Somos um coletivo de alunos da Unicamp e realizamos atividades sobre software livre, criptografia, segurança e liberdade na rede
Exemplo: Um dos hackers mais famosos do mundo é o Kevin Mitnick, que escreveu um livro chamado A Arte de Enganar. Ele sempre pregou que a estupidez humana é a maior falha de qualquer sistema.
Cartao do Mitnick
Certa vez, uma operadora de telefonia americana tinha uma promoção na qual, na compra de um celular, você ganhava um segundo aparelho por 1 centavo. O Mitnick ligou para a loja da operadora perguntando se tinham um determinado modelo de aparelho, há quanto tempo o funcionário que atendeu trabalhava lá, etc… Então, ele ligou em outra loja da operadora se identificando como o funcionário anterior dizendo que um cliente chamado Kevin Mitnick havia comprado um aparelho, mas, como não tinham um celular naquela loja, o cliente iria buscar na outra unidade. Ele chegou lá e pegou o aparelho de graça.
Repare que o Mitnick "hackeou" a operadora sem nem usar um computador, só persuadindo as pessoas.
Em junho de 2016, houve um vazamento de senhas do LinkedIn. O grupo resposável pelo vazamento obteve 61 milhões de hashes (SHA1) de senhas distintas e em apenas duas horas eles conseguiram quebrar 65% das senhas :O
Um dos afetados foi o Mark Zukerberg (CEO do Facebook) que teve sua senha vazada. Sua senha era “dadada” e ele usava essa mesma senha no LinkedIn, Twitter e Pinterest.
O que aprendemos com esse episódio? Precisamos falar sobre senhas!!! Nosso dia a dia está rodeado de senhas, porém nem sempre essas elas são seguras.
Às vezes utilizamos a mesma senha em vários sites, ou temos aquela senha que um/a ex ainda tem.
Analise de um conjunto de dados com 10 milhões de senhas link
Minha análise propõe estudar as seguintes características de interesse:
Vamos ao que interessa: são 5,1 milhões (5.189.333) de senhas únicas, que dão no total 9.997.922 senhas.
Abaixo estão as 10 senhas mais frequentes, que juntas correspondem a 1.41% do total das senhas:
| Senha | %freq |
|---|---|
| 123456 | 0.56% |
| password | 0.20% |
| 12345678 | 0.14% |
| qwerty | 0.13% |
| 123456789 | 0.12% |
| 12345 | 0.11% |
| 1234 | 0.06% |
| 111111 | 0.06% |
| 1234567 | 0.05% |
| dragon | 0.04% |
Abaixo os grupos:
| Grupos | % |
|---|---|
| l | 38.25% |
| l+d | 29.86% |
| d | 20.36% |
| u+l+d | 5.71% |
| u+l | 2.52% |
| u+d | 1.10% |
| u | 1.09% |
| l+s | 0.40% |
| l+d+s | 0.37% |
| u+l+d+s | 0.15% |
| d+s | 0.08% |
| u+l+s | 0.07% |
| u+d+s | 0.02% |
| u+s | 0.01% |
| s | 0.01% |
Abaixo os 11 tamanhos mais frequentes:
| tam | % |
|---|---|
| 8 | 29.81% |
| 6 | 25.45% |
| 7 | 16.63% |
| 9 | 6.81% |
| 5 | 4.95% |
| 10 | 4.71% |
| 4 | 3.45% |
| 11 | 2.64% |
| 12 | 1.91% |
| 13 | 1.36% |
| 14 | 0.77% |
Abaixo as 20 máscaras mais frequentes, que correspondem a 65% do total:
| máscara | % |
|---|---|
| llllll | 11.76% |
| llllllll | 8.98% |
| lllllll | 7.50% |
| dddddddd | 7.40% |
| dddddd | 7.03% |
| lllll | 3.15% |
| ddddddd | 2.09% |
| lllllldd | 2.00% |
| lllllllll | 1.97% |
| llll | 1.74% |
| dddd | 1.42% |
| llllllld | 1.38% |
| llllld | 1.25% |
| llllllllll | 1.21% |
| llllldd | 1.19% |
| lllldddd | 1.10% |
| lllllld | 1.07% |
| lllldd | 1.05% |
| lllllddd | 0.94% |
| ddddd | 0.74% |
Logo mais veremos que as senhas geradas por essas máscaras não são muito boas (baixa entropia).
