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

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2301.07628v4
• Date: Fri, 15 Sep 2023 08:06:48 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-09-18 18:56:56.803035
• 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: ユニバーサルパスワードモデル(ユニバーサルパスワードモデル、Universal password model)は、ターゲットシステムに基づく推測戦略を適応させるパスワードモデルである。 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、基盤となるパスワードの配布を予測する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 21.277402919534566
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We introduce the concept of "universal password model" -- a password model that, once pre-trained, can automatically adapt its guessing strategy based on the target system. To achieve this, the model does not need to access any plaintext passwords from the target credentials. Instead, it exploits users' auxiliary information, such as email addresses, as a proxy signal to predict the underlying password distribution. Specifically, 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 system at inference time. No further training steps, targeted data collection, or prior knowledge of the community's password distribution is required. Besides improving over current password strength estimation techniques and attacks, the model enables any end-user (e.g., system administrators) to autonomously generate tailored password models for their systems without the often unworkable requirements of collecting suitable training data and fitting the underlying machine learning 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 at scale.
• Abstract（参考訳）: パスワードモデル(Universal password model)の概念を導入し、一度事前訓練されたら、ターゲットシステムに基づいた推測戦略を自動的に適用できる。 これを実現するために、モデルはターゲットの認証情報から平文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、基盤となるパスワードの配布を予測する。 具体的には、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システム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。 現在のパスワード強度推定技術や攻撃の改善に加えて、任意のエンドユーザ(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、基盤となる機械学習モデルに適合するという、しばしば作業不能な要求を伴わずに、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律的に生成することができる。 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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