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  1. 研究報告
  2. コンピュータセキュリティ(CSEC)
  3. 2024
  4. 2024-CSEC-104

人間計算可能なパスワード認証に対する埋め込み型の双方向LSTMを用いた安全性実験評価

https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/233277
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/233277
43503587-94b9-4af6-9ce0-56dc3f94164c
名前 / ファイル ライセンス アクション
IPSJ-CSEC24104063.pdf IPSJ-CSEC24104063.pdf (644.1 kB)
 2026年3月11日からダウンロード可能です。
Copyright (c) 2024 by the Information Processing Society of Japan
非会員:¥660, IPSJ:学会員:¥330, CSEC:会員:¥0, DLIB:会員:¥0
Item type SIG Technical Reports(1)
公開日 2024-03-11
タイトル
タイトル 人間計算可能なパスワード認証に対する埋め込み型の双方向LSTMを用いた安全性実験評価
言語
言語 jpn
キーワード
主題Scheme Other
主題 認証・認可
資源タイプ
資源タイプ識別子 http://purl.org/coar/resource_type/c_18gh
資源タイプ technical report
著者所属
九州大学
著者所属
九州大学
著者所属(英)
en
Kyushu University
著者所属(英)
en
Kyushu University
著者名 池田, 悠登

× 池田, 悠登

池田, 悠登

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櫻井, 幸一

× 櫻井, 幸一

櫻井, 幸一

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論文抄録
内容記述タイプ Other
内容記述 従来のパスワードでは,覚えやすいパスワードは辞書型攻撃に脆弱である.一方で,乱数のパスワードは,複雑で覚えにくいという問題がある.人間計算可能なパスワードは,これらの欠点を解決するために Blum らによって 2014 年に提案された認証手法である.人間が記憶できる秘密で,かつ暗算することで,パスワードを複雑にする.Blum らの原論文では,組み合わせ論的な解析での安全性評価を行い,その後の先行研究では深層学習モデルを用いた安全性評価が行われていた.本研究では,安全性の再評価に,埋め込み層を用いた双方向超短期記憶ニューラルネットワークを導入した.その結果,ユーザーの覚える秘密が簡単な場合は 55% 程度の精度でなりすましが可能であることが明らかになった.これら一連の実験結果は,深層学習モデルの強化レベルが,パスワードの安全性強度解析に有効である一根拠と与えていると評価する.
書誌レコードID
収録物識別子タイプ NCID
収録物識別子 AA11235941
書誌情報 研究報告コンピュータセキュリティ(CSEC)

巻 2024-CSEC-104, 号 63, p. 1-7, 発行日 2024-03-11
ISSN
収録物識別子タイプ ISSN
収録物識別子 2188-8655
Notice
SIG Technical Reports are nonrefereed and hence may later appear in any journals, conferences, symposia, etc.
出版者
言語 ja
出版者 情報処理学会
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Ver.1 2025-01-19 10:08:59.902198
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