• VLMI - форум по обмену информацией. На форуме можете найти способы заработка, разнообразную информацию по интернет-безопасности, обмен знаниями, курсы/сливы.

    После регистрации будут доступны основные разделы.

    Контент форума создают пользователи, администрация за действия пользователей не несёт ответственности, отказ от ответственности. Так же перед использованием форума необходимо ознакомиться с правилами ресурса. Продолжая использовать ресурс вы соглашаетесь с правилами.
  • Подпишись на наш канал в Telegram для информации о актуальных зеркалах форума: https://t.me/vlmiclub

Нейросеть научили взламывать пароли миллионами

Fogg

Местный
Сообщения
156
Реакции
165
0 руб.
Telegram
Please note, if you want to make a deal with this user, that it is blocked.
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.
 
Сверху Снизу