論文の概要: SE#PCFG: Semantically Enhanced PCFG for Password Analysis and Cracking

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.06824v2
• Date: Wed, 26 Mar 2025 03:22:50 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-27 13:18:33.413423
• Title: SE#PCFG: Semantically Enhanced PCFG for Password Analysis and Cracking
• Title（参考訳）: SE#PCFG: パスワード分析とクラックのためのセマンティックに強化されたPCFG
• Authors: Yangde Wang, Weidong Qiu, Peng Tang, Hao Tian, Shujun Li,
• Abstract要約: 本稿では,意味的に拡張されたPCFG (probabilistic context-free grammars) に基づく汎用フレームワークSE#PCFGを提案する。 SE#PCFGを17の大規模な漏洩パスワードデータベースに適用し、その有用性を実証し、パスワードセマンティクスに関する幅広い新しい知見を報告する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 16.322393709773557
• License:
• Abstract: Much research has been done on user-generated textual passwords. Surprisingly, semantic information in such passwords remain under-investigated, with passwords created by English- and/or Chinese-speaking users being more studied with limited semantics. This paper fills this gap by proposing a general framework based on semantically enhanced PCFG (probabilistic context-free grammars) named SE#PCFG. It allowed us to consider 43 types of semantic information, the richest set considered so far, for password analysis. Applying SE#PCFG to 17 large leaked password databases of user speaking four languages (English, Chinese, German and French), we demonstrate its usefulness and report a wide range of new insights about password semantics at different levels such as cross-website password correlations. Furthermore, based on SE#PCFG and a new systematic smoothing method, we proposed the Semantically Enhanced Password Cracking Architecture (SEPCA), and compared its performance against three SOTA (state-of-the-art) benchmarks in terms of the password coverage rate: two other PCFG variants and neural network. Our experimental results showed that SEPCA outperformed all the three benchmarks consistently and significantly across 52 test cases, by up to 21.53%, 52.55% and 7.86%, respectively, at the user-level (with duplicate passwords). At the level of unique passwords, SEPCA also beats the three counterparts by up to 43.83%, 94.11% and 11.16%, respectively.
• Abstract（参考訳）: ユーザ生成したテキストパスワードについて、多くの研究がなされている。 驚くべきことに、このようなパスワードのセマンティック情報は未調査のままであり、英語や中国語のユーザーが作成したパスワードは限定的なセマンティクスで研究されている。 本稿では,意味的に拡張されたPCFG (probabilistic context-free grammars) に基づく汎用フレームワークであるSE#PCFGを提案することにより,このギャップを埋める。 パスワード解析では,43種類のセマンティック情報を,これまで考えてきた中でもっともリッチなセットとして検討することができた。 SE#PCFGを4言語(英語、中国語、ドイツ語、フランス語)のユーザによる17の大規模なパスワードデータベースに適用することにより、その有用性を実証し、クロスサイトパスワード相関など、さまざまなレベルでパスワードセマンティクスに関する幅広い洞察を報告します。 さらに,SE#PCFGと新しい体系的平滑化手法に基づいてセマンティック拡張パスワードクラッキングアーキテクチャ(SEPCA)を提案し,その性能をパスワードカバレッジ率の観点から3つのSOTAベンチマークと比較した。 実験の結果,SEPCAは52のテストケースにおいて,ユーザレベルでそれぞれ最大21.53%,52.55%,7.86%という,3つのベンチマークを継続的に,大幅に上回りました。 ユニークなパスワードのレベルでは、SEPCAは3つのパスワードを最大43.83%、94.11%、11.16%まで上回っている。

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