Детальная информация

Работа посвящена созданию распределённого комплекса, который ускоряет перебор хешей за счёт координации нескольких графических процессоров и предоставляет удобный пользовательский интерфейс через Telegram-бота. Задачи, которые решались в ходе исследования 1. Изучены существующие методы перебора хешей и open-source-системы, выявлены требования к производительности и надёжности. 2. Проектирование архитектуры. 3. Разработаны серверная и агентная части системы. Все модули упакованы в Docker-контейнеры и управляются Docker-compose. 4. Испытания и оценка масштабируемости. 5. Формулирование рекомендаций. В итоге создан отказоустойчивый серверный контур, автоматически распределяющий задачи и сохраняющий результаты. Реализован безопасный поток «приём → расшифровка → обработка → уведомление» через Telegram-бота. Показана простота масштабирования. Система демонстрирует устойчивую работу на реальном оборудовании и готова к применению в задачах кибербезопасности и восстановления данных. В ходе выполнения работы использовались следующие информационные технологии и ресурсы: язык программирования Python 3.12; брокер сообщений RabbitMQ 3; СУБД PostgreSQL 16; инструмент перебора паролей Hashcat 6.2 в связке с платформой NVIDIA CUDA 12; библиотека aiogram 3 для Telegram-бота; средства контейнеризации Docker и Docker-compose; веб-визор Flower для мониторинга; система контроля версий Git с репозиторием на GitHub; а также облачные сервисы GitHub Actions (CI/CD) и Docker Hub.

The work is devoted to the creation of a distributed complex that accelerates hash iteration by coordinating multiple GPUs and provides a user-friendly interface via a Telegram bot. Tasks that were solved during the research 1. Domain analysis. The existing hash sorting methods and open-source systems have been studied, and the requirements for performance and reliability. 2. Architecture design. 3. Implementation of the system. The server and agent parts of the system have been developed. All modules are packaged in Docker containers and managed by Docker-compose. 4. Scalability testing and evaluation. 5. Formulation of recommendations. As a result, a fault-tolerant server loop has been created that automatically distributes tasks and saves results. The secure stream "reception → decryption → processing → notification" via the Telegram bot has been implemented. The system demonstrates stable operation on real hardware and is ready for use in cybersecurity and data recovery tasks. The following information technologies and resources were used in the course of the work: Python 3.12 programming language; RabbitMQ 3 message broker; PostgreSQL 16 database management system; Hashcat 6.2 password sorting tool in conjunction with NVIDIA CUDA 12 platform; aiogram 3 library for Telegram bot; Docker containerization tools and Docker-compose; Flower web visor for monitoring; Git version control system with repository on GitHub; as well as cloud services GitHub Actions (CI/CD) and Docker Hub.