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Enregistrement W4200145499 · doi:10.1109/pst52912.2021.9647823

Fool Me Once: A Study of Password Selection Evolution over the Past Decade

2021· article· en· W4200145499 sur OpenAlex

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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueUser Authentication and Security Systems
Établissements canadiensOntario Tech University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPasswordComputer scienceCredentialComputer securityPassword policySelection (genetic algorithm)Set (abstract data type)Authentication (law)Cognitive passwordIdentification (biology)Internet privacyOne-time passwordArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Passwords have been around for many decades and have tenaciously remained the primary means of identification and authentication. Assuming that the communication channel is not intercepted, the strength of security provided by passwords is largely dependent on two factors: password selection and password storage mechanism. While both areas have been looked into by researchers in the past, there is no consensus to suggest whether or not humanity has moved towards choosing stronger passwords, notwithstanding strong password enforcement policies. One of the key reasons behind this shortcoming is the lack of data about individual credentials in leaked datasets, which usually contain only usernames and passwords. To the best of our knowledge, we are the first researchers to enrich the attribute set of any user credential database, thus allowing deeper insights. We outline the method we devised for adding new attributes (time-stamp and source inference) to a dataset of 1.4 billion user credentials. Subsequently, we use our modified dataset to determine how passwords have evolved overtime with respect to strength and whether humankind as a whole has learned from its past mistakes.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,344
Score d'incertitude au seuil0,180

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,016
Tête enseignante GPT0,265
Écart entre enseignants0,249 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

En bref

Citations4
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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