Грамматические ошибки повышают надежность паролей

Грамматические ошибки повышают надежность паролей

Группа ученых из американского университета Карнеги-Меллон предлагает обитателям глобальной сети простой и эффективный способ защиты персональных учетных записей от взлома. При выборе пароля, предназначенного для входа на различные сайты, исследователи рекомендуют использовать слова и фразы, написанные с ошибками.

Многим интернет-пользователям известно, что дата собственного дня рождения, кличка домашнего любимца или название родного города являются классическими образцами небезопасного пароля. Однако, большинство владельцев компьютеров уверены в том, что надежность пароля напрямую зависит от количества символов. Специальный алгоритм, разработанный учеными в демонстрационных целях, без труда опровергает это распространенное заблуждение, передает soft.mail.ru.

«Самые хитроумные пользователи пытаются решить проблему путем увеличения длины пароля. Однако им также необходимо сделать кодовое слово легко запоминающимся. Так на свет появляются сложные конструкции, состоящие из нескольких слов или фраз, такие как «длинныйиоченьнадежныйпароль. – объясняет руководитель исследовательской группы Ашвини Рао (Ashwini Rao), – Однако для нашего алгоритма такие пароли не являются серьезной преградой, также как и другие осмысленные сочетания символов, например, почтовый адрес, адрес электронной почты или URL».

В отличие от стандартных атак «brute force», которые заключаются в подстановке отдельных слов из словаря, новая методика позволяет испытывать пароли на прочность путем перебора различных сочетаний слов. Ашвини Рао утверждает, что во время проводимых испытаний алгоритм смог без труда подобрать 10% длинных паролей, представляющих собой осмысленную фразу.

А учитывая стремительно растущие вычислительные мощности современных систем, на решение этой задачи уходит все меньше и меньше времени. Не самый дорогой компьютер, стоимостью в 3000 долларов, способен осуществлять перебор паролей со скоростью до 33 миллиардов вариантов в секунду.

Зато такой простой способ, как намеренное искажение известных слов срабатывает «на ура». Таким образом, грамматические ошибки, намеренно допущенные пользователем, способны существенно снизить эффективность атак, проводимых с применением «грубой силы».

Ученые готовы поделиться своими наблюдениями и продемонстрировать работу алгоритма на конференции «Conference on Data and Application Security and Privacy», которая состоится в городе Сан-Антонио в следующем месяце.

Разработка новосибирских ученых снизит галлюцинации ИИ

В Новосибирском государственном университете разработали библиотеку, которая повышает точность и надёжность ответов нейросетей и помогает снизить количество «выдуманных» или заведомо недостоверных ответов — так называемых ИИ-галлюцинаций. Решение получило название RAGU (Retrieval-Augmented Graph Utility) и основано на использовании графов знаний, отражающих связи между различными элементами информации.

Такие графы помогают нейросетям лучше понимать контекст запросов и выявлять неочевидные зависимости. В рамках проекта они были интегрированы с большими языковыми моделями, что позволило повысить качество генерации ответов.

«Саму концепцию придумали не мы. Архитектура GraphRAG была предложена в статье Microsoft, опубликованной около года назад. Идея оказалась удачной, но мы увидели ряд недостатков — в частности, очень долгий процесс построения графа знаний и недетерминированный результат. Наш подход позволил ускорить работу и повысить её надёжность», — рассказал научный сотрудник лаборатории прикладных цифровых технологий Международного научно-образовательного математического центра НГУ Иван Бондаренко.

В отличие от оригинального подхода Microsoft, новосибирские исследователи применили многошаговый метод формирования графа знаний. Это позволило существенно ускорить процесс и снизить требования к вычислительным ресурсам. Если в исходной реализации использовалось порядка 32 млрд параметров, то в RAGU их число удалось сократить почти на два порядка — не только без потери качества, но и с его заметным улучшением.

Помимо специалистов НГУ, в проекте участвовали представители других российских вузов, включая МГУ, Балтийский федеральный университет имени Иммануила Канта, Университет науки и технологий МИСИС, Дальневосточный федеральный университет и Университет ИТМО.

Проект RAGU стал победителем в номинации «Инновации в области искусственного интеллекта» конкурса «Код без границ». Всего в конкурсе приняли участие более 200 проектов.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru