Detail publikace
Distributed PCFG Password Cracking
Zobal Lukáš, Ing.
Ryšavý Ondřej, doc. Ing., Ph.D. (UIFS)
Kolář Dušan, doc. Dr. Ing. (UIFS)
Mikuš Dávid, Ing.
distributed,password,cracking,forensics,grammar
V oblasti digitální forenzní analýzy přístup k potenciálně významným důkazním
materiálům mnohdy chrání kryptografické zabezpečení. Uživatelé však pro
zabezpečení svých dat často preferují hesla, která si lze snadno zapamatovat,
přičemž tato hesla sdílí mnmožství společných vzorů. Pravděpodobnostní
bezkontextová gramatika je matematický model, kterým můžeme takovéto vzory
popsat. Lámání hesel s využitím pravděpodobnostních modelů představuje chytrou
alternativu oproti tradičním útokům hrubou silou či slovníkovým útokům. Protože
náročnější úlohy vyžadují distribuované zpracování, v článku popisujeme, jak je
možné s využitím pravděpodobnostních gramatik lámat hesla distribuovaně na více
uzlech.
@inproceedings{BUT168120,
author="Radek {Hranický} and Lukáš {Zobal} and Ondřej {Ryšavý} and Dušan {Kolář} and Dávid {Mikuš}",
title="Distributed PCFG Password Cracking",
booktitle="Computer Security - ESORICS 2020",
year="2020",
series="Lecture notes in Computer Science",
pages="701--719",
publisher="Springer Nature Switzerland AG",
address="Guildford",
doi="10.1007/978-3-030-58951-6\{_}34",
isbn="978-3-030-58950-9",
url="https://link.springer.com/chapter/10.1007/978-3-030-58951-6_34"
}