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#1對抗式機器學習於穩健密碼強度評估之應用：分析與洞見分析一篇研究論文，該論文應用對抗式機器學習來提升密碼強度分類的準確性，以抵禦欺騙性密碼攻擊。
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#2hbACSS：適用於實用 MPC 的強健非同步完整秘密共享針對多方計算系統中高效強健非同步完整秘密共享之 hbACSS 協議的全面分析
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#3AutoPass：自動密碼產生器規格與分析針對AutoPass這款新穎的用戶端密碼產生器，詳細說明其規格並進行安全性分析，旨在解決與用戶及服務相關的密碼管理挑戰。
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#4瀏覽器密碼管理工具之密碼生成、儲存與自動填入安全性評估針對13款熱門密碼管理工具進行全面安全性分析，評估密碼生成隨機性、儲存安全性與自動填入漏洞，並提供實用建議。
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#5computationalcoin - 技術文件與資源關於 computationalcoin 技術與應用的全面技術文件與資源。
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#6DPAR：一個數據驅動的密碼推薦系統 - 分析與洞見分析DPAR系統，該系統基於9.05億筆外洩密碼數據集，透過建議具體、易記的微調來改善用戶密碼。
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#7透過深度學習與動態字典降低真實世界密碼強度建模中的偏差一種利用深度神經網路與動態字典攻擊的新方法，旨在減少密碼安全分析中的測量偏差，提供更準確的對手建模。
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#8運用深度學習與動態字典降低真實世界密碼強度建模中的偏差一種利用深度神經網路與動態字典攻擊的新方法，旨在減少密碼安全分析中的測量偏差，提供更準確的對手建模。
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#9透過深度學習與動態字典降低密碼強度建模中的偏差一種利用深度神經網路與動態字典攻擊來模擬真實世界密碼破解策略，並減少密碼安全分析中測量偏差的新方法。
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#10邁向密碼管理器隨機密碼生成演算法的形式化驗證本研究論文提出使用EasyCrypt框架，為密碼管理器的隨機密碼生成器建立一個經過形式化驗證的參考實作，以證明其功能正確性與安全性。
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#11邁向密碼管理器密碼生成演算法的形式化驗證分析密碼管理器密碼生成演算法的形式化驗證，涵蓋安全性質、實作正確性與未來方向。
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#12生成式深度學習於密碼生成之應用：比較分析分析用於密碼猜測的深度學習模型（VAE、GAN、注意力網路）。包含技術細節、結果與未來方向。
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#13Trenchcoat：用於密碼生成的人類可計算雜湊演算法分析用於密碼生成的人類可計算雜湊函數，利用關聯記憶體提升安全性，無需密碼管理器。
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#14基於深度學習的可解釋性機率式密碼強度檢測儀一個深度學習框架，用於創建可解釋的密碼強度檢測儀，提供字元層級的回饋，超越不透明的安全評分，以支援使用者教育。
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#15長密碼片語：潛力與限制 - 分析與框架深入分析長密碼片語政策、其可用性、安全性影響，以及驗證系統的未來發展方向。
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#16雲端服務認證之多維度密碼生成技術分析一種針對雲端運算提出的強密碼生成技術，該技術利用多種輸入參數來增強安全性，以抵禦暴力破解攻擊。
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#17MFDPG：基於多因素確定性密碼管理，實現零秘密儲存分析一種新型密碼管理系統，它利用多因素金鑰衍生與確定性生成技術，消除憑證儲存需求，並能升級傳統驗證機制。
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#18密碼產生器：模型、方案與未來方向的批判性分析對密碼產生器系統的全面分析，提出通用模型、評估現有方案，並介紹新穎的AutoPass概念以提升安全性與可用性。
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#19瀏覽器密碼管理工具安全性評估：密碼生成、儲存與自動填入針對13款熱門密碼管理工具進行全面安全性分析，評估其密碼生成隨機性、儲存安全性與自動填入漏洞。
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#20PassGPT：基於大型語言模型的密碼建模與引導式生成 - 技術分析分析PassGPT，這是一個用於密碼生成與強度評估的LLM，其效能超越GAN，並能實現具字元級約束的引導式密碼生成。
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#21PassGPT：基於大型語言模型的密碼建模與引導式生成 - 分析分析PassGPT，這是一個用於密碼生成與強度評估的LLM，其效能超越GAN，並能實現具字元級約束的引導式密碼生成。
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#22PassTSL：針對人為建立密碼建模與破解的兩階段學習法分析PassTSL，一個受NLP啟發、採用預訓練與微調的新型密碼建模框架，在密碼猜測與強度評估上展現卓越效能。
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#23PESrank：基於多維度排序估計的線上密碼可猜測性分析分析PESrank，一種利用多維度排序估計進行快速、準確且可解釋的線上密碼安全評估之新穎密碼強度估算器。
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#24PESrank：基於多維度排序估計的線上密碼可猜測性分析分析PESrank，一種利用多維度排序估計進行線上、可解釋且可調整的密碼安全評估之新穎密碼強度估算器。
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#25物聯網裝置後量子密碼學效能評估於樹莓派物聯網平台評估BIKE、CRYSTALS-Kyber及HQC後量子演算法之計算負載、記憶體使用與能耗表現分析
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#26可逆混合代幣化演算法的安全性證明基於區塊密碼的可證明安全可逆混合代幣化演算法分析，具備符合PCI DSS要求的正式安全性證明。
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#27SOPG：基於搜尋的順序密碼生成法——適用於自迴歸神經網路分析SOPG，一種利用自迴歸神經網路依概率降序生成密碼的新方法，能顯著提升攻擊效率。
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#28SOPG：基於搜尋的有序密碼生成法——用於自迴歸神經網路分析SOPG，一種利用自迴歸神經網路依概率降序生成密碼的新方法，顯著提升了密碼猜測效率。
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#29SOPG：基於搜尋的順序密碼生成法——用於自迴歸神經網路分析SOPG，一種利用自迴歸神經網路依概率降序生成密碼的新方法，顯著提升密碼猜測效率。
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#30基於密碼學偽隨機數生成器的安全密碼產生器本文提出一種使用HMAC、CMAC和KMAC為基礎的PRNG之安全密碼產生器，並通過NIST SP 800-90B熵與IID測試進行驗證。
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#31基於偽隨機數產生器（PRNG）的安全密碼產生器本研究提出一種使用HMAC、CMAC或KMAC為基礎之PRNG的安全密碼產生器，並透過NIST SP 800-90B熵值與IID測試進行驗證。
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#32通用神經破解機器：從輔助數據建立自我配置的密碼模型分析一種新穎的深度學習框架，該框架利用輔助用戶數據建立自適應密碼模型，無需存取明文即可實現針對特定系統的密碼強度評估。
最後更新: 2026-02-24 12:11:18