1. Pengenalan
Kertas kerja ini membincangkan cabaran kritikal pengurusan kata laluan dalam pengesahan digital moden. Walaupun kelemahan keselamatannya diketahui, kata laluan masih digunakan secara meluas. Kami memberi tumpuan kepada penjana kata laluan—sistem yang mencipta kata laluan unik khusus untuk tapak atas permintaan daripada gabungan input pengguna dan data kontekstual—sebagai alternatif yang menjanjikan kepada pengurus kata laluan tradisional. Sumbangan utama kertas kerja ini ialah model umum pertama untuk sistem sedemikian, yang membolehkan analisis berstruktur pilihan reka bentuk dan memuncak dalam cadangan skim baharu, AutoPass.
2. Latar Belakang dan Motivasi
Keperluan untuk sistem kata laluan yang lebih baik didorong oleh beban kognitif ke atas pengguna dan kelemahan keselamatan amalan semasa.
2.1. Ketahanan Kata Laluan
Seperti yang dinyatakan oleh Herley, van Oorschot, dan Patrick, kata laluan kekal kerana kosnya rendah, kesederhanaannya, dan kefamiliaran pengguna. Alternatif seperti biometrik atau token perkakasan (cth., FIDO) menghadapi halangan penerimaan. Kajian, seperti yang dilakukan oleh Florêncio dan Herley yang dirujuk dalam PDF, menunjukkan pengguna menguruskan berpuluh-puluh akaun, membawa kepada penggunaan semula kata laluan dan pilihan kata laluan yang lemah—risiko keselamatan asas.
2.2. Batasan Pengurus Kata Laluan
Pengurus kata laluan, walaupun membantu, mempunyai kelemahan yang ketara. Pengurus tempatan (cth., berasaskan pelayar) menghadkan mobiliti. Pengurus berasaskan awan memperkenalkan titik kegagalan pusat, dengan pelanggaran dunia sebenar didokumenkan (cth., [3, 13, 18, 19]). Mereka juga sering bergantung pada satu kata laluan induk, mewujudkan sasaran bernilai tinggi.
3. Model Umum untuk Penjana Kata Laluan
Kami mencadangkan model formal untuk menganalisis dan membandingkan skim penjana kata laluan secara sistematik.
3.1. Komponen Model
Model teras terdiri daripada:
- Rahsia Pengguna (S): Rahsia induk yang hanya diketahui oleh pengguna (cth., frasa laluan).
- Penerangan Tapak (D): Data awam unik yang mengenal pasti perkhidmatan (cth., nama domain).
- Fungsi Penjanaan (G): Algoritma deterministik: $P = G(S, D, C)$, di mana $C$ mewakili parameter pilihan (kaunter, versi).
- Kata Laluan Output (P): Kata laluan khusus tapak yang dijana.
3.2. Input dan Output
Keselamatan bergantung pada kualiti $S$, keunikan $D$, dan sifat kriptografi $G$. Fungsi $G$ sepatutnya merupakan fungsi sehala, menghalang terbitan $S$ daripada pasangan $P$ dan $D$ yang diperhatikan.
4. Analisis Skim Sedia Ada
Mengaplikasikan model mendedahkan landskap seni terdahulu.
4.1. Pengelasan Skim
Skim berbeza berdasarkan pelaksanaan $G$ mereka:
- Berasaskan Hash: $P = Truncate(Hash(S || D))$. Mudah tetapi mungkin kekurangan output mesra pengguna.
- Berasaskan Peraturan/Deterministik: Peraturan ditakrifkan pengguna diaplikasikan kepada $S$ dan $D$ (cth., "dua huruf pertama tapak + empat terakhir rahsia"). Mudah diramal jika peraturan mudah.
- Algoritma Pihak Pelanggan: Menggunakan algoritma kriptografi piawai, berpotensi dengan kaunter $C$ untuk putaran kata laluan.
4.2. Pertukaran Keselamatan dan Kebolehgunaan
Pertukaran utama termasuk:
- Kemudahingatan vs. Entropi: $S$ yang lemah menjejaskan semua kata laluan yang dijana.
- Determinisme vs. Fleksibiliti: Penjanaan deterministik membantu pemulihan tetapi tidak menawarkan putaran kata laluan asli tanpa menukar $S$ atau $C$.
- Hanya-Pelanggan vs. Dibantu-Pelayan: Skim hanya pihak pelanggan memaksimumkan privasi tetapi kehilangan ciri seperti penyegerakan atau amaran pelanggaran.
5. Cadangan AutoPass
Berdasarkan model dan analisis, kami menggariskan AutoPass, bertujuan untuk mensintesis kekuatan dan menangani kelemahan.
5.1. Prinsip Reka Bentuk
- Kawalan Berpusatkan Pengguna: Pengguna mengekalkan pemilikan tunggal $S$.
