1. परिचय एवं प्रेरणा

पासवर्ड-आधारित प्रमाणीकरण अपनी सरलता और उपयोगकर्ता परिचितता के कारण अभी भी सर्वव्यापी है। हालाँकि, उपयोगकर्ताओं द्वारा चुने गए पासवर्ड सुविदित नियमितता प्रदर्शित करते हैं, जैसे छोटी स्ट्रिंग्स, व्यक्तिगत जानकारी और कई प्लेटफार्मों पर पुन: उपयोग करने की प्रवृत्ति। यह अंतर्निहित पैटर्न एक महत्वपूर्ण प्रश्न उठाता है: क्या इन मानव-निर्मित पासवर्ड पैटर्नों का अनुकरण और उपयोग किया जा सकता है? यह लेख इसी चौराहे पर खड़ा है, यह पता लगाता है कि क्या आधुनिक डेटा-संचालित डीप लर्निंग तकनीकें, वास्तविक दुनिया के पासवर्डों के अंतर्निहित वितरण को सीखकर, पारंपरिक नियम-आधारित पासवर्ड अनुमान विधियों से आगे निकल सकती हैं।

2. पृष्ठभूमि एवं संबंधित कार्य

2.1 पारंपरिक पासवर्ड अनुमान विधियाँ

ऐतिहासिक रूप से, पासवर्ड अनुमान लगाना रूल-आधारित जनन एल्गोरिदम बनाने के लिए, जैसे कि John the Ripper या Hashcat नियम, लीक हुए पासवर्ड डेटाबेस (जैसे RockYou) के सांख्यिकीय विश्लेषण पर निर्भर था। ये विधियाँ विशेषज्ञों द्वारा निर्धारित नियमों (रूपांतरण, प्रतिस्थापन पैटर्न) पर अत्यधिक निर्भर हैं और विश्लेषित किए गए लीक डेटा की व्यापकता तक सीमित हैं।

2.2 डीप लर्निंग द्वारा पाठ निर्माण

इस क्षेत्र को ऐसी संरचनाओं ने क्रांतिकारी बना दिया है जो सीधे डेटा से सीख सकती हैं। प्रमुख प्रगति में संदर्भ मॉडलिंग के लिएअटेंशन मैकेनिज्म(जैसे Transformer, BERT), और प्रतिनिधित्व सीखने के लिए उन्नतमॉडल आर्किटेक्चर(CNN, RNN, ऑटोएनकोडर), और जटिलप्रशिक्षण प्रक्रिया(जैसे वेरिएशनल इंफरेंस, एडवरसैरियल ट्रेनिंग)। यह लेख उपरोक्त प्रतिमान को पासवर्ड स्ट्रिंग्स के विशिष्ट क्षेत्र में लागू करता है।

3. विधियाँ और मॉडल

This study conducts a comparative analysis of several deep generative models, treating password generation as a sequence generation task.

3.1 ध्यान-आधारित गहन तंत्रिका नेटवर्क

पासवर्ड संरचना में लंबी दूरी की निर्भरताओं को पकड़ने के लिए Transformer डिकोडर जैसे मॉडल का उपयोग किया जाता है (उदाहरण के लिए, "password123" में "123" आमतौर पर एक सामान्य आधार शब्द के बाद आता है)।

3.2 स्वतः-एनकोडर तंत्र

मानक ऑटोएनकोडर पासवर्ड के संपीड़ित अव्यक्त प्रतिनिधित्व (एनकोडिंग) सीखते हैं और उन्हें पुनर्निर्मित (डिकोडिंग) करते हैं। यह प्रतिनिधित्व सीखने के लिए उपयोगी है, लेकिन प्रत्यक्ष रूप से गुणवत्ता उत्पन्न करने में सीमित है।

3.3 जनरेटिव एडवरसैरियल नेटवर्क्स

जनरेटर नेटवर्क उम्मीदवार पासवर्ड बनाता है, जबकि डिस्क्रिमिनेटर नेटवर्क उन्हें वास्तविक पासवर्ड से अलग करने का प्रयास करता है। छवि निर्माण में सफलता से प्रेरित, जैसेCycleGAN(Zhu et al., 2017), लेकिन असतत पाठ अनुक्रमों के लिए अनुकूलित, जिसके लिए आमतौर पर Gumbel-Softmax या रीइन्फोर्समेंट लर्निंग जैसी तकनीकों की आवश्यकता होती है।