Por exemplo: a máscara mais frequente llllll (11%), tem apenas 28 bits ou seja em menos de 1s todas as senhas geradas por essa máscaras são quebradas.
A lei de Zipf foi nomeada em homenagem ao linguista americano George Kingsley Zipf, que a popularizou.
A lei diz que se observamos o quão frequente uma palavra é em um livro (ou numa língua inteira), a k-esima palavra mais frequente vai aparecer proporcionalmente a 1/k.
Ou seja, a segunda palavra mais frequente vai ocorrer aproximadamente metade das vezes do que a primeira mais frequente; já a terceira palavra mais frequente, um terço da primeira mais frequente e assim por diante…
Apesar do Zipf ter começado suas observações na língua inglesa, isso acontece em todas as línguas, inclusive em línguas extintas que ainda nem conseguimos traduzir.
É surpreendente como coisa tão humana e criativa como a linguagem pode ser expressa de uma forma tão previsível.
A lei de Zipf é um caso discreto da distribuição de Pareto, onde sua densidade vale:
Perceba que se aplicarmos log na distribuição teremos:
Dito isso, esse padrão não acontece apenas nas línguas, mas também descreve:
Como tantos processos da vida real se comportam segundo a distribuição de Pareto, a partir da distribuição surge o Princípio de Pareto, que diz que via de regra aproximadamente 20% das causas são responsáveis por 80% dos resultados.
Por exemplo:
Depois, o Zipf percebeu que esse padrão 80/20 era uma consequência do princípio do menor esforço. Os falantes de uma língua naturalmente preferem usar menos palavras possível para se expressar, resultando em menos trabalho.
Por fim, veja um video ótimo do VSauce sobre Zipf
O Princípio de Pareto (aproximadamente 20% das causas são responsáveis por 80% dos resultados) também ocorre em:
Em sua auto biografia O senhor está brincando, Sr. Faynman! ele conta quando trabalhava no projeto Manhattan:
Afim de mostrar o quão insegura era a guarda de documentos secretos de fabricação de bombas atômicas ele gostava de abrir fechaduras e cofres.
Os cofres eram compostos de um disco rotatório com 100 marcações e o segredo do cofre são 3 números, ou seja, existem 1 milhão de combinações. Demora uns 5 segundos por tentativa, assim demoraria aproximadamente 60 dias para tentar todas as combinações, porém Faynman os abria em 1.5 minutos.
Ele tinha um cofre e percebeu que como os cofres são objetos mecânicos. Eles apresentavam uma tolerância mecânica de ± 2 , assim ele não precisava tentar as 100 combinações, mas apenas 20 ( 2 , 7 ,12 , 17 ... , 87, 92 , 97 ). Entao, as 1 milhão de combinações caem para apenas 8 mil demorando 10 horas.
Muitas pessoas usavam uma data (DDMMAA) ou seja 30 , 12 e 45 combinações e considerando a tolerancia mecanica isso dá 162 combinações ou seja 18 minutos.
Muitos usavam como senha as constantes pi e e ou seja 3.14159... → 31-41-59 , 2.71828... → 27-18-28.
Muitos não mudaram a senha padrão: 25-0-25 ou 50-25-50.
Enquanto conversa com seus colegas e seu cofre estava aberto, girando o disco ele ouvia 2 clicks, descobrindo os 2 ultimos numeros , assim ele tinha que testar 20 combinações, demorando 1.5 minutos.
Em suma, Feynman tinha a reputação de abridor de cofres, pois:
Intuitivamente pensamos que senha boa é uma senha toda complicada e difícil de lembrar.
por exemplo: S&nh5F0d@
Ela tem:
então ela deve ser boa. Porém, conforme veremos logo mais, essa senha é quebrada em segundos.
Outro exemplo: FuckingPassword -> Fuck1n6P45&w0rD
Pense em um número entre 1 e 20.
Pesquisa com n=347
Você pensou em 17, 7 ou 13? Esse post mostrou que 17 é o mais escolhido pelas pessoas, e que elas tendem a escolher números primos.
