1. 簡介
儘管存在眾所周知的安全挑戰，基於密碼的身份驗證仍然是網路身份驗證的主流方法。使用者在管理多個高強度密碼時面臨認知負擔，導致密碼重複使用和建立弱密碼。密碼管理工具透過生成、儲存和自動填入密碼，提供了一個潛在的解決方案。然而，先前的研究已發現瀏覽器密碼管理工具存在重大漏洞。本研究在先前評估五年後，對十三款熱門密碼管理工具進行了更新的安全評估，檢視了密碼管理工具生命週期的三個階段：生成、儲存和自動填入。
2. 研究方法與範圍
本次評估涵蓋了十三款密碼管理工具，包括五款瀏覽器擴充功能、六款瀏覽器內建管理工具，以及兩款桌面客戶端以供比較。此分析複製並擴展了先前 Li 等人（2014）、Silver 等人（2014）以及 Stock & Johns（2014）的研究工作。研究方法包括：
- 生成並分析 1.47 億個密碼的隨機性和強度
- 檢查儲存機制的加密和元資料保護
- 針對點擊劫持和 XSS 攻擊測試自動填入功能
- 評估預設安全配置
3. 密碼生成分析
本節首次對密碼管理工具中的密碼生成演算法進行全面分析。
3.1. 隨機性評估
本研究使用統計測試評估生成密碼的隨機性，包括用於字元分佈的卡方檢定和熵值計算。對於長度為 $L$、字元集大小為 $N$ 的密碼，其密碼熵 $H$ 計算公式為：$H = L \cdot \log_2(N)$。對於一個使用 94 個可能字元（字母、數字、符號）的真正隨機 12 字元密碼，其熵值為 $H = 12 \cdot \log_2(94) \approx 78.5$ 位元。
3.2. 字元分佈分析
分析顯示，多款密碼管理工具存在非隨機的字元分佈。部分生成器對特定字元類別或密碼字串中的位置表現出偏好。例如，某款管理工具持續將特殊字元放置在可預測的位置，降低了有效熵值。
3.3. 猜測攻擊弱點
研究發現，較短的生成密碼（少於 10 個字元）容易受到線上猜測攻擊，而少於 18 個字元的密碼則容易受到離線攻擊。這與「密碼管理工具生成的密碼普遍強度一致」的常見假設相矛盾。
4. 密碼儲存安全性
與五年前相比，對密碼儲存機制的評估揭示了既有改進，也存在持續的漏洞。
4.1. 加密與元資料保護
雖然大多數管理工具現在對密碼資料庫進行加密，但發現有幾款以未加密形式儲存元資料（網址、使用者名稱、時間戳記）。即使不解密實際密碼，這種元資料洩漏也能為攻擊者提供有價值的偵察資訊。
4.2. 預設配置分析
發現多款密碼管理工具存在不安全的預設設定，例如未經使用者確認即啟用自動填入，或使用弱加密參數儲存密碼。這些預設設定使未自訂其安全設定的使用者面臨風險。
5. 自動填入機制漏洞
自動填入功能雖然方便，卻引入了顯著的攻擊面，並在本評估中被利用。
5.1. 點擊劫持攻擊
多款密碼管理工具容易受到點擊劫持攻擊，惡意網站可以透過不可見的覆蓋層或精心設計的 UI 元素誘騙使用者洩露密碼。不同管理工具的攻擊成功率從 15% 到 85% 不等。
5.2. 跨網站指令碼攻擊風險
與五年前不同，現在大多數管理工具對簡單的 XSS 攻擊具備基本防護。然而，結合多種技術的複雜 XSS 攻擊，仍能繞過數款管理工具的這些防護措施。
6. 實驗結果與發現
對 13 款受測密碼管理工具的評估產生了以下幾項關鍵發現：
密碼生成問題
13 款管理工具中有 4 款顯示出統計上顯著的非隨機字元分佈
儲存漏洞
7 款管理工具未加密儲存元資料，3 款有不安全的預設設定
自動填入漏洞
9 款管理工具易受點擊劫持攻擊，4 款易受進階 XSS 攻擊
整體改進
與 2014 年的評估相比，重大漏洞減少了 60%
圖表說明：長條圖將顯示 13 款密碼管理工具在三個類別（生成、儲存、自動填入）中的漏洞數量。圖表將清楚顯示每類別中表現最佳和最差的管理工具，並以顏色編碼表示嚴重程度。
7. 技術分析與框架
核心洞察
密碼管理工具產業已取得可衡量但不足的進展。雖然自 2014 年以來，重大漏洞的數量已減少，但剩餘缺陷的性質卻更加隱蔽。我們不再處理基本的加密失敗，而是處理微妙的實作錯誤和不良的預設配置，這些問題在邊緣地帶侵蝕安全性。這在使用者中創造了一種危險的安全錯覺，他們認為密碼管理工具是「設定後即可忘記」的解決方案。
邏輯流程
本文遵循一個引人入勝的敘事弧：確立密碼安全性的持續性問題，將密碼管理工具定位為理論上的解決方案，透過實證測試系統性地拆解此假設，並以可行的改進建議作結。研究方法穩健——複製過去的研究創造了有價值的縱向資料集，而對密碼生成的新穎關注則填補了一個關鍵空白。然而，本研究的外部效度受其快照方法所限；安全性是一個移動目標，今天的修補程式可能創造明天的漏洞。
優點與缺陷
