পাসওয়ার্ড নিরাপত্তার জন্য জেনারেটিভ ডিপ লার্নিং: একটি তুলনামূলক বিশ্লেষণ

1. ভূমিকা ও প্রেরণা

এর সরলতা ও ব্যবহারকারীর পরিচিতির কারণে পাসওয়ার্ড-ভিত্তিক প্রমাণীকরণ সর্বব্যাপী হয়ে রয়েছে। তবে, ব্যবহারকারী-নির্বাচিত পাসওয়ার্ডগুলি কুখ্যাতভাবে অনুমানযোগ্য, সংক্ষিপ্ত স্ট্রিং, ব্যক্তিগত তথ্য এবং প্ল্যাটফর্ম জুড়ে পুনরায় ব্যবহারকে পছন্দ করে। এই অন্তর্নিহিত প্যাটার্নযোগ্যতা একটি গুরুত্বপূর্ণ প্রশ্ন উত্থাপন করে: এই মানব পাসওয়ার্ড-সৃষ্টির নিদর্শনগুলিকে অনুকরণ ও শোষণ করা যেতে পারে? কাগজটি এই সংযোগস্থলে নিজেকে স্থাপন করে, অন্বেষণ করে যে আধুনিক, ডেটা-চালিত ডিপ লার্নিং কৌশলগুলি বাস্তব-বিশ্বের পাসওয়ার্ডগুলির অন্তর্নিহিত বন্টন শিখে প্রচলিত নিয়ম-ভিত্তিক পাসওয়ার্ড অনুমান পদ্ধতিগুলিকে ছাড়িয়ে যেতে পারে কিনা।

2. পটভূমি ও সম্পর্কিত কাজ

3. পদ্ধতি ও মডেলসমূহ

গবেষণাটি বেশ কয়েকটি ডিপ জেনারেটিভ মডেলের একটি তুলনামূলক বিশ্লেষণ পরিচালনা করে, পাসওয়ার্ড জেনারেশনকে একটি সিকোয়েন্স জেনারেশন টাস্ক হিসেবে ফ্রেম করে।

4. পরীক্ষামূলক কাঠামো

5. ফলাফল ও বিশ্লেষণ

6. প্রযুক্তিগত গভীর অনুসন্ধান

ভিএই-এর শক্তি তাদের উদ্দেশ্য ফাংশনে নিহিত, ইভিডেন্স লোয়ার বাউন্ড (ইএলবিও): $$\mathcal{L}_{VAE} = \mathbb{E}_{q_{\phi}(z|x)}[\log p_{\theta}(x|z)] - D_{KL}(q_{\phi}(z|x) \parallel p(z))$$ যেখানে:

• $x$ হল ইনপুট পাসওয়ার্ড।
• $z$ হল লেটেন্ট ভেরিয়েবল।
• $q_{\phi}(z|x)$ হল এনকোডার (ইনফারেন্স নেটওয়ার্ক)।
• $p_{\theta}(x|z)$ হল ডিকোডার (জেনারেশন নেটওয়ার্ক)।
• প্রথম পদটি হল পুনর্গঠন ক্ষতি, নিশ্চিত করে যে ডিকোড করা পাসওয়ার্ডগুলি ইনপুটের সাথে মেলে।
• দ্বিতীয় পদটি হল কুলব্যাক-লেইব্লার ডাইভারজেন্স, একটি রেগুলারাইজার হিসেবে কাজ করে যা লেটেন্ট বন্টনকে একটি প্রায়র (যেমন, স্ট্যান্ডার্ড গাউসিয়ান $\mathcal{N}(0, I)$) এর কাছাকাছি হতে বাধ্য করে। এই নিয়মিতকরণ একটি মসৃণ, সুগঠিত লেটেন্ট স্পেস তৈরি করার জন্য অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ যেখানে ইন্টারপোলেশন এবং স্যাম্পলিং অর্থপূর্ণ।

7. বিশ্লেষণাত্মক কাঠামো ও কেস স্টাডি

কাঠামো: যেকোনো জেনারেটিভ পাসওয়ার্ড মডেলের জন্য একটি পদ্ধতিগত মূল্যায়ন কাঠামোর অন্তর্ভুক্ত করা উচিত: ১) ডেটা প্রিপ্রসেসিং (ক্যারেক্টার সেট হ্যান্ডলিং, দৈর্ঘ্য স্বাভাবিককরণ), ২) মডেল ট্রেনিং ও টিউনিং (ইএলবিও বা অ্যাডভারসারিয়াল লসের জন্য অপ্টিমাইজ করা), ৩) নিয়ন্ত্রিত স্যাম্পলিং (একটি নির্দিষ্ট আকারের প্রার্থী তালিকা তৈরি), এবং ৪) হিট রেট, স্বতন্ত্রতা এবং জটিলতা মেট্রিক্স ব্যবহার করে একটি হোল্ড-আউট টেস্ট সেটের বিরুদ্ধে বহুমুখী মূল্যায়ন।

