Detail publikace
Distributed PCFG Password Cracking
Zobal Lukáš, Ing. (FIT)
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"
}