論文の概要: Skeptic: Automatic, Justified and Privacy-Preserving Password Composition Policy Selection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2007.03809v2
• Date: Fri, 15 Mar 2024 11:19:08 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-19 08:10:52.923018
• Title: Skeptic: Automatic, Justified and Privacy-Preserving Password Composition Policy Selection
• Title（参考訳）: 懐疑論: 自動で、正当化され、プライバシ保護されるパスワード構成ポリシーの選択
• Authors: Saul Johnson, João F. Ferreira, Alexandra Mendes, Julien Cordry,
• Abstract要約: パスワード保護システムに強制するパスワード構成ポリシーの選択は、重要なセキュリティ上の決定である。 実際には、この選択は厳密で正当化できるものではなく、システム管理者は直感だけでパスワード構成ポリシーを選択する傾向にある。 本研究では,大量の実世界のパスワードデータから構築されたパスワード確率分布を推定する手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 44.040106718326605
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The choice of password composition policy to enforce on a password-protected system represents a critical security decision, and has been shown to significantly affect the vulnerability of user-chosen passwords to guessing attacks. In practice, however, this choice is not usually rigorous or justifiable, with a tendency for system administrators to choose password composition policies based on intuition alone. In this work, we propose a novel methodology that draws on password probability distributions constructed from large sets of real-world password data which have been filtered according to various password composition policies. Password probabilities are then redistributed to simulate different user password reselection behaviours in order to automatically determine the password composition policy that will induce the distribution of user-chosen passwords with the greatest uniformity, a metric which we show to be a useful proxy to measure overall resistance to password guessing attacks. Further, we show that by fitting power-law equations to the password probability distributions we generate, we can justify our choice of password composition policy without any direct access to user password data. Finally, we present Skeptic -- a software toolkit that implements this methodology, including a DSL to enable system administrators with no background in password security to compare and rank password composition policies without resorting to expensive and time-consuming user studies. Drawing on 205,176,321 pass words across 3 datasets, we lend validity to our approach by demonstrating that the results we obtain align closely with findings from a previous empirical study into password composition policy effectiveness.
• Abstract（参考訳）: パスワード保護システムに強制するパスワード構成ポリシーの選択は、重要なセキュリティ上の決定であり、攻撃を推測するユーザ長パスワードの脆弱性に大きく影響することが示されている。 しかし実際には、システム管理者が直感だけでパスワード構成ポリシーを選択する傾向にあるため、この選択は通常厳密で正当化できない。 本研究では,様々なパスワード構成ポリシーに従ってフィルタリングされた大量の実世界のパスワードデータから構築されたパスワード確率分布に基づく新しい手法を提案する。 パスワード再選択動作をシミュレートするためにパスワード確率を再配布し、パスワード構成ポリシーを自動的に決定し、最大均一度でユーザ長パスワードの配布を誘導する。 さらに, ユーザパスワードデータに直接アクセスすることなく, パスワード構成ポリシーの選択を正当化できることを示す。 最後に、この方法論を実装するソフトウェアツールキットであるSkepticを紹介します。DSLは、パスワードセキュリティのバックグラウンドを持たないシステム管理者が、高価で時間を要するユーザスタディに頼ることなく、パスワード構成ポリシーの比較とランク付けを可能にします。 3つのデータセットに205,176,321の単語を渡すと、パスワード構成ポリシーの有効性に関する過去の実証研究から得られた結果と密接に一致していることを示し、我々のアプローチに有効であることを示す。

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