কেস স্টাডি (নো-কোড উদাহরণ): কল্পনা করুন একটি নিরাপত্তা দল তাদের কোম্পানির পাসওয়ার্ড নীতি অডিট করতে চায়। রকইউ-এর মতো একটি বিস্তৃত ডেটাসেটে প্রশিক্ষিত ভিএই কাঠামো ব্যবহার করে:

1. তারা ১ কোটি নতুন পাসওয়ার্ড প্রার্থী তৈরি করে।
2. তারা এই প্রার্থীদের তাদের নিজস্ব ব্যবহারকারীর পাসওয়ার্ডের একটি (হ্যাশ করা) ডাম্পের সাথে তুলনা করে (উপযুক্ত অনুমোদন এবং নৈতিক সুরক্ষা সহ)।
3. হিট রেট প্রকাশ করে যে কতগুলি আসল ব্যবহারকারীর পাসওয়ার্ড এই উন্নত, এআই-চালিত আক্রমণের জন্য ঝুঁকিপূর্ণ।
4. ম্যাচ করা পাসওয়ার্ডের বৈশিষ্ট্যগুলি বিশ্লেষণ করে (যেমন, ঘন ঘন ব্যবহৃত বেস শব্দ, প্রত্যয় প্যাটার্ন), তারা তাদের পাসওয়ার্ড নীতি পরিমার্জন করতে পারে (যেমন, সাধারণ বেস শব্দ নিষিদ্ধ করা, দীর্ঘতম ন্যূনতম দৈর্ঘ্য প্রয়োগ করা)।

8. ভবিষ্যত প্রয়োগ ও দিকনির্দেশনা

• সক্রিয় পাসওয়ার্ড শক্তি পরীক্ষা: এই মডেলগুলিকে পাসওয়ার্ড তৈরির ইন্টারফেসে একীভূত করে একটি নতুন পাসওয়ার্ডের এআই দ্বারা অনুমানযোগ্যতা সম্পর্কে রিয়েল-টাইম ফিডব্যাক প্রদান করা।
• হাইব্রিড ও কন্ডিশনাল মডেল: এমন মডেল তৈরি করা যা ব্যবহারকারীর জনসংখ্যাগত তথ্য (যেমন, বয়স, ভাষা) বা পরিষেবার ধরন (যেমন, ব্যাংকিং বনাম সোশ্যাল মিডিয়া) এর উপর কন্ডিশন করে পাসওয়ার্ড তৈরি করতে পারে, যেমনটি বৈচিত্র্যময় ডেটাসেটের ব্যবহার দ্বারা ইঙ্গিত করা হয়েছে।
• প্রতিরক্ষার জন্য অ্যাডভারসারিয়াল ট্রেনিং: আরও শক্তিশালী অ্যানোমালি ডিটেকশন সিস্টেম এবং এআই-ভিত্তিক ক্র্যাকিংয়ের বিরুদ্ধে স্থিতিস্থাপক হওয়ার জন্য পরবর্তী প্রজন্মের পাসওয়ার্ড হ্যাশিং ফাংশন (আর্গন২ বা স্ক্রিপ্টের মতো) প্রশিক্ষণ দেওয়ার জন্য এই জেনারেটিভ মডেলগুলি ব্যবহার করে বিশাল, পরিশীলিত "সিনথেটিক লিক" ডেটাসেট তৈরি করা।
• পাসওয়ার্ডের বাইরে: কৌশলগুলি অন্যান্য নিরাপত্তা ডোমেনে প্রয়োগযোগ্য যেমন বাস্তবসম্মত ফিশিং ইউআরএল, ম্যালওয়্যার ভেরিয়েন্ট, বা ইনট্রুশন ডিটেকশন সিস্টেম পরীক্ষার জন্য নেটওয়ার্ক ট্র্যাফিক প্যাটার্ন তৈরি করা।
• নৈতিক ও নিয়ন্ত্রক কাঠামো: প্রযুক্তি পরিপক্ক হওয়ার সাথে সাথে, অনুপ্রবেশ পরীক্ষা এবং গবেষণায় এর নৈতিক ব্যবহারের জন্য স্পষ্ট নির্দেশিকা দ্রুত প্রয়োজনীয় যাতে অপব্যবহার রোধ করা যায়।

9. তথ্যসূত্র

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.