Nieuwe wachtwoordmeter gebruikt kunstmatig neuraal netwerk

Onderzoekers aan de Carnegie Mellon University en de University of Chicago hebben een wachtwoordmeter ontwikkeld die van een kunstmatig neuraal netwerk gebruikmaakt. Het zelflerende netwerk scant grote hoeveelheden bestaande wachtwoorden waardoor het trends kan ontdeken.

Dit netwerk “leert” door grote hoeveelheden bestaande wachtwoorden te scannen en trends te vinden. Gebruikers van de meter krijgen een waarschuwing wanneer hun wachtwoord een kenmerk heeft dat kwaadwillenden gemakkelijk kunnen raden.

Wat kan er beter?
Op het web is een demonstratie van de nieuwe meter te vinden. “In plaats van een meter die zegt ‘Je wachtwoord is slecht’, dachten we dat het handiger was als de meter vertelde waarom het slecht is en wat er beter kan worden gedaan,” zegt Nicolas Christin van de Carnegie Mellon University.

Datasets
“De manier waarop aanvallers wachtwoorden raden is door patronen in grote datasets van gestolen wachtwoorden te analyseren,” verduidelijkt Blase Ur van de University of Chicago. “Als je bijvoorbeeld de letter E door een 3 in je wachtwoord verandert, zal dat een aanvaller niet foppen. De meter zal uitleggen hoe vaak deze vervanging voorkomt en je advies geven wat je dan wel kunt doen.”

Aanmelden voor onze nieuwsbrief