論文の概要: AdaptAuth: Multi-Layered Behavioral and Credential Analysis for a Secure and Adaptive Authentication Framework for Password Security

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2510.09645v1
• Date: Sat, 04 Oct 2025 11:36:37 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-10-14 18:06:29.514158
• Title: AdaptAuth: Multi-Layered Behavioral and Credential Analysis for a Secure and Adaptive Authentication Framework for Password Security
• Title（参考訳）: AdaptAuth: パスワードセキュリティのためのセキュアで適応的な認証フレームワークのための多層動作およびクレデンシャル分析
• Authors: Tonmoy Ghosh,
• Abstract要約: パスワードセキュリティに革命をもたらすための多面的ソリューションを提案する。 本フレームワークは,個人を識別し,不正アクセスやデバイス所有のほとんどすべての形態を防止できる詳細なユーザプロファイルを構築する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.24366811507669114
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Password security has been compelled to evolve in response to the growing computational capabilities of modern systems. However, this evolution has often resulted in increasingly complex security practices that alienate users, leading to poor compliance and heightened vulnerability. Consequently, individuals remain exposed to attackers through weak or improperly managed passwords, underscoring the urgent need for a comprehensive defense mechanism that effectively addresses password-related risks and threats. In this paper, we propose a multifaceted solution designed to revolutionize password security by integrating diverse attributes such as the Password Dissection Mechanism, Dynamic Password Policy Mechanism, human behavioral patterns, device characteristics, network parameters, geographical context, and other relevant factors. By leveraging learning-based models, our framework constructs detailed user profiles capable of recognizing individuals and preventing nearly all forms of unauthorized access or device possession. The proposed framework enhances the usability-security paradigm by offering stronger protection than existing standards while simultaneously engaging users in the policy-setting process through a novel, adaptive approach.
• Abstract（参考訳）: パスワードのセキュリティは、現代のシステムの計算能力の増大に対応して進化せざるを得なくなった。 しかしながら、この進化はしばしば、ユーザを疎外するますます複雑なセキュリティプラクティスをもたらし、コンプライアンスの低下と脆弱性の増大につながります。 その結果、個人は弱いまたは不適切な管理されたパスワードを通じて攻撃者に暴露され続け、パスワードに関連するリスクや脅威に効果的に対処する包括的な防御メカニズムが緊急に必要であることを示す。 本稿では,パスワード識別機構,動的パスワードポリシー機構,人間の行動パターン,デバイス特性,ネットワークパラメータ,地理的コンテキスト,その他の関連要因を統合して,パスワードセキュリティに革命をもたらすための多面的ソリューションを提案する。 学習ベースモデルを活用することにより,個人を識別し,ほぼすべての形態の不正アクセスやデバイス所有を防止することができる詳細なユーザプロファイルを構築する。 提案フレームワークは,新規かつ適応的なアプローチにより,ユーザをポリシー設定プロセスに同時に関与させながら,既存の標準よりも強力な保護を提供することにより,ユーザビリティとセキュリティのパラダイムを強化する。

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