Outro exemplo é a falácia do apostador: um apostador deve apostar se uma bolinha vai cair no preto ou vermelho.
Depois dela ter caído, por exemplo, 4 vezes seguidas no vermelho, o apostador pensa que é mais “provável” que agora ela “deve” cair na preta.
Porém, a bolinha tem 50%-50% de cair no preto e vermelho, INDEPENDENTEMENTE DO RESULTADOS ANTERIORES.
Para fechar: escreva em um papel como você acha que será o resultado do lançamento de uma moeda 30 vezes e compare jogando de fato a moeda.
As pessoas favorecem certas sequencias, por exemplo: tendem a evitar que caia o resultado anterior repetidas vezes: dificilmente você achará que a moeda cai cara 4 vezes seguidas.
Veja esse vídeo da Khan Academy, que mostra uma visualização dessa propriedade de estabilidade de frequência.
(Quer mais um exemplo? Veja esse excelente video do Isto é Matemática, falando do problema de Monty Hall.)
Ou seja: as pessoas têm uma intuição deturpada de um resultado aleatório. Esse comportamento de manada acaba produzindo senhas mais previsíveis.
Então, como avaliar se uma senha é de fato boa? Precisamos introduzir um conceito da teoria da informação, que é o conceito de entropia de Shannon: a entropia é a “media” de informação que aquela senha contém.
A entropia H, medida em bits, de uma senha com comprimento L, utilizando N símbolos é definida como log na base 2 de todas as combinações que a senha pode ter, ou seja:
H = log₂(N^L) = L ⋅ log₂(N)
Agora que sabemos como calcular a entropia, podemos calcular a tabela abaixo:
| Grupo | Num símbolos (N) | entropia/simbolo (H) |
|---|---|---|
| números | 10 | 3.32 |
| letras | 26 | 4.7 |
| base64 | 64 | 6 |
| “tudo”¹ | 94 | 6.5 |
| palavra² | 7776 | 12.92 |
¹: tudo = maiúsculas (26) + minúsculas (26) + números (10) + caracteres especiais (32) = 94 símbolos.
²: na próxima seção veremos por que uma palavra (diceware) tem essa entropia.
Ou seja, de acordo com a tabela, uma senha verdadeiramente aleatória com 8 caracteres usando “tudo” tem 6,5 * 8 = 52 bits de entropia.
Dito isso, não existe uma maneira melhor de começar a falar de senhas boas do que a tirinha do xkcd:
creditos : xkcd, tradução: Oficina AntiVigilancia
Qual a lição dessa tirinha?
Essas senhas todas complicadas e super difíceis de lembrar na verdade têm uma entropia bastante baixa, porque na realidade são baseadas em apenas uma palavra comum sobre a qual, basicamente, são feitas somente algumas substituições comuns (tipo o → 0), alguns maiúsculas e um número.
Ou seja, apesar dessas senhas serem difíceis e complicadas para pessoas, para computadores elas são super fáceis de serem quebradas.
Agora fica a pergunta: quanta entropia minha senha deve ter?
No documentário Citizenfour o Snowden fala:
Assume your adversary is capable of one trillion guesses per second.
Assim, vamos presumir 1 trilhão de tentativas por segundos (que é um valor bastante razoável).
O tempo para quebrar uma senha (T) é o número de combinações que aquela senha pode ter, dividido pelo número de tentativas por segundo (P).
ou seja: T = 2^(entropia) / P.
Portanto, vamos calcular a tabela abaixo (considerando P = 1 trilhão/s) e o tamanho necessário da senha:
| Entropia | Tempo para quebrar | base64 | “tudo” | N. de palavras |
|---|---|---|---|---|
| 40 | 1.1 segundo | 7 | 7 | 3 |
| 50 | 19 minutos | 9 | 8 | 4 |
| 60 | 13 dias | 10 | 10 | 5 |
| 65 | 1.1 anos | 11 | 10 | 6 |
| 70 | 37 anos | 12 | 11 | 6 |
| 80 | 38 milênios | 14 | 13 | 6 |
| 100 | 40 bilhões de anos | 17 | 16 | 8 |
(Observação importante: esse tempo é o tempo GARANTIDO de quebrar a senha. Ou seja, é o tempo que demora para percorrer TODAS as possibilidades. O tempo real para quebrar a senha pode ser menor)
Vendo a tabela podemos estabelecer que uma boa senha deve ter 80 bits (ou seja 13 caracteres usando “tudo”), dependendo de onde você vai usar essa senha.