3.4 वेरिएशनल ऑटोएनकोडर्स

इस पेपर का एक मुख्य योगदान। VAE ने संभाव्य भिन्नता पेश की: एनकोडर पासवर्ड को एक संभाव्य स्थान में एक वितरण (जैसे गॉसियन वितरण) पर मैप करता है, जिसे माध्य $\mu$ और प्रसरण $\sigma^2$ द्वारा पैरामीट्राइज़ किया जाता है। पासवर्ड उत्पन्न करने के लिए, एक अव्यक्त वेक्टर $z \sim \mathcal{N}(\mu, \sigma^2)$ को अव्यक्त वितरण से सैंपल किया जाता है और उसे डिकोड किया जाता है। इससे अव्यक्त स्थान में सहज प्रक्षेप और दिशात्मक सैंपलिंग संभव हो जाती है।

4. प्रयोगात्मक ढांचा

4.1 डेटासेट

मजबूती सुनिश्चित करने के लिए, प्रयोग कई प्रसिद्ध लीक पासवर्ड डेटासेट पर किए गए:

  • RockYou:लाखों सादे पाठ पासवर्ड वाला एक बड़े पैमाने का शास्त्रीय बेंचमार्क डेटासेट।
  • LinkedIn:पेशेवर सोशल नेटवर्क से लीक हुए पासवर्ड।
  • Youku/Zomato/Pwnd:विभिन्न सेवा प्रकारों (वीडियो स्ट्रीमिंग, खाद्य वितरण, एग्रीगेट लीक) का प्रतिनिधित्व करने वाले विविध स्रोत।

4.2 मूल्यांकन मापदंड

प्रदर्शन मूल्यांकन केवल मेल खाने वाले पासवर्ड की कच्ची संख्या (हिट रेट) पर ही नहीं, बल्कि इस पर भी निर्भर करता है:

  • जनरेटिव विविधता:उत्पन्न विशिष्ट पासवर्डों की विविधता।
  • नमूना विशिष्टता:उत्पन्न पासवर्डों में नए और प्रशिक्षण सेट के पासवर्डों की सरल प्रतिलिपि न होने वाले अनुपात।
यह मॉडल को प्रशिक्षण डेटा को याद करके और दोहराकर "धोखा" देने से रोकता है।

5. परिणाम और विश्लेषण

5.1 प्रदर्शन तुलना

इस लेख का प्रायोगिक विश्लेषण एक सूक्ष्म स्थिति को उजागर करता है। हालांकि ध्यान-आधारित मॉडल और GAN शक्तिशाली प्रदर्शन प्रदर्शित करते हैं, लेकिनवेरिएशनल ऑटोएनकोडरमॉडल विशेष रूप से प्रभावी है, जो आमतौर पर अत्याधुनिक या तुलनीय नमूना प्रदर्शन प्राप्त करता है। इसकी संरचित अव्यक्त स्थान क्रिप्टोग्राफी के क्षेत्र में लाभप्रद साबित हुआ है।

5.2 उत्पादन विविधता एवं विशिष्टता

एक महत्वपूर्ण निष्कर्ष यह है कि विभिन्न आर्किटेक्चर के बीच एक ट्रेड-ऑफ होता है:

  • GANअत्यधिक यथार्थवादी नमूने उत्पन्न कर सकते हैं, लेकिन कभी-कभी "मोड पतन" का सामना करते हैं, जिससे सीमित विविधता उत्पन्न होती है।
  • VAEयह अधिक विविध आउटपुट उत्पन्न करने की प्रवृत्ति रखता है और एक सतत, नियमित अव्यक्त स्थान के कारण, प्रशिक्षण के दौरान देखे गए नए और तार्किक पासवर्ड उत्पन्न करने में माहिर है।
इस लेख में ग्राफ़ या चार्ट शामिल हो सकते हैं, जो विभिन्न डेटासेट पर विभिन्न मॉडलों की "अद्वितीय पासवर्ड जनन दर" और "हिट दर" की तुलना करते हैं, जो इस ट्रेड-ऑफ़ को स्पष्ट रूप से दर्शाते हैं।

