Trots deras allestädes närvarande, många lösenordsmätare ger felaktiga beräkningar styrka. Dessutom förklarar de inte för användarna vad som är fel med deras lösenord eller hur man kan förbättra det. Vi beskriver utvecklingen och utvärderingen av en datadriven lösenordsmätare som ger noggrann hållfasthetsmätning och detaljerad återkoppling till användarna. Denna mätare kombinerar neurala nätverk och många noggrant kombinerade heuristik för att få lösenord och generera datadriven text återkoppling om användarens lösenord. Vi beskriver mätarens iterativa utveckling och slutliga design. Vi beskriver säkerhets- och användbarhetseffekterna av mätarens konstruktionsmått, granskade genom en 4.509-deltagande online-studie. Enligt den mer gemensamma lösenordssammansättningspolicy vi testade, fann vi att den datadrivna mätaren med detaljerad feedback ledde användare att skapa säkrare, och inte mindre minnesvärda, lösenord än en mätare med bara en bar som en hållfasthetsindikator.
På liknande sätt, Ur et al. REF föreslog en datadriven lösenordsmätare, som kombinerar neurala nätverk och många heuristik för att poängsätta lösenord och generera datadriven textfeedback om användarens lösenord.
Design and Evaluation of a Data-Driven Password Meter
{'venue': None, 'journal': 'Proceedings of the 2017 CHI Conference on Human Factors in Computing Systems', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}