論文の概要: Interpretable Probabilistic Password Strength Meters via Deep Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2004.07179v4
• Date: Tue, 11 May 2021 18:54:22 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-13 04:15:34.798236
• Title: Interpretable Probabilistic Password Strength Meters via Deep Learning
• Title（参考訳）: 深層学習による確率的パスワード強度の解釈
• Authors: Dario Pasquini, Giuseppe Ateniese, Massimo Bernaschi
• Abstract要約: 確率的パスワードメーターは、本質的にパスワード強度とパスワード構造との間に生じる潜伏関係を記述する能力を持っていることを示す。 既存の構造とは異なり、我々の方法はいかなる人間の偏見も無く、さらに重要なことに、そのフィードバックは確率論的解釈を持つ。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.97315111128149
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Probabilistic password strength meters have been proved to be the most accurate tools to measure password strength. Unfortunately, by construction, they are limited to solely produce an opaque security estimation that fails to fully support the user during the password composition. In the present work, we move the first steps towards cracking the intelligibility barrier of this compelling class of meters. We show that probabilistic password meters inherently own the capability of describing the latent relation occurring between password strength and password structure. In our approach, the security contribution of each character composing a password is disentangled and used to provide explicit fine-grained feedback for the user. Furthermore, unlike existing heuristic constructions, our method is free from any human bias, and, more importantly, its feedback has a probabilistic interpretation. In our contribution: (1) we formulate interpretable probabilistic password strength meters; (2) we describe how they can be implemented via an efficient and lightweight deep learning framework suitable for client-side operability.
• Abstract（参考訳）: 確率的パスワード強度計は、パスワード強度を測定する最も正確なツールであることが証明されている。 残念ながら、建設段階では、パスワード構成中にユーザを完全にサポートできない不透明なセキュリティ見積のみを生成できる。 本研究は,この説得力のある計器の知能障壁を破る第一歩を踏み出したものである。 確率的パスワードメーターは,パスワード強度とパスワード構造の間に生じる潜在関係を記述する能力を持っている。 本手法では,パスワードを構成する各文字のセキュリティ貢献度を乱し,ユーザに明示的な細かなフィードバックを与えるために使用する。 さらに, 既存のヒューリスティック構成と異なり, この手法は人間のバイアスから自由であり, さらに重要なこととして, そのフィードバックは確率論的解釈を持つ。 本研究では,(1)確率的パスワード強度計を定式化し,(2)クライアント側操作性に適した効率的かつ軽量なディープラーニングフレームワークを用いて,その実装方法について述べる。

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