-
#1Состязательное машинное обучение для надежной оценки стойкости паролейИсследование повышения точности классификации стойкости паролей до 20% с использованием методов состязательного машинного обучения против обманных атак.
-
#2hbACSS: Надёжная асинхронная система полного разделения секрета для практического MPCКомплексный анализ протоколов hbACSS для эффективного и надёжного асинхронного полного разделения секрета в системах многсторонних вычислений.
-
#3computationalcoin - Техническая документация и ресурсыПолная техническая документация и ресурсы о технологии computationalcoin и её применениях.
-
#4DPAR: Система рекомендаций паролей на основе данных — анализ и выводыАнализ системы DPAR, которая улучшает пользовательские пароли, предлагая конкретные, запоминающиеся изменения на основе набора данных из 905 миллионов утекших паролей.
-
#5Интерпретируемые вероятностные измерители стойкости паролей на основе глубокого обученияФреймворк глубокого обучения для создания интерпретируемых измерителей стойкости паролей, предоставляющих обратную связь на уровне символов, что выходит за рамки непрозрачных оценок безопасности и способствует обучению пользователей.
-
#6Многомерная генерация паролей для аутентификации в облачных сервисахАнализ предложенной техники генерации стойких паролей для облачных вычислений с использованием множества входных параметров для повышения безопасности от атак перебором.
-
#7Генераторы паролей: Комплексная модель и анализАнализ систем генерации паролей как альтернативы менеджерам паролей, предложение общей модели, оценка вариантов дизайна и представление схемы AutoPass.
-
#8PassTSL: Двухэтапное обучение для моделирования и взлома паролей, созданных человекомАнализ PassTSL — новой структуры моделирования паролей с использованием предобучения и дообучения, вдохновлённой NLP, демонстрирующей превосходную производительность в подборе паролей и оценке их стойкости.
-
#9PESrank: Онлайн-оценка угадываемости паролей с помощью многомерного рангового оцениванияАнализ PESrank — нового метода оценки стойкости паролей, использующего многомерное ранговое оценивание для быстрой, точной и объяснимой онлайн-оценки безопасности паролей.
-
#10Оценка Постквантовой Криптографии на Устройствах Интернета ВещейАнализ производительности постквантовых алгоритмов BIKE, CRYSTALS-Kyber и HQC на платформах Raspberry Pi для IoT: оценка вычислительной нагрузки, использования памяти и энергопотребления.
-
#11Доказательства безопасности для обратимого гибридного алгоритма токенизацииАнализ доказуемо безопасного обратимого гибридного алгоритма токенизации на основе блочных шифров с формальными доказательствами безопасности, соответствующими требованиям PCI DSS.
-
#12Безопасный генератор паролей на основе генератора псевдослучайных чисел (ГПСЧ)В статье представлен безопасный генератор паролей с использованием ГПСЧ на основе HMAC, CMAC или KMAC, проверенный на энтропию и IID-тестами по NIST SP 800-90B.
Последнее обновление: 2025-12-10 12:35:34