Tiếng Việt

Văn bản & công cụ hàng ngày · Trình tạo mật khẩu

Số lượng entropy và máy đo cường độ: con số thực sự đo lường được gì

· Lý lịch

mật khẩu entropy strength-meters

Tính toán số lượng lựa chọn minh bạch bên cạnh thước đo màu đục
Hình minh họa vector ToolAcre gốc

Giải thích một chút entropy là gì, tại sao nó có thể được tính toán chính xác cho các mật khẩu được tạo nhưng chỉ ước tính cho những mật khẩu do con người chọn và tại sao máy đo cường độ và số liệu entropy thường không giống nhau.

Thanh màu xanh lá cây đã nói dối - một máy đo sức mạnh yêu thích 'P@ssw0rd2024' và nhún vai trước cụm mật khẩu sáu từ

ToolAcre không hiển thị thanh màu từ đỏ sang xanh hoặc chấp nhận mật khẩu để chấm điểm. Nó ước tính quá trình ngẫu nhiên được cấu hình trong trình tạo riêng của nó và nêu các giả định bên cạnh kết quả. Tuyên bố của sổ làm việc rằng một máy đo điển hình yêu thích một ví dụ và từ chối một ví dụ khác yêu cầu bằng chứng từ một triển khai được đặt tên, không phải là một phần của kho lưu trữ này.

Việc sửa tiêu đề đó rất quan trọng vì phép tính minh bạch và điểm số theo kinh nghiệm sẽ trả lời các câu hỏi khác nhau. ToolAcre biết nhóm, số lần rút, quy tắc phân cách và quy tắc phân cách. Nó không biết làm thế nào một sợi dây được chọn ở nơi khác được tạo ra, vì vậy nó từ chối ngụ ý rằng chỉ vẻ bề ngoài mới bộc lộ sức mạnh.

Thanh cường độ màu xanh lá cây nằm bên ngoài công cụ này; ToolAcre báo cáo ước tính trình tạo đã nêu

Một bit đại diện cho việc nhân đôi số kết quả có thể xảy ra như nhau. Nếu một trận hòa có N tùy chọn đồng nhất, đóng góp của nó là log₂(N). Lựa chọn độc lập thêm. Số học này chính xác đối với mô hình đã nêu, nhưng kho lưu trữ không cung cấp ngưỡng bit chung để tạo mật khẩu phù hợp cho mọi tài khoản.

Các mô hình mối đe dọa khác nhau và các giá trị được tạo vẫn dễ bị xâm phạm bởi các đường dẫn không liệt kê không gian. Một số lượng có thể so sánh các cài đặt trong khi vẫn không nói gì dứt khoát về lừa đảo, phần mềm độc hại, sử dụng lại, khôi phục hoặc đích lưu trữ thông tin xác thực không tốt.

Phép tính bit tuân theo số lượng lựa chọn đã được xác minh, không có ngưỡng an toàn chung

Chuỗi từ hiển thị tương tự có thể là kết quả của các chỉ mục ngẫu nhiên an toàn hoặc từ một người chọn một câu trích dẫn. Các chuỗi khớp nhau trong khi các quy trình khác nhau. ToolAcre ước tính giá trị đầu tiên vì mọi thao tác ngẫu nhiên đều được biết đến; nó không ước tính giây vì sở thích của con người và thứ tự của kẻ tấn công không được mô hình hóa.

Chế độ xem quy trình đầu tiên này cũng giải thích tại sao định dạng xác định không thêm entropy. Viết hoa và phân cách cố định sẽ biến đổi các từ đã chọn một cách có thể dự đoán được. Trường hợp ngẫu nhiên và dấu phân cách ngẫu nhiên thêm các lựa chọn rõ ràng vì công cụ thực hiện các lần rút mới cho chúng.

Ước tính mô tả quá trình tạo và cài đặt, không chỉ chuỗi hiển thị

Đối với các giá trị được tạo, gói có thể tính toán từ danh sách từ được lọc thực tế và các bản vẽ được định cấu hình. Chế độ ký tự sử dụng kích thước bảng chữ cái đã chọn và độ dài được yêu cầu. Những đầu vào này có thể nhìn thấy và kiểm tra được, cho phép ước tính thay đổi khi người dùng thu hẹp nhóm hoặc vô hiệu hóa một lớp.