優點：規模令人印象深刻——生成 1.47 億個密碼代表了大量的計算工作。三支柱框架（生成、儲存、自動填入）全面且邏輯嚴謹。與 2014 年基線的比較提供了關於產業進展（或缺乏進展）的關鍵背景。
缺陷：本文奇怪地避開了點名表現最差的工具，選擇了匿名引用。雖然從責任角度可以理解，但這削弱了研究對消費者的實用性。分析也缺乏對根本原因的深度探討——為何這些漏洞持續存在？是資源限制、架構決策，還是市場誘因？
可行建議
1. 對使用者：不要假設密碼管理工具生成的密碼天生就強。驗證長度（至少 18 個字元以抵抗離線攻擊），並考慮手動檢查字元分佈。 2. 對開發者：使用既有的密碼學函式庫（如 NIST 統計測試套件）實作適當的隨機性測試。加密所有元資料，而不僅僅是密碼。 3. 對企業：定期對密碼管理工具進行第三方安全評估，重點關注本文概述的特定漏洞。 4. 對研究人員：將測試擴展到行動平台，並調查允許這些漏洞持續存在的經濟誘因。
分析框架範例
案例研究：評估密碼隨機性
為了評估密碼生成品質，研究人員可以在無需存取專有原始碼的情況下，實作以下評估框架：
- 樣本收集：使用預設設定從每款管理工具生成 10,000 個密碼
- 熵值計算：計算字元分佈的夏農熵 $H = -\sum p_i \log_2 p_i$
- 統計檢定：應用卡方檢定，虛無假設 $H_0$：字元均勻分佈
- 模式偵測：搜尋位置偏見（例如，特殊字元僅在開頭或結尾）
- 攻擊模擬：使用類似於 Weir 等人「使用機率上下文無關文法破解密碼」中的馬可夫鏈技術，模擬猜測攻擊
此框架反映了論文中使用的方法，同時可供獨立研究人員或稽核組織實作。
8. 未來方向與建議
基於研究發現，提出了以下未來方向與建議：
技術改進
- 對密碼生成演算法實作形式化驗證
- 開發密碼管理工具的標準化安全 API
- 整合硬體安全金鑰以保護主密碼
- 採用服務提供者無法存取使用者資料的零知識架構
研究機會
- 追蹤特定密碼管理工具安全演進的縱向研究
- 關於密碼管理工具配置與使用模式的使用者行為研究
- 密碼管理公司安全投資的經濟分析
- 跨平台安全性比較（桌面端 vs. 行動端 vs. 瀏覽器）
產業標準
- 制定密碼管理工具安全認證計畫
- 針對密碼管理工具的標準化漏洞揭露流程
- 全產業採用安全預設值（例如，自動填入必須經使用者確認）
- 詳細說明安全測試方法與結果的透明度報告
密碼管理工具的未來可能涉及與新興身份驗證標準（如 WebAuthn 和通行金鑰）的整合，從而可能完全減少對傳統密碼的依賴。然而，在此過渡期間，改善現有密碼管理工具的安全性仍然至關重要。
9. 參考文獻
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- Li, Z., He, W., Akhawe, D., & Song, D. (2014). The Emperor's New Password Manager: Security Analysis of Web-based Password Managers. USENIX Security Symposium.
- Silver, D., Jana, S., Boneh, D., Chen, E., & Jackson, C. (2014). Password Managers: Attacks and Defenses. USENIX Security Symposium.
- Stock, B., & Johns, M. (2014). Protecting the Intranet Against "JavaScript Malware" and Related Attacks. NDSS Symposium.
- Weir, M., Aggarwal, S., Medeiros, B., & Glodek, B. (2009). Password Cracking Using Probabilistic Context-Free Grammars. IEEE Symposium on Security and Privacy.
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- Goodin, D. (2019). The sorry state of password managers—and what should be done about it. Ars Technica.
- OWASP. (2021). Password Storage Cheat Sheet. OWASP Foundation.