6. तकनीकी गहन विश्लेषण

VAE का लाभ इसके उद्देश्य फ़ंक्शन में है, जो साक्ष्य निचली सीमा है:

  • $x$ इनपुट पासवर्ड है।
  • $z$ अव्यक्त चर है।
  • $q_{\phi}(z|x)$ एनकोडर (अनुमान नेटवर्क) है।
  • $p_{\theta}(x|z)$ डिकोडर (जनरेटिव नेटवर्क) है।
  • पहला आइटम हैपुनर्निर्माण हानि, यह सुनिश्चित करते हुए कि डिकोड किया गया पासवर्ड इनपुट से मेल खाता है।
  • दूसरा आइटम हैKL Divergence, एक नियमितीकरण पद के रूप में, अंतर्निहित वितरण को पूर्व वितरण (जैसे मानक गॉसियन वितरण $\mathcal{N}(0, I)$) के निकट लाने के लिए बाध्य करता है। यह नियमितीकरण एक सुचारू, सुसंरचित अंतर्निहित स्थान बनाने के लिए महत्वपूर्ण है, जहाँ प्रक्षेप और प्रतिचयन सार्थक होते हैं।
यह सूत्रीकरण ऐसे कार्यों को संभव बनाता है जैसेLatent Space Interpolationसंचालन: दो अंत बिंदुओं के बीच सहज संक्रमण वाले पासवर्ड उत्पन्न करना (जैसे "summer21" से "winter22" तक), और विशिष्ट विशेषताओं पर संभावित स्थान को सशर्त करकेनिर्देशित नमूनाकरण。

7. विश्लेषणात्मक ढांचा और केस अध्ययन

ढांचा:किसी भी जनरेटिव क्रिप्टोग्राफी मॉडल के लिए एक व्यवस्थित मूल्यांकन ढांचे में शामिल होना चाहिए: 1)डेटा प्रीप्रोसेसिंग(कैरेक्टर सेट प्रोसेसिंग, लंबाई सामान्यीकरण), 2)मॉडल प्रशिक्षण और ट्यूनिंग(ELBO या एडवरसैरियल लॉस के लिए ऑप्टिमाइज़ेशन), 3)नियंत्रित नमूनाकरण(एक निश्चित आकार की उम्मीदवार सूची उत्पन्न करना), और 4) आरक्षित परीक्षण सेट का मूल्यांकन हिट रेट, विशिष्टता और जटिलता मेट्रिक्स का उपयोग करकेबहुआयामी मूल्यांकन。

केस स्टडी (बिना कोड उदाहरण के):मान लीजिए कि एक सुरक्षा टीम अपनी कंपनी की पासवर्ड नीतियों का ऑडिट करना चाहती है। RockYou जैसे व्यापक डेटासेट पर प्रशिक्षित VAE फ्रेमवर्क का उपयोग करते हुए:

  1. वे 1 करोड़ नए पासवर्ड उम्मीदवार उत्पन्न करते हैं।
  2. उचित प्राधिकरण प्राप्त करने और नैतिक सुरक्षा का पालन करने की शर्त पर, इन उम्मीदवार पासवर्डों की तुलना उनके स्वयं के (हैश किए गए) उपयोगकर्ता पासवर्ड डंप से करें।
  3. हिट रेटयह प्रकट करता है कि कितने वास्तविक उपयोगकर्ता पासवर्ड इस उन्नत, AI-संचालित हमले के प्रति कितने संवेदनशील हैं।
  4. विश्लेषण के माध्यम सेपासवर्ड की विशेषताओं का मिलान करना(उदाहरण के लिए, बार-बार आने वाले आधार शब्द, प्रत्यय पैटर्न), वे पासवर्ड नीति में सुधार कर सकते हैं (उदाहरण के लिए, सामान्य आधार शब्दों पर प्रतिबंध, लंबी न्यूनतम लंबाई अनिवार्य करना)।
यह सरल डिक्शनरी अटैक से परे एक डेटा-संचालित, सक्रिय सुरक्षा मूल्यांकन पद्धति प्रदान करता है।

