@techreport{oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:00233277,
 author = {池田, 悠登 and 櫻井, 幸一},
 issue = {63},
 month = {Mar},
 note = {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．},
 title = {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},
 year = {2024}
}