[论文解读] Measuring Password Strength: An Empirical Analysis

Matteo Dell’Amico, Pietro Michiardi+1 more|ArXiv.org|Jul 20, 2009

User Authentication and Security Systems被引用 10

一句话总结

本文基于来自意大利即时通讯服务器的近10,000个真实密码，进行了实证分析，通过搜索空间大小衡量密码强度，并评估了字典攻击与马尔可夫链攻击技术的有效性。研究发现，密码强度差异显著，随着攻击投入的增加，破解成功率的提升呈现递减趋势；其中，k=2和k=1的马尔可夫模型分别在约7×10^16次和约10^40次尝试后，成功破解了91.06%和99.71%的密码。

ABSTRACT

We present an in-depth analysis on the strength of the almost 10,000 passwords from users of an instant messaging server in Italy. We estimate the strength of those passwords, and compare the effectiveness of state-of-the-art attack methods such as dictionaries and Markov chain-based techniques. We show that the strength of passwords chosen by users varies enormously, and that the cost of attacks based on password strength grows very quickly when the attacker wants to obtain a higher success percentage. In accordance with existing studies we observe that, in the absence of measures for enforcing password strength, weak passwords are common. On the other hand we discover that there will always be a subset of users with extremely strong passwords that are very unlikely to be broken. The results of our study will help in evaluating the security of password-based authentication means, and they provide important insights for inspiring new and better proactive password checkers and password recovery tools.

研究动机与目标

• 分析在无密码强制机制下，用户实际选择的密码强度。
• 评估最先进的密码破解技术（特别是字典和马尔可夫链模型）在真实密码数据集上的有效性。
• 量化攻击投入（尝试次数）与成功率（被破解密码的百分比）之间的关系。
• 为系统设计者提供关于调整密码强度强制策略和密钥拉伸参数的实用建议。
• 基于密码强度分布，评估密码猜测攻击的成本-收益权衡。

提出的方法

• 本研究使用了从意大利即时通讯服务器收集的9,998个未加密密码的数据集。
• 密码强度通过估算搜索空间大小（即猜测密码所需尝试次数）来衡量。
• 作者应用了多种攻击技术：常见密码列表、语言特定字典（英语、意大利语），以及不同阶数k（1至5）的马尔可夫链模型。
• 对于高阶马尔可夫模型（k ≥ 3），使用算法2近似搜索空间，以避免显式枚举。
• 提出了一种多阶段攻击策略，按搜索空间大小递增的顺序组合字典与马尔可夫模型，以最大化破解效率。
• 记录并分析了每个攻击阶段的累计尝试次数与被破解密码的百分比。

实验结果

研究问题

• RQ1 在无强制机制的真实系统中，密码强度的实际分布如何？
• RQ2 字典攻击与马尔可夫链模型在破解真实用户密码方面，哪种更有效？
• RQ3 在密码破解成功率方面，额外的攻击投入何时开始出现收益递减？
• RQ4 搜索空间大小与不同攻击技术的成功率之间有何相关性？
• RQ5 对于希望在给定计算预算内最大化被破解密码数量的攻击者而言，最优的多阶段策略是什么？

主要发现

• 用户所选密码的强度差异极大，少数用户选择了极其强的密码，对猜测攻击具有高度抗性。
• 字典攻击对较弱密码最为有效，在约4050万次尝试后仅能破解44.26%的密码。
• k=5和k=4的马尔可夫模型分别在约4100万次和约4800万次尝试后，破解了45.05%和46.76%的密码。
• k=3和k=2的马尔可夫模型分别在约7.5亿次和7×10^16次尝试后，破解了58.10%和91.06%的密码。
• k=1的马尔可夫模型在约10^40次尝试后破解了99.71%的密码，表明即使最复杂的密码在穷举搜索下也易受攻击。
• 研究揭示了显著的收益递减效应：每次搜索空间减少一个数量级，破解成功率仅略有提升，使得高投入攻击的合理性降低。