論文の概要: MAYA: Addressing Inconsistencies in Generative Password Guessing through a Unified Benchmark

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.16651v1
• Date: Wed, 23 Apr 2025 12:16:59 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-02 16:32:09.50022
• Title: MAYA: Addressing Inconsistencies in Generative Password Guessing through a Unified Benchmark
• Title（参考訳）: MAYA:統一ベンチマークによる生成パスワード誘導の不整合に対処する
• Authors: William Corrias, Fabio De Gaspari, Dorjan Hitaj, Luigi V. Mancini,
• Abstract要約: 我々は、統一的でカスタマイズ可能なプラグイン・アンド・プレイ・パスワード・ベンチマークフレームワークであるMAYAを紹介した。 MAYAは、生成パスワードゲスティングモデルを評価するための標準化されたアプローチを提供する。 シーケンシャルモデルは、他の生成的アーキテクチャや従来のパスワード処理ツールよりも一貫して優れています。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.35998666903987897
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The rapid evolution of generative models has led to their integration across various fields, including password guessing, aiming to generate passwords that resemble human-created ones in complexity, structure, and patterns. Despite generative model's promise, inconsistencies in prior research and a lack of rigorous evaluation have hindered a comprehensive understanding of their true potential. In this paper, we introduce MAYA, a unified, customizable, plug-and-play password benchmarking framework. MAYA provides a standardized approach for evaluating generative password-guessing models through a rigorous set of advanced testing scenarios and a collection of eight real-life password datasets. Using MAYA, we comprehensively evaluate six state-of-the-art approaches, which have been re-implemented and adapted to ensure standardization, for a total of over 15,000 hours of computation. Our findings indicate that these models effectively capture different aspects of human password distribution and exhibit strong generalization capabilities. However, their effectiveness varies significantly with long and complex passwords. Through our evaluation, sequential models consistently outperform other generative architectures and traditional password-guessing tools, demonstrating unique capabilities in generating accurate and complex guesses. Moreover, models learn and generate different password distributions, enabling a multi-model attack that outperforms the best individual model. By releasing MAYA, we aim to foster further research, providing the community with a new tool to consistently and reliably benchmark password-generation techniques. Our framework is publicly available at https://github.com/williamcorrias/MAYA-Password-Benchmarking
• Abstract（参考訳）: 生成モデルの急速な進化により、パスワード推測を含む様々な分野への統合が実現され、複雑化、構造、パターンにおいて、人間が作成したものに似たパスワードを生成することを目指している。 生成モデルの約束にもかかわらず、先行研究の不整合と厳密な評価の欠如により、それらの真の可能性に対する包括的理解が妨げられている。 本稿では,統一的でカスタマイズ可能なプラグイン・アンド・プレイ・パスワード・ベンチマークフレームワークであるMAYAを紹介する。 MAYAは、厳格な高度なテストシナリオと8つの実生活パスワードデータセットのコレクションを通じて、生成パスワードゲスティングモデルを評価するための標準化されたアプローチを提供する。 我々はMAYAを用いて6つの最先端の手法を総合的に評価し、15,000時間を超える計算を標準化するために再実装し、適応した。 以上の結果から,これらのモデルが人間のパスワード分布の異なる側面を効果的に捉え,強力な一般化能力を示すことが示唆された。 しかし、その有効性は長いパスワードと複雑なパスワードで大きく異なる。 評価を通じて、シーケンシャルモデルは、他の生成的アーキテクチャや従来のパスワード処理ツールを一貫して上回り、正確で複雑な推測を生成するユニークな能力を示している。 さらに、モデルは異なるパスワード分布を学習し、生成し、最高の個別モデルより優れたマルチモデルアタックを可能にする。 我々はMAYAをリリースすることによってさらなる研究を促進することを目指しており、パスワード生成技術を一貫して確実にベンチマークするための新しいツールをコミュニティに提供する。 私たちのフレームワークはhttps://github.com/williamcorrias/MAYA-Password-Benchmarkingで公開されています。

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