8. भविष्य के अनुप्रयोग और दिशाएँ

  • सक्रिय पासवर्ड शक्ति परीक्षण:इन मॉडलों को पासवर्ड निर्माण इंटरफ़ेस में एकीकृत करना, ताकि नए पासवर्ड के AI द्वारा अनुमानित होने की संभावना पर वास्तविक समय में प्रतिक्रिया दी जा सके।
  • मिश्रित और सशर्त मॉडल:उपयोगकर्ता जनसांख्यिकी (जैसे आयु, भाषा) या सेवा प्रकार (जैसे बैंकिंग बनाम सोशल मीडिया) के आधार पर पासवर्ड उत्पन्न करने में सक्षम मॉडल विकसित करना, जैसा कि विविध डेटासेट के उपयोग से संकेत मिलता है।
  • रक्षात्मक प्रतिकूल प्रशिक्षण:इन जनरेटिव मॉडल्स का उपयोग बड़े पैमाने पर, जटिल "सिंथेटिक लीक" डेटासेट बनाने के लिए किया जाता है, ताकि अधिक मजबूत एनोमली डिटेक्शन सिस्टम और अगली पीढ़ी के क्रिप्टोग्राफिक हैश फ़ंक्शन (जैसे Argon2 या scrypt) को प्रशिक्षित किया जा सके, जो AI-आधारित क्रैकिंग के प्रति प्रतिरोधी हों।
  • पासवर्ड से परे:इन तकनीकों को अन्य सुरक्षा क्षेत्रों में लागू किया जा सकता है, जैसे कि यथार्थवादी फ़िशिंग URL, मैलवेयर वेरिएंट या इंट्रूज़न डिटेक्शन सिस्टम परीक्षण के लिए नेटवर्क ट्रैफ़िक पैटर्न उत्पन्न करना।
  • नैतिकता और नियामक ढांचा:जैसे-जैसे प्रौद्योगिकी परिपक्व होती है, दुरुपयोग को रोकने के लिए पैनेट्रेशन टेस्टिंग और शोध में इसके नैतिक उपयोग को नियंत्रित करने वाले स्पष्ट दिशानिर्देश बनाने की तत्काल आवश्यकता है।

9. संदर्भ सूची

  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 (पृ. 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.

विश्लेषक परिप्रेक्ष्य: एआई-संचालित पासवर्ड हथियारों की दौड़

मुख्य अंतर्दृष्टि:यह लेख केवल पासवर्ड क्रैकिंग क्षेत्र में एक और वृद्धिशील सुधार नहीं है; यह एक प्रतिमान बदलाव का प्रतिनिधित्व करता है। यह साबित करता है कि गहन जनरेटिव मॉडल, विशेष रूप से वेरिएशनल ऑटोएनकोडर, इतने परिपक्व हो गए हैं कि वेबड़े पैमाने पर स्वायत्त रूप से मानव-निर्मित पासवर्ड के जटिल और अक्सर अवचेतन पैटर्न को सीख और प्रतिलिपि बना सकते हैं। यह खतरा नियम-आधारित ब्रूट-फोर्स (भारी हथौड़ा) से एआई-संचालित मनोवैज्ञानिक प्रोफाइलिंग (सर्जिकल चाकू) में बदल जाएगा। Biesner et al. के कार्य ने इसकी पुष्टि की है कि वही आर्किटेक्चर जो रचनात्मक क्षेत्रों (जैसे छवि निर्माणCycleGANया पाठ निर्माण GPT) में क्रांति ला रहे हैं, सुरक्षा जैसे प्रतिकूल क्षेत्र में भी उतने ही शक्तिशाली हैं।

