論文の概要: Incentivizing Collaborative Breach Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2506.04634v1
• Date: Thu, 05 Jun 2025 05:12:32 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-06-06 21:53:49.53986
• Title: Incentivizing Collaborative Breach Detection
• Title（参考訳）: 協調漂白検出のインセンティブ化
• Authors: Mridu Nanda, Michael K. Reiter,
• Abstract要約: そこで我々は,サイトが監視の好意を交換できるアルゴリズムを提案し,評価する。 我々は,我々のアルゴリズムを用いて,サイトが他のサイトに対して実施するモニタリングの労力を増大させると,サイトが自身の違反を検出する能力を向上させることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.05815981578555
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Decoy passwords, or "honeywords," alert a site to its breach if they are ever entered in a login attempt on that site. However, an attacker can identify a user-chosen password from among the decoys, without risk of alerting the site to its breach, by performing credential stuffing, i.e., entering the stolen passwords at another site where the same user reused her password. Prior work has thus proposed that sites monitor for the entry of their honeywords at other sites. Unfortunately, it is not clear what incentives sites have to participate in this monitoring. In this paper we propose and evaluate an algorithm by which sites can exchange monitoring favors. Through a model-checking analysis, we show that using our algorithm, a site improves its ability to detect its own breach when it increases the monitoring effort it expends for other sites. We additionally quantify the impacts of various parameters on detection effectiveness and their implications for the deployment of a system to support a monitoring ecosystem. Finally, we evaluate our algorithm on a real dataset of breached credentials and provide a performance analysis that confirms its scalability and practical viability.
• Abstract（参考訳）: パスワードを無効にすると、サイトがそのサイトにログインしたことを警告する。 しかし、攻撃者は、パスワードを再利用した別のサイトにおいて、盗難パスワードを入力することで、サイトが侵入したことを警告するリスクを伴わずに、デコイの中からユーザー長パスワードを識別することができる。 それまでの作業では、サイトは他のサイトにおけるハニーワードの入力を監視することが提案されていた。 残念ながら、この監視にサイトがどのようなインセンティブを投入する必要があるのかは明らかになっていない。 本稿では,サイトが監視の好意を交換できるアルゴリズムを提案し,評価する。 モデルチェック分析により,我々のアルゴリズムを用いて,サイトが他のサイトに対して実施するモニタリングの労力を増大させると,サイトが自身の違反を検出する能力を向上させることを示す。 さらに,各種パラメータが検出効率に与える影響と,モニタリングエコシステムをサポートするシステム展開に与える影響を定量化する。 最後に,我々のアルゴリズムを漏洩した認証情報の実際のデータセットで評価し,そのスケーラビリティと実用性を確認する性能解析を行う。

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