Computationalcoin

تحليل ورقة بحثية تطبق التعلم الآلي العدائي لتحسين دقة تصنيف قوة كلمات المرور ضد الهجمات الخادعة.

تحليل شامل لبروتوكولات hbACSS من أجل تقاسم سر كامل غير متزامن فعال وقوي في أنظمة الحساب متعدد الأطراف.

مواصفات مفصلة وتحليل أمني لـ AutoPass، وهو مُولِّد كلمات مرور جديد يعمل على جانب العميل، مصمم لمعالجة تحديات إدارة كلمات المرور المتعلقة بالمستخدم والخدمة.

تحليل أمني شامل لـ 13 مدير كلمات مرور شائع، بتقييم عشوائية توليد كلمات المرور وأمان التخزين ونقاط الضعف في الملء التلقائي، مع توصيات للتحسين.

وثائق تقنية شاملة وموارد حول تقنية computationalcoin وتطبيقاتها.

تحليل لنظام DPAR الذي يحسّن كلمات مرور المستخدمين باقتراح تعديلات محددة وسهلة التذكر بناءً على مجموعة بيانات تضم 905 مليون كلمة مرور مسربة.

نهج جديد يستخدم الشبكات العصبية العميقة وهجمات القاموس الديناميكي لتقليل تحيز القياس في تحليل أمان كلمات المرور، مما يوفر نمذجة أكثر دقة للخصم.

نهج جديد يستخدم الشبكات العصبية العميقة وهجمات القواميس الديناميكية لتقليل تحيز القياس في تحليل أمن كلمات المرور، مما يوفر نمذجة أكثر دقة للخصم.

نهج جديد يستخدم الشبكات العصبية العميقة وهجمات القاموس الديناميكي لنمذجة استراتيجيات كسر كلمات المرور الواقعية وتقليل التحيز في قياس أمنها.

ورقة بحثية تقترح تنفيذًا مرجعيًا مُتحققًا منه رسميًا لمولدات كلمات المرور العشوائية في مديري كلمات المرور، باستخدام EasyCrypt لإثبات الصحة الوظيفية والأمنية.

تحليل للتحقق الرسمي من خوارزميات توليد كلمات المرور في مديري كلمات المرور، يشمل خصائص الأمان، صحة التنفيذ، والاتجاهات المستقبلية.

تحليل نماذج التعلم العميق (VAEs، GANs، شبكات الانتباه) لتخمين كلمات المرور. يتضمن تقييم الأداء على مجموعات بيانات رئيسية مثل RockYou وLinkedIn.

تحليل دوال التجزئة القابلة للحساب البشري لتوليد كلمات المرور، باستغلال الذاكرة الترابطية للأمان دون الحاجة إلى مديري كلمات المرور.

إطار عمل للتعلم العميق لإنشاء مقاييس قابلة للتفسير لقوة كلمات المرور تقدم ملاحظات على مستوى الحرف، متجاوزة درجات الأمان المبهمة لدعم تثقيف المستخدم.

تحليل معمق لسياسات العبارات السرية الطويلة، ومدى سهولة استخدامها، وتداعياتها الأمنية، والاتجاهات المستقبلية في أنظمة المصادقة.

تحليل تقنية مقترحة لتوليد كلمات مرور قوية للحوسبة السحابية باستخدام معاملات إدخال متعددة لتعزيز الأمان ضد هجمات القوة الغاشمة.

تحليل لنظام جديد لإدارة كلمات المرور يستخدم اشتقاق المفاتيح متعددة العوامل والتوليد الحتمي للقضاء على تخزين بيانات الاعتماد وترقية أنظمة المصادقة التقليدية.

تحليل شامل لأنظمة مولدات كلمات المرور، يقدم نموذجاً عاماً، ويقيم المخططات الحالية، ويطرح مفهوم AutoPass الجديد لتحسين الأمان وقابلية الاستخدام.

تحليل أمني شامل لـ 13 مدير كلمات مرور شائعًا، يتناول تقييم عشوائية توليد كلمات المرور، وأمن التخزين، ونقاط الضعف في آلية الملء التلقائي.

تحليل لنموذج PassGPT، وهو نموذج لغة كبيرة لتوليد كلمات المرور وتقدير قوتها، يتفوق على شبكات GAN ويتيح إنشاء كلمات مرور موجهة مع قيود على مستوى الأحرف.

تحليل لنموذج PassGPT، وهو نموذج لغة كبير لتوليد كلمات المرور وتقدير قوتها، يتفوق على شبكات GAN ويتيح إنشاء كلمات مرور موجهة.

تحليل إطار عمل PassTSL الجديد لنمذجة كلمات المرور باستخدام التعلم المسبق والضبط الدقيق المستوحى من معالجة اللغات الطبيعية، مع إظهار أداء متفوق في تخمين كلمات المرور وتقدير قوتها.

تحليل PESrank، وهو مقدر جديد لقوة كلمة المرور يستخدم التقدير متعدد الأبعاد للرتبة لتقييم أمن كلمات المرور عبر الإنترنت بشكل سريع ودقيق وقابل للشرح.

تحليل PESrank، وهو مقدر جديد لقوة كلمات المرور يستخدم التقدير متعدد الأبعاد للترتيب لتقييم أمن كلمات المرور عبر الإنترنت، والقابل للشرح، والقابل للتعديل.

تحليل أداء خوارزميات ما بعد الكم BIKE وCRYSTALS-Kyber وHQC على منصات Raspberry Pi لإنترنت الأشياء، مع تقييم الحمل الحسابي واستخدام الذاكرة واستهلاك الطاقة.

تحليل خوارزمية تشفير هجينة قابلة للعكس مثبتة الأمان تعتمد على تشفير الكتل، مع براهين أمان رسمية تلبي متطلبات PCI DSS.

تحليل لـ SOPG، وهي طريقة جديدة لتوليد كلمات المرور بترتيب تنازلي للاحتمال باستخدام الشبكات العصبية ذاتية الانحدار، مما يحسّن كفاءة الهجوم بشكل كبير.

تحليل لـ SOPG، وهي طريقة جديدة لتوليد كلمات المرور تقوم بترتيب المخرجات حسب الاحتمالية، مما يحسن بشكل كبير من كفاءة الهجوم مقارنة بالعينة العشوائية ويتفوق على أحدث النماذج.

تحليل لطريقة SOPG الجديدة لتوليد كلمات المرور بترتيب تنازلي للاحتمال باستخدام الشبكات العصبية ذاتية الانحدار، مما يحسن كفاءة تخمين كلمات المرور بشكل كبير.

تقدم هذه الورقة مُوَلِّد كلمات مرور آمنة باستخدام مُوَلِّدات الأرقام العشوائية الزائفة (PRNGs) القائمة على HMAC وCMAC وKMAC، تم التحقق منها عبر اختبارات الإنتروبيا والتوزيع المستقل والمتماثل (IID) وفقًا لمعيار NIST SP 800-90B.

تقدم هذه الورقة مُولِّد كلمات مرور آمن باستخدام مُولِّدات الأرقام العشوائية الزائفة (PRNG) القائمة على HMAC أو CMAC أو KMAC، تم التحقق منها عبر اختبارات الإنتروبيا والتوزيع المستقل والمتماثل (IID) وفقًا لمعيار NIST SP 800-90B.

تحليل إطار عمل جديد للتعلم العميق يُنشئ نماذج كلمات مرور تكيفية باستخدام بيانات المستخدم المساعدة، مما يتيح تقدير قوة كلمة المرور المخصص للنظام دون الوصول إلى النص العادي.