@techreport{oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:00233796,
 author = {大津, 陸斗 and 金岡, 晃 and 荒井, ひろみ},
 issue = {25},
 month = {Mar},
 note = {パスワードの推測を機械学習で行うことは高い推測精度を実現することが知られており，パスワード設定に用いられるパスワード構成ポリシーにおいても機械学習による推測への耐性を強度として用いてポリシーに採用する研究が行われている．一方で，パスワードの特性は国や地域などのユーザ母集団で異なることが知られており，学習に用いられるデータセットが異なることで強度評価が適切に行われない可能性がある．そこで本研究では国や地域ごとのパスワードデータセットを用いて機械学習による推測を行い，それぞれの学習データセットと推測対象データセットの違いにより推測精度がどう変わるかを調査した．その結果，他の国や地域に対するパスワード推測は高い精度は実現せず，強度評価に機械学習による推測器を用いる場合は適切な学習済みモデルを選択する必要性が示された．},
 title = {各国のパスワード特性における機械学習を利用したパスワード推測器の評価},
 year = {2024}
}