Quero saber se minha senha é boa: você pode olhar a primeira tabela e calcular manualmente a entropia dela, mas sugiro que use esse medidor de senha chamado Rumkin ou a lib zxcvbn que você pode usar aqui.
(Observação: esses dois medidores de senhas avaliam sua senha localmente no seu navegador, nunca enviando a senha para a internet. Você pode digitar sua senha neles sem medo.)
Voltando pro exemplo do começo: a senha S&nh5F0d@ é baseada em 2 palavras comuns e somente feita algumas substituições comuns e etc…
Segundo o Rumkin, ela tem 40,7 bits de entropia, que segundo a nossa tabela é quebrada em questão de segundos (o zxcvbn também mostrou isso).
Preciso criar uma senha que seja fácil de lembrar e que tenha bastante entropia. Aí entra o método diceware (em português dadoware)
Diceware é um método no qual, através de um dado, uma lista de palavras, papel e lápis podemos construir senhas mais seguras.
Consulte o livreto da ThoughtWorks para pegar a lista de palavras.
O método foi inventado por Arnold G. Reinhold, ele mantém o site oficial do diceware.
O método consiste em usar o dado para sortear palavras da lista. Jogue o dado 5 vezes por palavra. Os dois primeiros números são as paginas do livreto e os três últimos, a palavra.
Por exemplo: você tirou no dado: 2-6-5-1-3 : vá na pagina 2,6 do livreto e procure a palavra 513 = egípcio.
Para gerar senhas ainda mais seguras, usando o diceware, podemos:
Preciso usar um dado de verdade para gerar as senhas?
Essa é uma longa discussão, mas resumidamente: usando um dado você terá uma boa garantia que nada dará errado, porém gerar os números aleatórios usando um computador normalmente é bom o suficiente.
Dito isso, fiz esse código em Python para gerar uma senha (ele também gera números e caracteres especiais), a principal função dele é:
In [1]:
from random import SystemRandom as cryptogen
def GenDiceware(filename, n=6):
with open(filename) as f:
words = [line.strip() for line in f]
return [cryptogen().choice(words) for _ in range(n)]
Observação 1: além da lista de palavras do livreto, você pode usar um pacote chamado wbrazilian link (270 mil palavras = 18 bits de entropia / palavra).
Observação 2: O que você DEVE atentar nesse código é o uso da classe SystemRandom, que utiliza um gerador de número pseudo-aleatório CRIPTOGRAFICAMENTE SEGURO (CPRNG)
Exemplo de senha gerada:
evocar encher acerto 833?LANCHE# azul >Caloria<Ela tem 47 caracteres e segundo o Rumkin ela tem 240 bits de entropia, ou seja uma senha bastante forte e fácil de lembrar \o/
6 palavras, 4 simbolos, 3 numeros e 2 maiusculas = 6*12.92 + 4*5 + 3*3.32 + 2 = 110 bits de entropia
Em suma, o diceware é um método de gerar senhas que é:
uma conta: usando 6 palavras diceware, existem 220 Sextilhão (10^21) de senhas. Se toda população da terra fazer senhas assim (8 bilhões de pessoas), assim cada pessoa pode gerar 28 Trilhões de senhas (10^12) para finalmente começar a repetir as senhas
Agora que sabemos como avaliar se uma senha é boa e como gerar boas senhas, ainda precisamos resolver o seguinte problema: precisamos ter uma senha para cada serviço.
Uma solução para isso é um password manager (gerenciador de senhas), é um programa que cria boas senhas aleatórias automaticamente, para cada site individualmente, guardando todas essas senhas trancadas com apenas uma senha mestra.
KeePass/KeePassX é minha recomendação padrão, ele é software livre, está disponível nas principais distros GNU/Linux e existe pra Android: o KeePassDroid (na F-Droid) e tem auto-type.
