대규모 비밀번호 데이터 유출이 증가함에 따라 연구자들은 실제 비밀번호 데이터를 활용하여 비밀번호 보안 연구를 수행할 수 있게 되었다. 그러나 유출된 데이터에는 실제 적용된 비밀번호 정책 정보가 포함되어 있지 않은 경우가 많아, 이를 유추하는 것이 어려운 문제가 발생한다.
보조 정보를 활용하여 대상 시스템의 비밀번호 분포를 자동으로 예측하고 이에 맞춰 공격 전략을 최적화할 수 있는 범용 비밀번호 모델을 제안한다.
사용자의 타이핑 패턴을 분석하여 키보드 입력 내용을 예측할 수 있다.
심층 학습 기술은 이미지, 오디오, 비디오 및 텍스트와 같은 다양한 유형의 디지털 미디어에 숨겨진 정보를 효과적으로 탐지할 수 있다. 이 기술은 기존의 기계 학습 기반 스테가노그래피 탐지 기법에 비해 복잡한 패턴과 특징을 자동으로 추출할 수 있어 더 나은 성능을 제공한다.
정보 인프라 설계 시 보안을 우선적으로 고려해야 하며, 사용자 중심의 접근법과 효과적인 정보 전달을 통해 보안 실행력을 높일 수 있다.
개인 정보 검색에서 개인 노이즈가 있는 측면의 중요성과 최적화된 다운로드 비용에 대한 연구.
이 연구는 이미지 스테가노그래픽 기술과 자연어 처리(NLP) 대규모 모델을 결합하여 스테가노그래픽 텍스트 추출의 정확성과 견고성을 향상시키는 새로운 방법을 논의합니다.
서버의 신뢰도에 따라 최적의 확률 할당을 통해 약한 개인 정보 검색을 최적화하는 방법을 제시한다.