論文の概要: An Information-theoretic Security Analysis of Honeyword

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.10960v2
• Date: Mon, 21 Apr 2025 11:44:15 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-04-30 16:28:10.787608
• Title: An Information-theoretic Security Analysis of Honeyword
• Title（参考訳）: ハニーワードの情報理論セキュリティ分析
• Authors: Pengcheng Su, Haibo Cheng, Wenting Li, Ping Wang,
• Abstract要約: ハニーワード(Honeyword)は、敵を誤解させ、本物を守るためにデコイオブジェクトを使用する代表的"ハニー"技法である。 ハニーワードシステムのセキュリティを評価するために、様々なシミュレートされた攻撃者を用いて2つの指標(平坦性と成功数)が提案され、評価されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.515339779008858
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Honeyword is a representative "honey" technique that employs decoy objects to mislead adversaries and protect the real ones. To assess the security of a Honeyword system, two metrics--flatness and success-number--have been proposed and evaluated using various simulated attackers. Existing evaluations typically apply statistical learning methods to distinguish real passwords from decoys on real-world datasets. However, such evaluations may overestimate the system's security, as more effective distinguishing attacks could potentially exist. In this paper, we aim to analyze the security of Honeyword systems under the strongest theoretical attack, rather than relying on specific, expert-crafted attacks evaluated in prior experimental studies. We first derive mathematical expressions for the flatness and success-number under the strongest attack. We conduct analyses and computations for several typical scenarios, and determine the security of honeyword generation methods using a uniform distribution and the List model as examples. We further evaluate the security of existing honeyword generation methods based on password probability models (PPMs), which depends on the sample size used for training. We investigate, for the first time, the sample complexity of several representative PPMs, introducing two novel polynomial-time approximation schemes for computing the total variation between PCFG models and between higher-order Markov models. Our experimental results show that for small-scale password distributions, sample sizes on the order of millions--often tens of millions--are required to reduce the total variation below 0.1. A surprising result is that we establish an equivalence between flatness and total variation, thus bridging the theoretical study of Honeyword systems with classical information theory. Finally, we discuss the practical implications of our findings.
• Abstract（参考訳）: ハニーワード(Honeyword)は、敵を誤解させ、本物を守るためにデコイオブジェクトを使用する代表的"ハニー"技法である。 ハニーワードシステムのセキュリティを評価するために、様々なシミュレートされた攻撃者を用いて2つの指標(平坦性と成功数)が提案され、評価されている。 既存の評価は、現実のデータセット上のデコイと実際のパスワードを区別するために統計学習法を適用するのが一般的である。 しかし、このような評価はシステムのセキュリティを過大評価する可能性があり、より効果的な区別攻撃が存在する可能性がある。 本稿では,従来の実験で評価された特定の専門家による攻撃に頼らず,最も強力な理論的攻撃下でのハニーワードシステムの安全性を解析することを目的とする。 まず、最強攻撃下での平坦度と成功数に関する数学的表現を導出する。 我々は,いくつかの典型的なシナリオの分析と計算を行い,一様分布とリストモデルを用いたハニーワード生成手法の安全性を例に挙げる。 さらに,パスワード確率モデル(PPM)に基づく既存のハニーワード生成手法の安全性を評価する。 そこで我々は,PCFGモデルと高次マルコフモデル間の全変動を計算するための2つの新しい多項式時間近似スキームを導入し,いくつかの代表的PPMのサンプル複雑性を初めて検討した。 実験の結果,小規模なパスワード分布の場合,数千万桁のサンプルサイズは0.1以下に抑える必要があることがわかった。 驚くべき結果として、平坦性と全変動の同値性を確立し、古典情報理論によるハネワード系の理論的研究をブリッジする。 最後に,本研究の実際的意義について論じる。

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