Advances in Password Recovery Using Generative Deep Learning Techniques

Dieses Kapitel vertieft sich in die Fortschritte bei der Wiederherstellung von Passwörtern mittels generativer Deep-Learning-Techniken. Es beginnt damit, die Verbreitung passwortbasierter Authentifizierung und die vorhersehbare Natur benutzerdefinierter Passwörter hervorzuheben. Anschließend erforschen die Autoren datengestützte Methoden der Texterzeugung wie Generative Adversarial Networks (GANs) und Variational Autoencoders (VAEs), die menschliche Passwortwahl simulieren können. Die Studie enthält einen umfassenden Vergleich dieser Methoden mit traditionellen Techniken zum Erraten von Passwörtern und zeigt das Potenzial von Deep Learning bei der signifikanten Verbesserung der Kennwortwiederherstellung auf. Zusätzlich stellen die Autoren die Verwendung von Transformer-basierten Sprachmodellen wie GPT2 zur Passwortgenerierung vor, was deren Effektivität und Flexibilität demonstriert. Das Kapitel schließt mit einer gründlichen Bewertung der vorgeschlagenen Modelle, wobei ihre Stärken und vielversprechenden Wege für zukünftige Forschungen im Bereich des Passwortschätzens hervorgehoben werden.