Computationalcoin

Анализ исследования по применению состязательного машинного обучения для повышения точности классификации стойкости паролей против обманных атак.

Комплексный анализ протоколов hbACSS для эффективного и надёжного асинхронного полного разделения секрета в системах многсторонних вычислений.

Детальная спецификация и анализ безопасности AutoPass — нового клиентского генератора паролей, призванного решить проблемы управления паролями, связанные с пользователями и сервисами.

Комплексный анализ безопасности 13 популярных менеджеров паролей: оценка случайности генерации, безопасности хранения и уязвимостей автозаполнения с рекомендациями по улучшению.

Полная техническая документация и ресурсы о технологии computationalcoin и её применениях.

Анализ системы DPAR, которая улучшает пользовательские пароли, предлагая конкретные, запоминающиеся изменения на основе набора данных из 905 миллионов утекших паролей.

Новый подход с использованием глубоких нейронных сетей и динамических словарных атак для снижения систематической погрешности в анализе безопасности паролей и более точного моделирования действий злоумышленника.

Новый подход с использованием глубоких нейронных сетей и динамических атак по словарю для снижения систематической погрешности в анализе безопасности паролей и более точного моделирования действий злоумышленника.

Новый подход с использованием глубоких нейронных сетей и динамических словарных атак для моделирования реальных стратегий взлома паролей и снижения систематической погрешности в анализе безопасности.

Исследование, предлагающее формально верифицированную эталонную реализацию генератора случайных паролей для менеджеров паролей с использованием EasyCrypt для доказательства функциональной корректности и безопасности.

Анализ формальной верификации алгоритмов генерации паролей в менеджерах паролей: свойства безопасности, корректность реализации и перспективы.

Анализ моделей глубокого обучения (VAE, GAN, Attention Networks) для подбора паролей. Включает оценку производительности на основных наборах данных, таких как RockYou и LinkedIn.

Анализ вычисляемых человеком хеш-функций для генерации паролей, использующих ассоциативную память для безопасности без менеджеров паролей.

Фреймворк 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.

Глубокий анализ политик использования длинных парольных фраз, их удобства, влияния на безопасность и перспектив развития в системах аутентификации.

Анализ предложенной техники генерации стойких паролей для облачных вычислений с использованием множества входных параметров для повышения безопасности от атак методом полного перебора.

Анализ новой системы управления паролями, использующей многофакторное формирование ключей и детерминированную генерацию для исключения хранения учётных данных и модернизации устаревшей аутентификации.

Комплексный анализ систем генерации паролей, предлагающий общую модель, оценку существующих схем и представление новой концепции AutoPass для повышения безопасности и удобства.

Комплексный анализ безопасности 13 популярных менеджеров паролей: случайность генерации, безопасность хранения и уязвимости автозаполнения.

Анализ PassGPT — LLM для генерации паролей и оценки их стойкости, превосходящей GAN и позволяющей создавать пароли с ограничениями на уровне символов.

Анализ PassGPT — LLM для генерации паролей и оценки их стойкости, превосходящей GAN и позволяющей управлять созданием паролей.

Анализ PassTSL — новой структуры моделирования паролей с использованием предобучения и дообучения, вдохновлённой NLP, демонстрирующей превосходную производительность в подборе паролей и оценке их стойкости.

Анализ PESrank — нового метода оценки стойкости паролей, использующего многомерное ранговое оценивание для быстрой, точной и объяснимой онлайн-оценки безопасности паролей.

Анализ PESrank — нового метода оценки стойкости паролей, использующего многомерное ранговое оценивание для онлайн, объяснимой и настраиваемой оценки безопасности паролей.

Анализ производительности постквантовых алгоритмов BIKE, CRYSTALS-Kyber и HQC на платформах Raspberry Pi для IoT: оценка вычислительной нагрузки, использования памяти и энергопотребления.

Анализ доказуемо безопасного обратимого гибридного алгоритма токенизации на основе блочных шифров с формальными доказательствами безопасности, соответствующими требованиям PCI DSS.

Анализ SOPG — нового метода генерации паролей в порядке убывания вероятности с использованием авторегрессионных нейронных сетей, значительно повышающего эффективность атак.

Анализ SOPG — нового метода генерации паролей, упорядочивающего выходы по вероятности, что значительно повышает эффективность атаки по сравнению со случайной выборкой и превосходит современные модели.

Анализ SOPG — нового метода генерации паролей в порядке убывания вероятности с использованием авторегрессионных нейронных сетей, значительно повышающего эффективность подбора.

В статье представлен безопасный генератор паролей с использованием PRNG на основе HMAC, CMAC и KMAC, валидированный через тесты энтропии и IID по стандарту NIST SP 800-90B.

В статье предложен безопасный генератор паролей на основе ГПСЧ HMAC, CMAC или KMAC, прошедший валидацию по тестам энтропии и IID NIST SP 800-90B.

Анализ новой структуры глубокого обучения, создающей адаптивные модели паролей с использованием вспомогательных пользовательских данных для оценки стойкости паролей без доступа к их открытому тексту.