Computationalcoin

Análise de um artigo de pesquisa que aplica aprendizado de máquina adversarial para melhorar a precisão da classificação da força de senhas contra ataques enganosos.

Uma análise abrangente dos protocolos hbACSS para partilha secreta completa assíncrona eficiente e robusta em sistemas de computação multipartidária.

Especificação detalhada e análise de segurança do AutoPass, um novo gerador de palavras-passe do lado do cliente concebido para resolver desafios de gestão de palavras-passe relacionados com utilizadores e serviços.

Análise de segurança abrangente de 13 gestores de palavras-passe populares, avaliando aleatoriedade na geração, segurança do armazenamento e vulnerabilidades no preenchimento automático, com recomendações práticas.

Documentação técnica abrangente e recursos sobre a tecnologia e aplicações do computationalcoin.

Análise do DPAR, um sistema que melhora senhas de usuários sugerindo alterações específicas e memoráveis, com base em um conjunto de dados de 905 milhões de senhas vazadas.

Uma nova abordagem que utiliza redes neurais profundas e ataques de dicionário dinâmicos para reduzir o viés de medição na análise de segurança de senhas, fornecendo uma modelagem de adversário mais precisa.

Uma nova abordagem que utiliza redes neurais profundas e ataques de dicionário dinâmicos para reduzir o viés de medição na análise de segurança de senhas, fornecendo uma modelagem mais precisa do adversário.

Uma nova abordagem que utiliza redes neurais profundas e ataques de dicionário dinâmicos para modelar estratégias de quebra de senhas do mundo real e reduzir o viés de medição na análise de segurança.

Um artigo de pesquisa que propõe uma implementação de referência formalmente verificada para geradores de senhas aleatórias em gestores de senhas, utilizando o EasyCrypt para provas de correção funcional e segurança.

Análise da verificação formal para algoritmos de geração de senhas em gestores de senhas, abrangendo propriedades de segurança, correção da implementação e direções futuras.

Análise de modelos de aprendizagem profunda (VAEs, GANs, Redes de Atenção) para adivinhação de palavras-passe. Inclui detalhes técnicos, resultados e direções futuras.

Análise de funções de hash computáveis por humanos para geração de senhas, aproveitando a memória associativa para segurança sem gerenciadores de senhas.

Uma estrutura de aprendizado profundo para criar medidores de força de senha interpretáveis que fornecem feedback a nível de caractere, indo além de pontuações de segurança opacas para apoiar a educação do usuário.

Uma análise aprofundada das políticas de frases-passe longas, sua usabilidade, implicações de segurança e direções futuras nos sistemas de autenticação.

Análise de uma técnica proposta para geração de palavras-passe robustas em computação em nuvem, utilizando múltiplos parâmetros de entrada para reforçar a segurança contra ataques de força bruta.

Análise de um novo sistema de gestão de palavras-passe que utiliza derivação de chaves multifator e geração determinística para eliminar o armazenamento de credenciais e modernizar a autenticação legada.

Análise abrangente de sistemas geradores de senhas, propondo um modelo geral, avaliando esquemas existentes e introduzindo o novo conceito AutoPass para melhorar segurança e usabilidade.

Uma análise de segurança abrangente de 13 gestores de palavras-passe populares, avaliando a aleatoriedade na geração, segurança do armazenamento e vulnerabilidades no preenchimento automático.

Análise do PassGPT, um LLM para geração de senhas e estimativa de força, superando GANs e permitindo criação guiada de senhas com restrições de nível de caractere.

Análise do PassGPT, um LLM para geração e estimativa de força de senhas, superando GANs e permitindo criação guiada com restrições em nível de caractere.

Análise do PassTSL, uma nova estrutura de modelagem de senhas que usa pré-treinamento e ajuste fino inspirado em PLN, demonstrando desempenho superior em adivinhação de senhas e estimativa de força.

Análise do PESrank, um novo estimador de força de senhas que usa cálculo multidimensional de posição para avaliação de segurança online rápida, precisa e explicável.

Análise do PESrank, um novo estimador de força de senhas que utiliza cálculo multidimensional de posição para avaliação de segurança online, explicável e personalizável.

Análise de desempenho dos algoritmos pós-quânticos BIKE, CRYSTALS-Kyber e HQC em plataformas IoT Raspberry Pi, avaliando sobrecarga computacional, uso de memória e consumo energético.

Análise de um algoritmo de tokenização híbrido reversível comprovadamente seguro baseado em cifras de bloco, com provas formais de segurança que atendem aos requisitos do PCI DSS.

Análise do SOPG, um método inovador para gerar senhas em ordem decrescente de probabilidade usando redes neurais autoregressivas, melhorando significativamente a eficiência de ataques.

Análise do SOPG, um método inovador para gerar palavras-passe em ordem decrescente de probabilidade usando redes neurais autoregressivas, melhorando significativamente a eficiência da adivinhação.

Análise do SOPG, um método inovador para gerar palavras-passe em ordem decrescente de probabilidade usando redes neurais autoregressivas, melhorando significativamente a eficiência da adivinhação.

Este artigo propõe um gerador de palavras-passe seguro usando PRNGs baseados em HMAC, CMAC e KMAC, validado através de testes de entropia e IID do NIST SP 800-90B.

Um artigo de pesquisa que propõe um gerador de palavras-passe seguro utilizando PRNGs baseados em HMAC, CMAC ou KMAC, validado através dos testes de entropia e IID do NIST SP 800-90B.

Análise de uma nova estrutura de aprendizagem profunda que cria modelos de senha adaptativos usando dados auxiliares do usuário, permitindo estimativa de força de senha específica do sistema sem acesso ao texto simples.