التعلم العميق التوليدي لأمن كلمات المرور: تحليل مقارن

1. المقدمة والدافع

لا يزال المصادقة القائمة على كلمات المرور شائعة في كل مكان نظرًا لبساطتها واعتياد المستخدمين عليها. ومع ذلك، فإن كلمات المرور التي يختارها المستخدمون معروفة بأنها يمكن التنبؤ بها، حيث تُفضِّل السلاسل القصيرة والمعلومات الشخصية وإعادة الاستخدام عبر المنصات. تثير هذه القابلية المتأصلة للنمطية سؤالاً حاسمًا: هل يمكن محاكاة أنماط إنشاء كلمات المرور البشرية هذه واستغلالها؟ يضع هذا البحث نفسه عند هذا التقاطع، مستكشفًا ما إذا كانت تقنيات التعلم العميق الحديثة القائمة على البيانات يمكنها التفوق على طرق تخمين كلمات المرور التقليدية القائمة على القواعد من خلال تعلم التوزيع الأساسي لكلمات المرور في العالم الحقيقي.

2. الخلفية والأعمال ذات الصلة

3. المنهجية والنماذج

تجرى الدراسة تحليلاً مقارنًا للعديد من النماذج التوليدية العميقة، مع صياغة توليد كلمات المرور كمسألة توليد تسلسل.

4. الإطار التجريبي

5. النتائج والتحليل

6. الغوص التقني العميق

تكمن قوة المرمِّزات التلقائية التباينية (VAEs) في دالة هدفها، الحد الأدنى للأدلة (ELBO): $$\mathcal{L}_{VAE} = \mathbb{E}_{q_{\phi}(z|x)}[\log p_{\theta}(x|z)] - D_{KL}(q_{\phi}(z|x) \parallel p(z))$$ حيث:

• $x$ هي كلمة المرور المدخلة.
• $z$ هو المتغير الكامن.
• $q_{\phi}(z|x)$ هي وحدة الترميز (شبكة الاستدلال).
• $p_{\theta}(x|z)$ هي وحدة فك الترميز (شبكة التوليد).
• الحد الأول هو فقد إعادة البناء، ويضمن تطابق كلمات المرور المفكوكة مع المدخلات.
• الحد الثاني هو تباعد كولباك-ليبلر، ويعمل كمنظم يجبر التوزيع الكامن على الاقتراب من توزيع سابق (مثل التوزيع الطبيعي القياسي $\mathcal{N}(0, I)$). هذا التنظيم حاسم لإنشاء فضاء كامن سلس ومنظم حيث يكون الاستيفاء وأخذ العينات ذا معنى.

7. الإطار التحليلي ودراسة الحالة

الإطار: يجب أن يتضمن إطار التقييم المنهجي لأي نموذج توليدي لكلمات المرور: 1) المعالجة المسبقة للبيانات (التعامل مع مجموعات الأحرف، تطبيع الطول)، 2) تدريب النموذج وضبطه (تحسين ELBO أو الخسارة التنافسية)، 3) أخذ العينات المضبوط (توليد قائمة مرشحين بحجم ثابت)، و4) تقييم متعدد الجوانب مقابل مجموعة اختبار محجوزة باستخدام معدل الضربات والتفرد ومقاييس التعقيد.

دراسة الحالة (مثال بدون كود): تخيل أن فريق أمني يريد تدقيق سياسة كلمات المرور في شركته. باستخدام إطار عمل VAE المدرب على مجموعة بيانات واسعة مثل RockYou:

1. يقومون بتوليد 10 ملايين مرشح لكلمات مرور جديدة.
2. يقارنون هؤلاء المرشحين مع نسخة (مشفرة) من كلمات مرور مستخدميهم الخاصة (بالتفويض المناسب والضمانات الأخلاقية).
3. يكشف معدل الضربات عن عدد كلمات مرور المستخدمين الحقيقية المعرضة لهذا الهجوم المتقدم المدعوم بالذكاء الاصطناعي.
4. من خلال تحليل خصائص كلمات المرور المتطابقة (مثل الكلمات الأساسية المتكررة، أنماط اللواحق)، يمكنهم تحسين سياسة كلمات المرور الخاصة بهم (مثل حظر الكلمات الأساسية الشائعة، فرض أطوال دنيا أطول).

8. التطبيقات المستقبلية والاتجاهات

• اختبار قوة كلمة المرور الاستباقي: دمج هذه النماذج في واجهات إنشاء كلمات المرور لتقديم ملاحظات فورية حول قابلية تخمين كلمة مرور جديدة بواسطة الذكاء الاصطناعي.
• النماذج الهجينة والمشروطة: تطوير نماذج يمكنها توليد كلمات مرور مشروطة بالبيانات الديموغرافية للمستخدم (مثل العمر، اللغة) أو نوع الخدمة (مثل الخدمات المصرفية مقابل وسائل التواصل الاجتماعي)، كما هو موحي باستخدام مجموعات البيانات المتنوعة.
• التدريب التنافسي للدفاع: استخدام هذه النماذج التوليدية لإنشاء مجموعات بيانات "تسريبات اصطناعية" ضخمة ومتطورة لتدريب أنظمة كشف الشذوذ الأكثر متانة ووظائف تجزئة كلمات المرور من الجيل التالي (مثل Argon2 أو scrypt) لتكون مقاومة للاختراق القائم على الذكاء الاصطناعي.
• ما بعد كلمات المرور: التقنيات قابلة للتطبيق على مجالات أمنية أخرى مثل توليد عناوين URL للتصيد الاحتيالي الواقعية، أو متغيرات البرامج الضارة، أو أنماط حركة المرور على الشبكة لاختبار أنظمة كشف التسلل.
• الأطر الأخلاقية والتنظيمية: مع نضوج التكنولوجيا، هناك حاجة ماسة إلى إرشادات واضحة لاستخدامها الأخلاقي في اختبار الاختراق والبحث لمنع سوء الاستخدام.

9. المراجع

1. Biesner, D., Cvejoski, K., Georgiev, B., Sifa, R., & Krupicka, E. (2020). Generative Deep Learning Techniques for Password Generation. arXiv preprint arXiv:2012.05685.
2. Kingma, D. P., & Welling, M. (2013). Auto-Encoding Variational Bayes. arXiv preprint arXiv:1312.6114.
3. Goodfellow, I., Pouget-Abadie, J., Mirza, M., Xu, B., Warde-Farley, D., Ozair, S., ... & Bengio, Y. (2014). Generative adversarial nets. Advances in neural information processing systems, 27.
4. Zhu, J. Y., Park, T., Isola, P., & Efros, A. A. (2017). Unpaired image-to-image translation using cycle-consistent adversarial networks. In Proceedings of the IEEE international conference on computer vision (pp. 2223-2232).
5. Vaswani, A., Shazeer, N., Parmar, N., Uszkoreit, J., Jones, L., Gomez, A. N., ... & Polosukhin, I. (2017). Attention is all you need. Advances in neural information processing systems, 30.
6. Weir, M., Aggarwal, S., Medeiros, B. D., & Glodek, B. (2009). Password cracking using probabilistic context-free grammars. In 2009 30th IEEE Symposium on Security and Privacy (pp. 391-405). IEEE.