論文の概要: MindReader: Using LLMs to Encourage Memorable and Secure Password Replacement
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2607.12148v1
- Date: Mon, 13 Jul 2026 20:56:03 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-07-15 17:08:29.965535
- Title: MindReader: Using LLMs to Encourage Memorable and Secure Password Replacement
- Title(参考訳): MindReader: LLMを使ってメモリとセキュアなパスワード置換を可能にする
- Abstract要約: MindReaderは、ユーザーがパスワードを置き換えるのを助けるツールだ。
そのためMindReaderは、元のパスワードコンポーネントの背後にある意味を推測し、新しいパスワードのセマンティックな関連コンポーネントを提案する。
ユーザー調査では、MindReaderを使って作られたパスワードは、MindReaderやオリジナルのパスワードを使わずに作られたパスワードの置き換えよりも安全だった。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 20.254576701408855
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: We report on the design and evaluation of MindReader, a tool that helps a user replace her password when she is required to do so. Left to their own devices, users tend to replace their previous passwords with predictable variations of the original ones. MindReader leverages LLMs to suggest password variations that are chosen to be easy for the user to remember but harder for an attacker to predict. To do this, MindReader infers the meaning behind original password components and then suggests semantically related (yet syntactically unrelated) components for the new password. In a user study, passwords created using MindReader were more secure than both replacement passwords created without using MindReader and original passwords. In particular, MindReader replacement passwords were harder to guess in an online attack than alternative replacement passwords even by an attacker with knowledge of the original password and full knowledge of the tool implementation. Passwords created with MindReader were also comparably memorable to alternative replacement passwords and original passwords, as measured by the ability of users to successfully log in a week after creating their password.
- Abstract(参考訳): 我々はMindReaderの設計と評価について報告する。MindReaderはユーザーがパスワードを交換するのを助けるツールだ。
独自のデバイスに置き去りにすると、ユーザーは以前のパスワードを元のパスワードの予測可能なバリエーションで置き換える傾向にある。
MindReaderはLDMを活用して、ユーザーが簡単に覚えられるように選択されたパスワードのバリエーションを提案する。
これを行うためにMindReaderは、元のパスワードコンポーネントの背後にある意味を推測し、新しいパスワードに対して意味論的に関連のない(構文的に無関係な)コンポーネントを提案する。
ユーザー調査では、MindReaderを使って作られたパスワードは、MindReaderやオリジナルのパスワードを使わずに作られたパスワードの置き換えよりも安全だった。
特にMindReaderの代替パスワードは、元のパスワードとツール実装の知識の豊富な攻撃者であっても、代替パスワードよりもオンライン攻撃で推測するのが困難だった。
MindReaderで作られたパスワードは、代替のパスワードや元のパスワードと互換性がある。
関連論文リスト
- An In-Depth Systematic Analysis of the Security, Usability, and Automation Capabilities of Password Update Processes on Top-Ranked Websites [46.750111141477646]
トップランクのウェブサイトに展開された111のパスワード更新プロセスについて,最初の体系的解析を行った。
ウェブサイトは、非常に多様な、しばしば複雑で混乱したパスワード更新プロセスをデプロイし、パスワードマネージャのサポートを欠いている。
私たちは、Web開発者、Web標準化コミュニティ、セキュリティ研究者にレコメンデーションを提供します。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-11-13T09:18:07Z) - How Blind and Low-Vision Users Manage Their Passwords [58.76726339294067]
本稿では,Blind and Low-Vision (BLV) ユーザがパスワード管理にどのように取り組むかを検討する。
すべての参加者がパスワード管理をある程度利用していることが分かりました。
セキュリティ上のアドバンテージ — 強力なランダムなパスワードを生成する — は、主にアクセシビリティの欠如によって回避された。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-10-15T13:33:45Z) - Nudging Users to Change Breached Passwords Using the Protection Motivation Theory [58.87688846800743]
我々は保護動機理論(PMT)に基づいて、侵入したパスワードの変更を促すナッジを設計する。
本研究は, PMTのセキュリティ研究への応用に寄与し, 漏洩したクレデンシャル通知を改善するための具体的な設計上の意味を提供する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-05-24T07:51:15Z) - PassViz: A Visualisation System for Analysing Leaked Passwords [2.2530496464901106]
PassVizは、漏洩したパスワードを2次元空間で視覚化し分析するためのコマンドラインツールである。
本稿では、PassVizを用いて、漏洩したパスワードのさまざまな側面を視覚的に分析し、これまで知られていなかったパスワードパターンの発見を容易にする方法を示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-09-22T16:06:26Z) - Tales from the Git: Automating the detection of secrets on code and
assessing developers' passwords choices [8.086010366384247]
これは、異なるプログラミング言語とコンテキストにわたるパスワード選択における開発者の特性を調査する最初の研究である。
デベロッパーは、公開リポジトリのコードを不注意にリークしたかもしれないが、われわれの調査結果は、より安全なパスワードを使う傾向があることを示している。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-07-03T09:44:10Z) - PassGPT: Password Modeling and (Guided) Generation with Large Language
Models [59.11160990637616]
パスワード生成のためのパスワードリークをトレーニングした大規模言語モデルであるPassGPTを提案する。
また、任意の制約を満たすパスワードを生成するために、PassGPTサンプリング手順を利用する誘導パスワード生成の概念も導入する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-06-02T13:49:53Z) - RiDDLE: Reversible and Diversified De-identification with Latent
Encryptor [57.66174700276893]
本研究は、Reversible and Diversified De-identification with Latent Encryptorの略であるRiDDLEを提示する。
事前に学習したStyleGAN2ジェネレータ上に構築されたRiDDLEは、潜伏空間内の顔のアイデンティティを暗号化して復号する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-03-09T11:03:52Z) - On Deep Learning in Password Guessing, a Survey [4.1499725848998965]
本稿では,ユーザのパスワード構造や組み合わせに関するドメイン知識や仮定を必要としない,深層学習に基づくパスワード推測手法について比較する。
非標的のオフライン攻撃によるパスワード推測におけるIWGANのバリエーションの利用に関する有望な実験的設計を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-08-22T15:48:35Z) - GNPassGAN: Improved Generative Adversarial Networks For Trawling Offline
Password Guessing [5.165256397719443]
本稿では,深層学習に基づくパスワード推測手法について概説する。
また、GNPassGANも導入している。GNPassGANは、オフライン攻撃をトロールするジェネレーティブな敵ネットワーク上に構築されたパスワード推測ツールだ。
最先端のPassGANモデルと比較して、GNPassGANは88.03%以上のパスワードを推測し、31.69%の重複を発生させることができる。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-08-14T23:51:52Z) - Skeptic: Automatic, Justified and Privacy-Preserving Password Composition Policy Selection [44.040106718326605]
パスワード保護システムに強制するパスワード構成ポリシーの選択は、重要なセキュリティ上の決定である。
実際には、この選択は厳密で正当化できるものではなく、システム管理者は直感だけでパスワード構成ポリシーを選択する傾向にある。
本研究では,大量の実世界のパスワードデータから構築されたパスワード確率分布を推定する手法を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-07-07T22:12:13Z) - DeepMnemonic: Password Mnemonic Generation via Deep Attentive
Encoder-Decoder Model [26.797370435988853]
強力なパスワード生成と強力なパスワードのユーザビリティのギャップを埋める。
本稿では,ユーザーがパスワードを記憶しやすくするための自然言語文を自動生成する手法を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-06-24T04:05:48Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。