntax von John the Ripper direkt über die Benutzeroberfläche. Der Regeleditor ersetzt den bisherigen Modus basierend auf der manuellen Bearbeitung von Textdateien.