- Kekukuhan Kriptografi: $G$ adalah berdasarkan Fungsi Terbitan Kunci (KDF) seperti PBKDF2 atau Argon2: $P = KDF(S, D, C, L)$ di mana $L$ ialah panjang output yang dikehendaki.
- Rintangan Penipuan (Phishing): $D$ harus disahkan dengan teliti (cth., nama domain penuh) untuk menghalang penjanaan untuk tapak penipuan.
5.2. Ciri Baharu
- Parameter Kontekstual (C): Menggabungkan kaunter berasaskan masa atau khusus tapak untuk membolehkan perubahan kata laluan yang selamat tanpa mengubah $S$.
- Degradasi Anggun: Mekanisme sandaran apabila penjana utama tidak tersedia (cth., pada peranti baharu tanpa aplikasi).
- Semakan Pelanggaran Bersepadu: Secara pilihan, pelanggan boleh menyemak versi berhash $P$ terhadap pangkalan data pelanggaran yang diketahui sebelum digunakan.
6. Butiran Teknikal dan Analisis
Pandangan Teras, Aliran Logik, Kekuatan & Kelemahan, Pandangan Boleh Tindak
Pandangan Teras: Kejeniusan kertas kerja ini bukanlah dalam mencipta primitif kripto baharu, tetapi dalam menyediakan rangka kerja konseptual yang pertama yang ketat untuk kelas alat (penjana kata laluan) yang sebelum ini merupakan koleksi terpencar hack dan sambungan pelayar. Ini sama seperti menyediakan jadual berkala untuk ahli kimia—ia membolehkan ramalan sistematik sifat (keselamatan, kebolehgunaan) dan tindak balas (kepada penipuan, kehilangan peranti).
Aliran Logik: Hujahnya sangat mudah dan meyakinkan: 1) Kata laluan rosak tetapi kekal digunakan. 2) Pembaikan semasa (pengurus) mempunyai kelemahan kritikal (pemusatan, penguncian). 3) Oleh itu, kita memerlukan paradigma yang lebih baik. 4) Mari kita modelkan semua alternatif yang dicadangkan untuk memahami DNA mereka. 5) Daripada model itu, kita boleh merekabentuk spesimen optimum—AutoPass. Ini adalah seni bina penyelidikan masalah-penyelesaian klasik yang dilaksanakan dengan baik.
Kekuatan & Kelemahan: Model adalah kekuatan utama kertas kerja ini. Ia mengubah perdebatan subjektif kepada perbandingan objektif. Walau bagaimanapun, kelemahan utama kertas kerja ini adalah rawatannya terhadap AutoPass sebagai sekadar "garisan kasar." Dalam era di mana kod bukti-konsep dijangka, ini terasa seperti simfoni yang tidak selesai. Model ancaman juga memandang rendah kesukaran besar untuk memperoleh $D$ (penerangan tapak) yang selamat berhadapan dengan serangan homograf canggih dan spoofing subdomain—masalah yang bahkan pelayar moden bergelut dengannya, seperti yang dinyatakan dalam penyelidikan Safe Browsing Google.
Pandangan Boleh Tindak: Bagi pengamal, pengambilan segera adalah untuk mengaudit sebarang alat penjana kata laluan terhadap model ini. Adakah ia mempunyai $G$ yang jelas ditakrifkan dan kukuh dari segi kriptografi? Bagaimana $D$ disahkan? Bagi penyelidik, model membuka laluan: pengesahan formal skim penjana, kajian kebolehgunaan mengenai mengingati $S$, dan integrasi dengan piawaian baru seperti WebAuthn untuk pendekatan hibrid. Masa depan bukanlah penjana atau pengurus, tetapi hibrid: penjana untuk rahsia teras, diuruskan dengan selamat oleh token perkakasan, konsep yang diisyaratkan tetapi tidak diterokai sepenuhnya di sini.
Formalisme Teknikal
Penjanaan teras boleh diformalkan sebagai Fungsi Terbitan Kunci (KDF):
$P_{i} = KDF(S, D, i, n)$
Di mana:
- $S$: Rahsia induk pengguna (benih entropi tinggi).
- $D$: Pengenal domain (cth., "example.com").
- $i$: Kaunter lelaran atau versi (untuk putaran kata laluan).
- $n$: Panjang output yang dikehendaki dalam bit.
- $KDF$: Fungsi terbitan kunci selamat seperti HKDF atau Argon2id.
Ini memastikan setiap kata laluan adalah unik, entropi tinggi, dan diterbitkan secara piawai dan kukuh dari segi kriptografi.
