Ученым из Технологического института Стивенса (Stevens Institute of Technology) в Хобокене (Нью-Джерси, США) разработали платформу для подбора паролей под названием PassGAN, основанную на генеративной состязательной сети (сокращенно GAN – Generative Adversarial Network).
С помощью технологии PassGAN ученым в сочетании с другими инструментами для подбора паролей удалось за короткий срок взломать аккаунты к более чем четверти из 43 млн учетных записей социальной сети LinkedIn.
По словам разработчиков, кроме практического исследования возможностей искусственного интеллекта, они преследовали вполне прикладную цель – продемонстрировать всю ненадежность слабых паролей, чтобы пользователи и компании начали относиться к защите своих данных в интернете более серьезно и ответственно.
По мнению Томаса Ристенпарта (Thomas Ristenpart), исследователя в области компьютерной безопасности из Корнельского технологического университета (Cornell Tech, Нью-Йорк, Нью-Йорк, США), новая технология PassGAN также с успехом может использоваться для генерирования «паролей-приманок», которые могут помощь выявить бреши в защите.
Работа ученых из Технологического института Стивенса под названием «PassGAN: A Deep Learning Approach for Password Guessing» полностью опубликована в Сети.
С помощью технологии PassGAN ученым в сочетании с другими инструментами для подбора паролей удалось за короткий срок взломать аккаунты к более чем четверти из 43 млн учетных записей социальной сети LinkedIn.
По словам разработчиков, кроме практического исследования возможностей искусственного интеллекта, они преследовали вполне прикладную цель – продемонстрировать всю ненадежность слабых паролей, чтобы пользователи и компании начали относиться к защите своих данных в интернете более серьезно и ответственно.
По мнению Томаса Ристенпарта (Thomas Ristenpart), исследователя в области компьютерной безопасности из Корнельского технологического университета (Cornell Tech, Нью-Йорк, Нью-Йорк, США), новая технология PassGAN также с успехом может использоваться для генерирования «паролей-приманок», которые могут помощь выявить бреши в защите.
Работа ученых из Технологического института Стивенса под названием «PassGAN: A Deep Learning Approach for Password Guessing» полностью опубликована в Сети.