DeepMnemonic: Password Mnemonic Generation via Deep Attentive Encoder-Decoder Model

パスワードによる個人認証を安全に運用する方法の1つはランダムなパスワードを
ユーザに使わせることである.が,問題はそれを記憶できないという点である.
そこでランダムなパスワードを記憶するのに助けになる文章をニーモニックとして
生成するシステムを機械学習を用いて実現した.という論文
(IEEE Trans. on Dependable and Secure Computing. 2020)

書誌情報:
Y. Cheng, C. Xu, Z. Hai and Y. Li,
“DeepMnemonic: Password Mnemonic Generation via Deep Attentive Encoder-Decoder Model”
IEEE Transactions on Dependable and Secure Computing, (Early Access)
2020
URL: https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/9064919

Abstract

パスワードによる個人認証において,安全なパスワードの利用は必要不可欠である.
近年,パスワード強度の評価や安全なパスワード生成については研究が進められて
きたが,その一方でユーザビリティや記憶可能性はおろそかになっていると言える.
本論文では,強力なパスワードの生成と強力なパスワードの使いやすさについての
橋渡しを狙う研究として,その記憶を支援する自然言語文の自動生成技術
DeepMnemonic を提案する.
このシステムは,パスワードを入力とし,その記憶を支援する文章を出力する
システムであり,deep attentive encoder-decoder modelを用いている.
データセットを用いて評価を行なった結果,ベースラインと考えたモデルよりも
はるかに良い記憶支援文を生成することができた.さらに実験参加者による
実験を行なった結果,安全なパスワードの記憶に有用であることも明らかになった.

Maybe update in near future.
— ends here

DeepMnemonic: Password Mnemonic Generation via Deep Attentive Encoder-Decoder Model

http://the.netaro.info/2020/12/22/2020-1222_DeepMnemonic/

Author

T.T

Posted on

2020-12-22

Updated on

2020-12-22

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