人工知能は実際に最大25%の精度でパスワードを推測できる

米国のスティーブンス工科大学は、ユーザーが使用するパスワードを4分の1の精度で適切に推測できる、いわゆる生成的敵対的ネットワークを開発しました。

彼らの基本的な考え方はシンプルです。1 つのニューラル ネットワークに何かを構築させ、別のニューラル ネットワークにその品質を判断させるというものです。このコンセプトは、MITテクノロジーレビューの2017年版「35歳未満のイノベーター35人」に選ばれたイアン・グッドフェロー氏によって考案されたが、同氏はこのプロジェクトには関与していない。

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スティーブンス工科大学の研究チームは、漏洩した数千万件のパスワードを使用して、ある AI プログラムに新しいパスワードを生成する方法を教え、次に別の AI プログラムを使用して、新しく生成されたパスワードが魅力的かどうかを判断する方法を学習しました。

実際の結果と、ネット上に流出したLinkedInのログインデータを比較したところ、AIが生成したパスワードの12%が実際のパスワードと一致したことが判明した。研究者らがhashCatソフトウェアツールから人間が作成したルールの一部を取り出してAIシステムに追加したところ、パスワードの27%を推測することができた。これはhashCatのみを使用した場合よりも24%高い数字だ。

この技術はまだ初期段階ですが、生成的敵対ネットワークがパスワードの解読に使用されたのは今回が初めてです。そして、より多くのデータがあれば、この技術は従来の方法よりも速く改善できると思われます。

しかし、いずれにせよ、犯罪者がこの技術を利用してサイバー攻撃を仕掛ける可能性があるため、これは悪いニュースのようです。