論文の概要: Universal Neural-Cracking-Machines: Self-Configurable Password Models from Auxiliary Data

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2301.07628v1
• Date: Wed, 18 Jan 2023 16:12:04 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-01-19 15:23:47.725317
• Title: Universal Neural-Cracking-Machines: Self-Configurable Password Models from Auxiliary Data
• Title（参考訳）: Universal Neural-Cracking-Machines:補助データからの自己構成可能なパスワードモデル
• Authors: Dario Pasquini, Giuseppe Ateniese and Carmela Troncoso
• Abstract要約: 最初のユニバーサルパスワードモデル -- 事前訓練されたパスワードモデル -- は、任意のパスワード配布に自動的に適応できる。 これは、ユーザの補助情報、例えばメールアドレスをプロキシ信号として利用して、基盤となるターゲットパスワードの分布を予測する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.488799521318894
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We develop the first universal password model -- a password model that, once pre-trained, can automatically adapt to any password distribution. To achieve this result, the model does not need to access any plaintext passwords from the target set. Instead, it exploits users' auxiliary information, such as email addresses, as a proxy signal to predict the underlying target password distribution. The model uses deep learning to capture the correlation between the auxiliary data of a group of users (e.g., users of a web application) and their passwords. It then exploits those patterns to create a tailored password model for the target community at inference time. No further training steps, targeted data collection, or prior knowledge of the community's password distribution is required. Besides defining a new state-of-the-art for password strength estimation, our model enables any end-user (e.g., system administrators) to autonomously generate tailored password models for their systems without the often unworkable requirement of collecting suitable training data and fitting the underlying password model. Ultimately, our framework enables the democratization of well-calibrated password models to the community, addressing a major challenge in the deployment of password security solutions on a large scale.
• Abstract（参考訳）: 最初のユニバーサルパスワードモデル -- 事前訓練されたパスワードモデル -- は、任意のパスワード配布に自動的に適応できる。 この結果を達成するために、モデルはターゲットセットからプレーンテキストパスワードにアクセスする必要はない。 代わりに、メールアドレスなどのユーザの補助情報をプロキシ信号として利用して、基盤となるターゲットパスワードの分布を予測する。 このモデルでは、ディープラーニングを使用して、ユーザグループ(例えば、webアプリケーションのユーザ)の補助データとパスワードの相関関係をキャプチャする。 そしてそれらのパターンを利用して、推論時にターゲットコミュニティ用に調整されたパスワードモデルを作成する。 さらなるトレーニングステップ、ターゲットデータ収集、コミュニティのパスワード配布に関する事前知識は不要である。 パスワード強度推定のための新たな最先端を定義するだけでなく、エンドユーザー(例えばシステム管理者)が適切なトレーニングデータを収集し、基礎となるパスワードモデルに適合させる必要なしに、システム用にカスタマイズされたパスワードモデルを自動的に生成できるようにする。 最終的に、当社のフレームワークは、十分に調整されたパスワードモデルのコミュニティへの民主化を可能にし、大規模なパスワードセキュリティソリューションの展開における大きな課題に対処します。

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