Các giá trị do con người tạo ra cần một mô hình gồm những lựa chọn có thể xảy ra, không chỉ đơn thuần là một bảng chữ cái được nâng lên theo chiều dài chuỗi. ToolAcre không chứa mô hình đó và không mời người dùng dán thông tin xác thực hiện có, điều này cũng tránh làm lộ bí mật về điểm số đáng ngờ.

Cách thức hoạt động của máy đo cường độ — đếm quy tắc, kiểm tra từ điển và khớp mẫu cũng như vị trí mỗi loại gây hiểu lầm

Một số máy đo bên ngoài sử dụng từ điển, so khớp mẫu hoặc chẩn đoán thành phần, nhưng các quy tắc và phiên bản của chúng không phải là tài liệu nguồn ở đây. Do đó, bài viết này không tổ chức một cuộc thi giả chống lại máy đo “điển hình”. Một so sánh hợp lệ sẽ cần có tên triển khai, đầu vào và mã hiện tại.

Sự vắng mặt là có chủ ý. Hành vi heuristic có thể thay đổi độc lập với ToolAcre, trong khi ước tính trình tạo vẫn gắn với các hoạt động do kho lưu trữ kiểm soát. Người đọc nên giải thích một đồng hồ đo khác từ tài liệu của chính nó thay vì cho rằng mọi thanh màu xanh lá cây đều có nghĩa giống nhau.

Hành vi của máy đo sức mạnh của bên thứ ba là bằng chứng bên ngoài kho lưu trữ

Bắt đầu bằng sáu từ trong nhóm N đủ điều kiện dưới chữ thường và dấu cách cố định: đóng góp từ là 6 × log₂(N). Chuyển sang trường hợp ngẫu nhiên và thêm sáu lựa chọn nhị phân. Chuyển về dạng cố định và thêm từ thứ bảy; mức tăng là log₂(N). Mỗi sự khác biệt tuân theo một cài đặt hiển thị.

Đối với chế độ ký tự, hãy sử dụng bảng chữ cái đã chọn chính xác do nguồn báo cáo và nhân log₂ kích thước của nó với độ dài như ước tính của gói. Những tính toán này so sánh các quy trình được hỗ trợ. Họ không đưa ra ví dụ về thông tin xác thực, dự báo thời gian bẻ khóa hoặc đề xuất chung.

Ví dụ hoạt động: tính toán ba thay đổi cài đặt được hỗ trợ mà không cần mô phỏng đồng hồ đo

Entropy Shannon của ngữ liệu ngôn ngữ tự nhiên và các số liệu dự đoán nghiên cứu nằm ngoài phạm vi triển khai của trình tạo. Các mô hình mật khẩu được đào tạo theo kinh nghiệm cũng vậy. Việc kết hợp chúng với một phép tính lựa chọn thống nhất sẽ làm cho một từ quen thuộc “entropy” bao hàm một số định nghĩa không tương thích.

Trang giới hạn của sản phẩm đã đi theo con đường an toàn hơn: con số mô tả cài đặt theo các giả định đã nêu và ước tính thời gian là so sánh chứ không phải dự đoán. Giữ những vòng loại đó được đính kèm bất cứ khi nào con số được trích dẫn.

Bài học rút ra - cụm mật khẩu được tạo có entropy đã biết, đó là lý do tại sao Trình tạo mật khẩu có thể trung thực về độ mạnh

Cụm mật khẩu được tạo có mô hình có thể tính toán được vì ToolAcre kiểm soát và hiển thị các lựa chọn ngẫu nhiên. Sự minh bạch đó là tài sản hữu ích. Số bit thu được không phải là màu vẽ nội tại trên các ký tự và không đảm bảo an toàn trên mọi kẻ tấn công hoặc hệ thống.

Sử dụng ước tính để kiểm tra các thay đổi về cấu hình, sau đó giữ giá trị thực tế ở chế độ riêng tư và duy nhất. Không sử dụng ToolAcre làm người quản lý hoặc dán thông tin xác thực hiện có để đánh giá. Một mô hình rõ ràng chỉ tốt hơn một máy đo tự tin khi ranh giới của nó vẫn hiển thị.