Strong Password Generation Based On User Inputs
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Every person using different online services is concerned with the security and privacy for protecting individual information from the intruders. Many authentication systems are available for the protection of individuals' data, and the password authentication system is one of them. Due to the increment of information sharing, internet popularization, electronic commerce transactions, and data transferring, both password security and authenticity have become an essential and necessary subject. But it is also mandatory to ensure the strength of the password. For that reason, all cyber experts recommend intricate password patterns. But most of the time, the users forget their passwords because of those complicated patterns. In this paper, we are proposing a unique algorithm that will generate a strong password, unlike other existing random password generators. This password will he based on the information, i.e. (some words and numbers) provided by the users so that they do not feel challenged to remember the password. We have tested our system through various experiments using synthetic input data. We also have checked our generator with four popular online password checkers to verify the strength of the produced passwords. Based on our experiments, the reliability of our generated passwords is entirely satisfactory. We also have examined that our generated passwords can defend against two password cracking attacks named the "Dictionary attack" and the "Brute Force attack". We have implemented our system in Python programming language. In the near future, we have a plan to extend our work by developing an online free to use user interface. The passwords generated by our system are not only user-friendly but also have achieved most of the qualities of being strong as well as non- crackable passwords.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle