論文の概要: LLM-Guided Prompt Evolution for Password Guessing

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2604.12601v1
• Date: Tue, 14 Apr 2026 11:27:32 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-04-15 19:11:32.41178
• Title: LLM-Guided Prompt Evolution for Password Guessing
• Title（参考訳）: パスワード案内のためのLLMガイドプロンプト進化
• Authors: Vladimir A. Mazin, Mikhail A. Zorin, Dmitrii S. Korzh, Elvir Z. Karimov, Dmitrii A. Bolokhov, Oleg Y. Rogov,
• Abstract要約: 本稿では, LLMパスワード推測フレームワークのプロンプトを自動的に最適化するために, LLMによる進化的計算を適用した。 OpenEvolveはMAP-Elitesの品質多様性探索と島の人口モデルを組み合わせたオープンソースのシステムである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.5034276386812933
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Passwords still remain a dominant authentication method, yet their security is routinely subverted by predictable user choices and large-scale credential leaks. Automated password guessing is a key tool for stress-testing password policies and modeling attacker behavior. This paper applies LLM-driven evolutionary computation to automatically optimize prompts for the LLM password guessing framework. Using OpenEvolve, an open-source system combining MAP-Elites quality-diversity search with an island population model we evolve prompts that maximize cracking rate on a RockYou-derived test set. We evaluate three configurations: a local setup with Qwen3 8B, a single compact cloud model Gemini-2.5 Flash, and a two-model ensemble of frontier LLMs. The approach raises the cracking rates from 2.02\% to 8.48\%. Character distribution analysis further confirms how evolved prompts produce statistically more realistic passwords. Automated prompt evolution is a low-barrier yet effective way to strengthen LLM-based password auditing and underlining how attack pipelines show tendency via automated improvements.
• Abstract（参考訳）: パスワードは依然として支配的な認証方法であるが、そのセキュリティは予測可能なユーザ選択と大規模クレデンシャルリークによって定期的に覆される。 自動パスワード推測は、ストレステストのパスワードポリシーと攻撃者の振る舞いをモデリングするための重要なツールである。 本稿では, LLMパスワード推測フレームワークのプロンプトを自動的に最適化するために, LLMによる進化的計算を適用した。 OpenEvolveはMAP-Elitesの品質多様性探索と島の人口モデルを組み合わせたオープンソースのシステムである。 Qwen3 8Bによるローカルセットアップ、単一コンパクトクラウドモデルGemini-2.5 Flash、フロンティアLLMの2モデルアンサンブルの3つの構成を評価した。 このアプローチはクラッキングレートを2.02\%から8.48\%に引き上げる。 文字分布解析は、進化したプロンプトがどのように統計的によりリアルなパスワードを生成するかをさらに確認する。 自動プロンプト進化は、LDMベースのパスワード監査を強化し、自動改善を通じて攻撃パイプラインがどのように傾向を示すかを説明するための、低障壁で効果的な方法である。

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