安全与密码学2017arxiv.org
PassGAN：一种用于密码猜测的深度学习方法
PassGAN: A Deep Learning Approach for Password Guessing
进阶 · 约 60 分钟读完前置知识：生成对抗网络基础、密码破解工具基础
导读
这篇论文提出 PassGAN，用生成对抗网络（GAN）从真实密码泄露数据中学习密码分布，自动生成候选密码进行猜测，并与传统规则工具（John the Ripper、HashCat 的 Best64 规则）对比匹配率。它展示了深度学习在密码猜测任务上的潜力。
HN 关注点：其安全含义（GAN 能否真正超越传统破解工具）以及实验设置是否公平、是否代表真实攻击者的水平。
HN 评论精选
这几条评论里：质疑 1 补充 2
质疑质疑实验基线选择不公平，未与最强方法对比
我有点困惑为什么他们引用了 USENIX 那篇密码猜测论文却不与之做性能对比。选择 JTR 和 HashCat 的规则做评估也有问题——'Best64' 并不是熟练攻击者使用这些工具的方式。要是这些团队能参加破解竞赛（如 KoreLogic 的 contest）或对未破解的真实语料（如 hashes.org）测试就更有说服力了。当然，也许这篇论文并非旨在推进密码破解的 SOTA，而是另有动机。
tbiehn查看英文原文
I'm a bit confused as to why they cite https://www.usenix.org/conference/usenixsecurity16/technical-sessions/presentation/melicher, but then don't evaluate their performance relative. The selection of JTR and HashCat rule eval is troubling - 'Best64' isn't the way a skilled attacker uses those tools. It would be cool to see these teams participating in cracking event; http://contest.korelogic.com/ or tasked against un-recovered corpus; https://hashes.org/ Of course, maybe a more accurate view was that the paper isn't actually seeking to advance to the state of the art in password cracking, and has other motivations.
补充提出遍历 GAN 输出而非随机采样的思路
这让我好奇：是否可以遍历 GAN 生成的输出，而不是随机生成输出？
dark_silicon查看英文原文
This makes me wonder: is it possible to iterate through the generated outputs of a GAN rather than generate random outputs?
补充建议利用邮箱特征（域名、性别、年龄）改进猜测模型
一个有趣的方向是看能否把邮箱的各个部分作为输入特征。从很多邮箱地址可能可以概率性地推断性别或年龄，而且域名（yahoo、gmail）显然也会改变密码分布。
nicklovescode查看英文原文
One interesting direction would be to see if you could use various parts of an email as input features. You could likely probabilistically guess gender or age from many addresses, and I'm sure domain (yahoo, gmail) changes the distribution as well.
相关资源
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历次讨论
- 2017Hacker News 讨论帖148 分 · 68 评
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