I vanliga textbaserade lösenordssystem, brukar användare välja lösenord som är lätta att komma ihåg, ställa ut mönster, och är därmed sårbara för brute-force ordbok attacker. Detta får oss att fråga om andra typer av lösenord (t.ex. grafiska) också är sårbara för ordlista attack på grund av användare tenderar att välja minnesvärda lösenord. Vi föreslår en metod för att förutsäga och modellera ett antal sådana klasser för system där lösenord skapas enbart från en användares minne. Vi tror att dessa klasser definierar svaga lösenordssubrymder som lämpar sig för en attackordbok. För användarritade grafiska lösenord använder vi denna metod med kognitiva studier på visuell recall. Dessa kognitiva studier motiverar oss att definiera en uppsättning av lösenord komplexitetsfaktorer (t.ex. reflekterande symmetri och stroke räkna), som definierar en uppsättning klasser. För att bättre förstå storleken på dessa klasser och därmed, hur svaga lösenord subrymder de definierar kan vara, använder vi det grafiska lösenordsschemat "Draw-ASecret" (DAS) för Jermyn et al. [1999] som exempel. Vi analyserar storleken på dessa klasser för DAS under bekväma parameterval och visar att de kan kombineras för att definiera till synes populära subrymder som har bitstorlekar som sträcker sig från 31 till 41-en förvånansvärt liten andel av hela lösenordsutrymmet (58 bitar). Våra resultat stöder kvantitativt förslag på att användarritade grafiska lösenordssystem använder sig av åtgärder, såsom grafiska lösenordsregler eller riktlinjer och proaktiv lösenordskontroll.
Van Oorschot och Thorpe REF analyserade ytterligare kvantitativt storleken på dessa klasser för DAS under bekväma parameterval och visade att den populära subrymden är en förvånansvärt liten del av hela lösenordsutrymmet.
On predictive models and user-drawn graphical passwords
{'venue': 'TSEC', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}