抄録/ポイント：
抄録/ポイント
文献の概要を数百字程度の日本語でまとめたものです。
部分表示の続きは、JDreamⅢ(有料)でご覧頂けます。
J-GLOBALでは書誌(タイトル、著者名等)登載から半年以上経過後に表示されますが、医療系文献の場合はMyJ-GLOBALでのログインが必要です。
抽象的セキュリティアドバイスの開発およびインタフェイスの改善に関する数十年の研究にもかかわらず,ユーザは,パスワードを作るのにまだ苦労している。ユーザは,攻撃者[1,9]に対して予測可能なパスワードを頻繁に作成するか,または他の決定(例えば,同じパスワードを再利用する)をそれらのセキュリティ[2,8]に害する。本論文では,1つのIは,ユーザがパスワードをいかに選択するか,攻撃者がパスワードを推測する方法をよりよく理解するために,データ駆動方式を使用する。次に,これらの洞察を,ユーザのパスワードに関するリアルタイム,データ駆動フィードバックを提供するより良いパスワード強度計に結合させた。最初に,基本発見的手法を用いてパスワードをスコア化する異なるパスワード強度計を示すパスワードセキュリティとユーザビリティへの影響を定量化した。2,931の参加者のオンライン研究で,スコアパスワードを厳しく評価し,それらの強度推定は,パスワード記憶可能性[6]に有意な影響を与えることなく,より強力なパスワードを生成することを視覚的にリードする。第2に,攻撃者がパスワードをどのように推測するかをより良く理解するために,Iはパスワード分解アプローチに関する包括的実験を実行する。彼らのデフォルト構成においてこれらのアプローチを単純に実行することは不十分であるが,並列における複数のよく構成されたアプローチを考慮することは,パスワード法医学における専門家による推測のためのプロキシとして役立ち得る。この論文の第三および第四のセクションは,ユーザがパスワードを選択する方法にさらにデリービングする。一連の分析を通して,ユーザ構造がそれらのパスワード[7]において意味的に有意なコンテンツを意味するIピンポイント法を示した。また,パスワードセキュリティとパスワードの実際のセキュリティのユーザの認識の間の関係を調べ,ユーザは個人パスワード特性のセキュリティ影響を正しく判断する一方で,攻撃者の理解における広い分散は,ユーザが十分に強い[5]として予測可能なパスワードを判断するかもしれない。最後に,これらの洞察を,特定のパスワードについてユーザデータ駆動フィードバックを与えるオープンソース2パスワード強度計に統合する。このメータは,ニューラルネットワーク[3]と多数の注意深く結合した発見的手法を使用して,パスワードをスコア化し,与えられたパスワードに関するデータ駆動テキストフィードバックを生成する。著者は,この計を10の参加者の実験室研究および4,509の参加者のオンライン研究[4]を通して評価する。より一般的なパスワード-組成政策の下で,著者らは,詳細なフィードバックによるデータ駆動メータが,ユーザを強度指標として棒だけを有するメートルよりも,より安全で,より少ない測定可能,パスワードを創り出すことを見出す。要するに,本論文では,ユーザがいかにして,攻撃者が,リアルタイムフィードバックを示すツールにパスワードを推測するかについて,データ駆動の洞察をいかに統合するかについて,ユーザがより良いパスワードを作るのを助けることができるかを実証することである。Please refer to this article’s citation page on the publisher website for specific rights information. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】
