Computationalcoin

Forschung zur Steigerung der Genauigkeit der Passwortstärke-Klassifizierung um bis zu 20 % durch Adversarial Machine Learning gegen trügerische Passwortangriffe.

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

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

Analyse einer vorgeschlagenen Technik zur Generierung starker Passwörter für Cloud Computing unter Verwendung mehrerer Eingabeparameter zur Erhöhung der Sicherheit gegen Brute-Force-Angriffe.

Analyse von Passwort-Generatoren als Alternative zu Passwort-Managern, Vorstellung eines allgemeinen Modells, Bewertung von Designoptionen und Einführung des AutoPass-Schemas.

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.

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.

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