論文の概要: DALock: Distribution Aware Password Throttling
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2005.09039v1
- Date: Mon, 18 May 2020 19:15:26 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-05-19 11:05:15.503794
- Title: DALock: Distribution Aware Password Throttling
- Title（参考訳）: DALock: パスワードのスロットリングを意識して配布
- Authors: Jeremiah Blocki and Wuwei Zhang
- Abstract要約: DALockはパスワードのロックアウト機構で、ユーザーの不安を軽減し、ユーザーのリスクを最小限に抑える。
実世界のパスワードデータセットを用いて,シミュレーションの広範なバッテリでDALockを実証的に評価した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.089110111757977
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Large-scale online password guessing attacks are wide-spread and continuously
qualified as one of the top cyber-security risks. The common method for
mitigating the risk of online cracking is to lock out the user after a fixed
number ($K$) of consecutive incorrect login attempts. Selecting the value of
$K$ induces a classic security-usability trade-off. When $K$ is too large a
hacker can (quickly) break into a significant fraction of user accounts, but
when $K$ is too low we will start to annoy honest users by locking them out
after a few mistakes. Motivated by the observation that honest user mistakes
typically look quite different than the password guesses of an online attacker,
we introduce DALock a {\em distribution aware} password lockout mechanism to
reduce user annoyance while minimizing user risk. As the name suggests, DALock
is designed to be aware of the frequency and popularity of the password used
for login attacks while standard throttling mechanisms (e.g., $K$-strikes) are
oblivious to the password distribution. In particular, DALock maintains an
extra "hit count" in addition to "strike count" for each user which is based on
(estimates of) the cumulative probability of {\em all} login attempts for that
particular account. We empirically evaluate DALock with an extensive battery of
simulations using real world password datasets. In comparison with the
traditional $K$-strikes mechanism we find that DALock offers a superior
security/usability trade-off. For example, in one of our simulations we are
able to reduce the success rate of an attacker to $0.05\%$ (compared to $1\%$
for the $10$-strikes mechanism) whilst simultaneously reducing the unwanted
lockout rate for accounts that are not under attack to just $0.08\%$ (compared
to $4\%$ for the $3$-strikes mechanism).
- Abstract（参考訳）: 大規模なオンラインパスワード推測攻撃は、サイバーセキュリティのリスクのトップの1つとして広く普及し、継続的に適している。
オンラインクラッキングのリスクを軽減する一般的な方法は、連続した不正ログインの試みの固定番号(K$)の後にユーザをロックアウトすることである。
k$ の値を選択すると、古典的なセキュリティ利用のトレードオフが引き起こされる。
k$が大きすぎると、ハッカーは(あっという間に)かなりの数のユーザーアカウントに侵入するが、k$が小さすぎると、数回のミスでユーザーをロックアウトし、正直なユーザーを悩ますようになる。
正直なユーザーミスは、オンライン攻撃者のパスワード推測とはかなり異なるように見えるという観察に動機づけられ、dalock a {\em distribution aware” パスワードロックアウト機構を導入して、ユーザーのリスクを最小限に抑える。
名前が示すように、DALockはログイン攻撃に使われるパスワードの頻度と人気を意識して設計されており、標準的なスロットリング機構(例えば$K$-strikes)はパスワードの配布に不慣れである。
特に、DALockは、特定のアカウントに対するログインの累積確率(推定値)に基づくユーザ毎の"ストイクカウント(strike count)"に加えて、追加の"ヒットカウント(hit count)"を維持している。
実世界のパスワードデータセットを用いて,シミュレーションの広範なバッテリでDALockを実証的に評価した。
従来の$K$-strikesメカニズムと比較して、DALockは優れたセキュリティ/ユーザビリティトレードオフを提供します。
例えば、シミュレーションの1つでは、攻撃者の成功率を$0.05\%$($$$-strikes メカニズムで$$$$$)に削減できると同時に、攻撃を受けていないアカウントに対する不必要なロックアウト率を$0.08\%$($$$$-strikes メカニズムで$$$$$)に削減できます。
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