Computationalcoin

Analyse einer Forschungsarbeit, die Adversarial Machine Learning anwendet, um die Genauigkeit der Passwortstärkeklassifizierung gegen trügerische Passwortangriffe zu verbessern.

Eine umfassende Analyse von hbACSS-Protokollen für effiziente und robuste asynchrone vollständige Geheimnisteilung in Multi-Party-Computation-Systemen.

Detaillierte Spezifikation und Sicherheitsanalyse von AutoPass, einem neuartigen clientseitigen Passwortgenerator zur Bewältigung nutzer- und dienstbezogener Passwortverwaltungsprobleme.

Eine umfassende Sicherheitsanalyse von 13 beliebten Passwortmanagern, die Zufälligkeit der Passwortgenerierung, Speichersicherheit und Autofill-Schwachstellen bewertet, mit umsetzbaren Empfehlungen.

Umfassende technische Dokumentation und Ressourcen zur computationalcoin-Technologie und ihren Anwendungen.

Analyse von DPAR, einem System, das Benutzerpasswörter durch spezifische, merkfähige Anpassungen auf Basis eines Datensatzes von 905 Millionen geleakter Passwörter verbessert.

Ein neuartiger Ansatz mit tiefen neuronalen Netzen und dynamischen Wörterbuchangriffen zur Reduzierung von Messverzerrungen in der Passwortsicherheitsanalyse für genauere Angreifermodellierung.

Ein neuartiger Ansatz mit tiefen neuronalen Netzen und dynamischen Wörterbuchangriffen zur Reduzierung von Messverzerrungen in der Passwortsicherheitsanalyse für genauere Angreifermodellierung.

Ein neuartiger Ansatz mit tiefen neuronalen Netzen und dynamischen Wörterbuchangriffen zur Modellierung realer Passwort-Knackstrategien und Reduzierung von Messverzerrungen in der Passwortsicherheitsanalyse.

Ein Forschungsvorschlag für eine formal verifizierte Referenzimplementierung von Zufallspasswortgeneratoren in Passwortmanagern unter Verwendung von EasyCrypt für funktionale Korrektheit und Sicherheitsbeweise.

Analyse der formalen Verifikation von Passwortgenerierungsalgorithmen in Passwortmanagern, abdeckend Sicherheitseigenschaften, Implementierungskorrektheit und zukünftige Richtungen.

Analyse von Deep-Learning-Modellen (VAEs, GANs, Attention Networks) für das Passwort-Raten. Enthält technische Details, Ergebnisse und zukünftige Richtungen.

Analyse von menschengerechten Hash-Funktionen zur Passwortgenerierung, die assoziatives Gedächtnis für Sicherheit ohne Passwortmanager nutzen.

Ein Deep-Learning-Framework zur Erstellung interpretierbarer Passwortstärkemessgeräte, die zeichenbasierte Rückmeldungen geben und so über undurchsichtige Sicherheitsbewertungen hinausgehen, um die Benutzerschulung zu unterstützen.

Eine tiefgehende Analyse von Richtlinien für lange Passphrasen, ihrer Benutzerfreundlichkeit, Sicherheitsauswirkungen und zukünftigen Entwicklungen in Authentifizierungssystemen.

Analyse einer vorgeschlagenen sicheren Passworterzeugungstechnik für Cloud Computing unter Verwendung mehrerer Eingabeparameter zur Erhöhung der Sicherheit gegen Brute-Force-Angriffe.

Analyse eines neuartigen Passwort-Management-Systems, das Multi-Faktor-Schlüsselableitung und deterministische Generierung nutzt, um die Speicherung von Zugangsdaten zu eliminieren und Legacy-Authentifizierung zu verbessern.

Eine umfassende Analyse von Passwort-Generator-Systemen, die ein allgemeines Modell vorschlägt, bestehende Schemata bewertet und das neuartige AutoPass-Konzept für verbesserte Sicherheit und Benutzerfreundlichkeit vorstellt.

Eine umfassende Sicherheitsanalyse von 13 beliebten Passwort-Managern, die die Zufälligkeit der Passwortgenerierung, die Speichersicherheit und Autofill-Schwachstellen bewertet.

Analyse von PassGPT, einem LLM zur Passwortgenerierung und Stärkebewertung, das GANs übertrifft und eine gesteuerte Passworterstellung mit Zeichenebenen-Einschränkungen ermöglicht.

Analyse von PassGPT, einem LLM zur Passwortgenerierung und Stärkebewertung, das GANs übertrifft und eine gesteuerte Passworterstellung mit Zeichenebenen-Einschränkungen ermöglicht.

Analyse von PassTSL, einem neuartigen Passwort-Modellierungsframework mit Vor- und Feinabstimmung, inspiriert von NLP, das überlegene Leistung beim Passwort-Raten und der Stärkebewertung zeigt.

Analyse von PESrank, einem neuartigen Passwortstärke-Schätzer, der mehrdimensionale Rangschätzung für schnelle, genaue und erklärbare Online-Passwortsicherheitsbewertung nutzt.

Analyse von PESrank, einem neuartigen Passwortstärke-Schätzer, der mehrdimensionale Rangschätzung für eine onlinefähige, erklärbare und anpassbare Bewertung der Passwortsicherheit nutzt.

Leistungsanalyse der Post-Quanten-Algorithmen BIKE, CRYSTALS-Kyber und HQC auf Raspberry-Pi-IoT-Plattformen, Bewertung von Rechenaufwand, Speichernutzung und Energieverbrauch.

Analyse eines nachweisbar sicheren reversiblen hybriden Tokenisierungsalgorithmus basierend auf Blockchiffren mit formalen Sicherheitsbeweisen, die PCI DSS-Anforderungen erfüllen.

Analyse von SOPG, einer neuartigen Methode zur Generierung von Passwörtern in absteigender Wahrscheinlichkeitsreihenfolge mithilfe autoregressiver neuronaler Netze, die die Angriffseffizienz erheblich verbessert.

Analyse von SOPG, einer neuartigen Methode zur Generierung von Passwörtern in absteigender Wahrscheinlichkeitsreihenfolge mithilfe autoregressiver neuronaler Netze, die die Effizienz des Passwort-Ratens erheblich verbessert.

Analyse von SOPG, einer neuartigen Methode zur Generierung von Passwörtern in absteigender Wahrscheinlichkeitsreihenfolge mithilfe autoregressiver neuronaler Netze, die die Effizienz von Passwortangriffen erheblich verbessert.

Dieses Papier stellt einen sicheren Passwortgenerator vor, der auf HMAC-, CMAC- und KMAC-basierten PRNGs basiert und über NIST SP 800-90B Entropie- und IID-Tests validiert wird.

Ein Forschungsbericht, der einen sicheren Passwortgenerator unter Verwendung von HMAC-, CMAC- oder KMAC-basierten PRNGs vorschlägt, validiert durch NIST SP 800-90B Entropie- und IID-Tests.

Analyse eines neuartigen Deep-Learning-Frameworks, das adaptive Passwortmodelle mithilfe von Hilfsdaten erstellt und system-spezifische Passwortstärkeschätzung ohne Klartextzugriff ermöglicht.