O uso dele é: você cria seu banco de senhas (.kdb ou .kdbx), cadastra as entradas de seus serviços e, então, o programa gera uma senha aleatória, como por exemplo:
)U$*%0jqvm,s*&TbZJ$DiFq[&$GlQ?Quando você precisar acessar uma senha, você abre o arquivo, ele vai pedir sua senha mestra e então selecione a entrada que você precisa.
Você terá duas opções: dar um control-C (com a entrada selecionada) e control-V no campo de senha (ele limpa automaticamente a senha do seu control-c); ou você pode usar o auto-type: vá em Extras → Configurações → Avançado → e configure um atalho pro auto-type, por fim vá no campo de usuário e digite o atalho então ele vai digitar seu usuário e senha sozinho.
Dica: afim de melhorar ainda mais a segurança do KeePass, vá em configurações do database e clique no reloginho que aparece, Com isso, quando você abrir o KeePassX, ele vai demorar um pouco mais (tipo 1s no total), mas fica mais difícil de quebrar sua senha mestra pois cada tentativa demorará 1s (em computadores tão rápidos quanto o seu).
Recomendo o software livre Syncthing é um app pra android e um programa pra pc, no qual ele sincroniza pastas entre seus dispositivos, criando assim sua nuvem pessoal e descentralizada.
A ideia por trás da autenticação em duas etapas (2FA -- 2 factor authentication) é que para entrar na sua conta além da senha (que uma coisa que só você sabe), precisa de uma coisa que só você tem, no caso um app no celular.
Como usar: cada serviço é diferente, veja aqui turnon2fa.com como habilitar no serviço especifico. Normalmente, você escaneia um QR code com um app. Recomendo o freetop (é software livre, tem na F-Droid e pra iOS).
Quando você for entrar na sua conta, após colocar a senha, deverá colocar um número gerado pelo app. Cada número só dura 30s, então não tem problema se alguém ver o código num determinado momento, conforme mostrado abaixo:
Caso você não esteja convencido que precisa disso: veja essa reportagem que foi capa da Wired em Dez2012: Kill the Password: A String of Characters Won't Protect You.
Resumidamente: por meio de engenharia social, descobriram algumas informações pessoais dele, ligaram no suporte da Apple, falando que ele tinha esquecido a senha dele e com as informações dele conseguiram responder as perguntas de segurança. Assim, pegaram a senha do iCloud dele, entraram no Find My mac e mandaram deletar remotamente os dispositivos dele.
Ou seja, muito embora o Mat Honan usasse senhas robustas, conseguiram “pegar tudo” dele.
Alguns serviços, como o Twitter, oferecem autenticação em duas etapas usando um SMS, ao invés de um app. Isso é um problema, pois SMSes e ligações telefônicas podem ser facilmente interceptadas por meio de IMSI Catchers, que são torres de celular falsas que fazem um ataque do tipo homem-no-meio.
Veja um artigo da oficina anti-vigilância explicando como detectar e se prevenir contra esses ataques: Detectando antenas de celular espiãs.
Além disso, mesmo quando o celular está bloqueado, a notificação mostra a mensagem na tela de bloqueio, por exemplo:
Você pode resolver isso:
diagonal = pincodes onde os 4 digitos sao iguais. "coluna" anos = 19xy. canto datas (MMDD)
Em excelente seu post (PIN analysis), Nick Berry analisou 3.4 milhões de PinCodes de 4 digitos (10 mil combinações). E constatou:
Se você usa o padrão do Android (aquela gradezinha 3x3): existem 389112 possibilidades que podem ser usadas (ou seja usar um PinCode verdadeiramente aleatorio de 6 digitos é um pouco melhor ).
Uma pesquisadora norueguesa chamada Marte Løge em sua tese de mestrado mostrou que mais de 10% dos padrões analisados, usa como padrão de desbloqueio uma "letra" que é a inicial do companheiro, filho, ou algo parecido.
veja o artigo na arstechnica falando sobre o assunto: New data uncovers the surprising predictability of Android lock patterns
Recomendação: Use uma senha forte pra criptografia de disco e um PinCode de (pelo menos) 6 digitos pra desbloquear o celular. Tem um App chamado SnooperStopper (FDroid) ele depois de 3 tentativas erradas na tela de desbloqueio o celular reinicia , pedindo a senha forte.