तार्किक प्रवाह और रणनीतिक प्रभाव:अनुसंधान तर्क तर्कसंगत है: 1) मानव पासवर्ड गैर-यादृच्छिक और पैटर्नयुक्त होते हैं, 2) आधुनिक डीप लर्निंग जटिल वितरणों को मॉडल करने में कुशल है, 3) इसलिए, डीप लर्निंग पासवर्ड को प्रभावी ढंग से मॉडल करने में सक्षम होनी चाहिए। RockYou और LinkedIn जैसे विविध डेटासेट पर अनुभवजन्य परिणाम इसके प्रमाण हैं। इसका रणनीतिक प्रभाव गंभीर है: रक्षा पक्ष की धारणा कि "उपयोगकर्ता अप्रत्याशित, जटिल पासवर्ड चुनेंगे" मौलिक रूप से दोषपूर्ण है। अब रक्षा को यह मानकर चलना चाहिए कि हमलावर के पास एक AI को-पायलट है जो केवल संख्याओं से जुड़े शब्दकोश शब्दों के बजाय अरबों संभावित पासवर्ड उत्पन्न कर सकता है।संदर्भ में उचित।उम्मीदवार पासवर्ड।

शक्तियाँ और सीमाएँ:इस लेख का प्रमुख लाभ यह है कि इसने विभिन्न मॉडल परिवारों की एक व्यापक, नियंत्रित तुलना की है - जो वास्तविक व्यावहारिक मार्गदर्शन प्रदान करती है, जो दुर्लभ है। VAE की अव्यक्त स्थान में कार्य (इंटरपोलेशन, दिशात्मक सैंपलिंग) करने की क्षमता पर जोर देना एक तीक्ष्ण अंतर्दृष्टि है, जो GAN की आमतौर पर ब्लैक-बॉक्स जनरेटिव प्रक्रिया की तुलना में अधिक नियंत्रण प्रदान करती है। हालाँकि, एक महत्वपूर्ण कमी (जो कई मशीन लर्निंग सुरक्षा अध्ययनों में आम है) यह है कि इसमेंहमलेक्षमताओं पर अत्यधिक ध्यान केंद्रित किया गया है, जबकिरक्षाकाउंटरमेशर्स पर अपर्याप्त जोर। तैनात नैतिक ढांचे का उल्लेख किया गया है लेकिन गहराई से विश्लेषण नहीं किया गया है। इसके अलावा, हालांकि मॉडल लीक हुए डेटा से सीखते हैं, फिर भी वे आधुनिक कठोर संयोजन रणनीतियों के तहत बनाए गए पासवर्ड का सामना करने में कठिनाई हो सकती है जो उच्च यादृच्छिकता की मांग करते हैं - यह एक संभावित अंधा स्थान है।

क्रियान्वयन योग्य अंतर्दृष्टि:मुख्य सूचना सुरक्षा अधिकारियों और सुरक्षा आर्किटेक्ट्स के लिए, आत्मसंतुष्टि का युग समाप्त हो गया है।कार्रवाई 1:पासवर्ड नीतियों को साधारण वर्ण नियमों से आगे बढ़कर, AI द्वारा सीखे जा सकने वाले पैटर्न (जैसे, सामान्य आधार शब्द + वर्ष) को सक्रिय रूप से प्रतिबंधित करना चाहिए।कार्रवाई 2:पासवर्ड मैनेजर में निवेश करें और उनके उपयोग को अनिवार्य करें ताकि वास्तव में यादृच्छिक पासवर्ड उत्पन्न और संग्रहीत किए जा सकें, जिससे मानवीय चयन को पूरी तरह से हटाया जा सके।कार्रवाई 3:फ़िशिंग-प्रतिरोधी बहु-कारक प्रमाणीकरण और पासवर्ड-मुक्त प्रौद्योगिकियों (WebAuthn/FIDO2) की ओर संक्रमण में तेजी लाएं। जनरेटिव AI के सामने, केवल एक गुप्त स्ट्रिंग (चाहे वह मनुष्यों को कितनी भी जटिल लगे) पर निर्भर रहना एक अस्थिर जोखिम बनता जा रहा है। यह शोध एक चेतावनी है: पासवर्ड का अंतिम अध्याय लिखा जा रहा है, और लेखक उपयोगकर्ता नहीं, बल्कि एल्गोरिदम हैं।