Konteks Eksperimen & Penerangan Carta
Walaupun PDF tidak mengandungi eksperimen empirikal, analisisnya membayangkan "eksperimen" konseptual yang membandingkan atribut skim. Bayangkan carta radar berbilang paksi yang menilai skim seperti "PwdHash," "SuperGenPass," dan AutoPass yang dicadangkan merentasi dimensi: Rintangan Penipuan (Phishing), Kebolehgunaan Rentas Peranti, Kekuatan Kriptografi, Sokongan Putaran Kata Laluan, dan Pemulihan Rahsia Induk. AutoPass, seperti yang dikonsepsikan, akan bertujuan untuk skor tinggi merentasi semua paksi, terutamanya menangani kelemahan biasa dalam Rintangan Penipuan (melalui pengesahan $D$ yang kukuh) dan Putaran Kata Laluan (melalui kaunter $i$), di mana banyak skim lama mendapat skor rendah.
Contoh Rangka Kerja Analisis (Bukan Kod)
Kajian Kes: Menilai Penjana Berasaskan Peraturan Mudah
Skim: "Ambil 3 konsonan pertama nama tapak, terbalikkan nama keluarga ibu anda, dan tambah tahun anda dilahirkan."
Aplikasi Model:
- S: "Nama keluarga ibu + tahun lahir" (Entropi rendah, mudah ditemui melalui kejuruteraan sosial).
- D: "3 konsonan pertama nama tapak" (Transformasi boleh diramal).
- G: Peraturan penyambungan (Mudah, bukan kriptografi).
- Analisis Kelemahan: Menggunakan model, kami serta-merta mengenal pasti kelemahan kritikal: 1) $S$ lemah dan statik, 2) $G$ boleh diterbalikkan atau boleh diteka, 3) Tiada sokongan untuk putaran kata laluan ($C$). Skim ini gagal terhadap serangan brute-force dan sasaran.
Contoh ini menunjukkan bagaimana model menyediakan senarai semak untuk penilaian keselamatan pantas.
7. Hala Tuju dan Aplikasi Masa Depan
Model penjana kata laluan dan konsep seperti AutoPass mempunyai potensi masa depan yang ketara:
- Integrasi dengan Pengurus Kata Laluan: Sistem hibrid di mana penjana mencipta kata laluan unik, dan pengurus temptan (dengan storan disokong perkakasan) menyimpan penerangan tapak $D$ dan kaunter $C$ dengan selamat, mengurangkan risiko awan sambil mengekalkan kebolehgunaan.
- Pemiawaian: Pembangunan piawaian IETF atau W3C formal untuk penjana kata laluan, mentakrifkan API untuk pemerolehan $D$ daripada pelayar dan KDF piawai. Ini akan membolehkan kebolehoperasian.
- Kriptografi Pasca-Kuantum (PQC): Fungsi teras $G$ mesti tangkas. Versi masa depan mesti mengintegrasikan algoritma PQC (cth., tandatangan berasaskan hash untuk pengesahan, KDF tahan PQC) dengan lancar untuk menahan ancaman daripada komputer kuantum, kebimbangan yang ditonjolkan oleh projek pemiawaian PQC NIST yang berterusan.
- Identiti Terpencar: Penjana kata laluan boleh berfungsi sebagai komponen dalam rangka kerja identiti terpencar (cth., berdasarkan W3C Verifiable Credentials), menjana rahsia pengesahan unik untuk setiap pengesah tanpa pengeluar pusat, meningkatkan privasi pengguna.
- Penerimaan Perusahaan: Penjana tersuai untuk perusahaan boleh menggabungkan rahsia organisasi bersama rahsia pengguna, menyediakan keseimbangan kawalan pengguna dan penguatkuasaan dasar keselamatan korporat.
8. Rujukan
- Al Maqbali, F., & Mitchell, C. J. (2016). Password Generators: Old Ideas and New. arXiv preprint arXiv:1607.04421.
- Herley, C., van Oorschot, P. C., & Patrick, A. S. (2014). Passwords: If We’re So Smart, Why Are We Still Using Them?. In Financial Cryptography and Data Security.
- Florêncio, D., & Herley, C. (2007). A large-scale study of web password habits. In Proceedings of the 16th international conference on World Wide Web.
- McCarney, D. (2013). Password Managers: Attacks and Defenses. University of British Columbia.
- FIDO Alliance. (2023). FIDO Universal Authentication Framework (FIDO UAF) Overview. Retrieved from https://fidoalliance.org/.
- National Institute of Standards and Technology (NIST). (2023). Post-Quantum Cryptography Standardization. Retrieved from https://csrc.nist.gov/projects/post-quantum-cryptography.
- Google Safety Engineering. (2022). Safe Browsing – Protecting Web Users for 15 Years. Google Security Blog.
- World Wide Web Consortium (W3C). (2022). Verifiable Credentials Data Model 1.1. Retrieved from https://www.w3.org/TR/vc-data-model/.
- [3, 13, 18, 19] seperti yang dirujuk dalam PDF asal, merujuk kepada pelanggaran yang didokumenkan bagi perkhidmatan pengurusan kata laluan.