Vi introducerar kvantitativa användbarhets- och säkerhetsmodeller för att styra utformningen av lösenordshanteringssystem - systematiska strategier för att hjälpa användare att skapa och komma ihåg flera lösenord. På samma sätt som säkerhetsbevis i kryptografi bygger på komplexa-teoretiska antaganden (t.ex. hårdhet av factoring och diskret logaritm), kvantifierar vi användbarhet genom att införa användbarhetsantaganden. I synnerhet, lösenordshantering bygger på antaganden om mänskligt minne, t.ex., att en användare som följer en viss repetition schema kommer att framgångsrikt upprätthålla motsvarande minne. Dessa antaganden är informerade av forskning inom kognitiv vetenskap och kan testas empiriskt. Med tanke på repetitionskrav och användarens besöksschema för varje konto använder vi det totala antalet extra repetitioner som användaren skulle behöva göra för att komma ihåg alla sina lösenord som ett mått på användbarheten av lösenordssystemet. Vår användbarhetsmodell leder oss till en viktig observation: lösenord återanvändning gynnar användarna inte bara genom att minska antalet lösenord som användaren måste memorera, men ännu viktigare genom att öka den naturliga repetitionsfrekvensen för varje lösenord. Vi presenterar också en säkerhetsmodell som förklarar komplexiteten i lösenordshantering med flera konton och tillhörande hot, inklusive online, offline, och vanlig text lösenord läcka attacker. Observera att nuvarande lösenordshanteringssystem antingen är osäkra eller oanvändbara, presenterar vi Shared Cues -ett nytt system där den underliggande hemligheten är strategiskt delad över konton för att säkerställa att de flesta repetitionskrav är tillgodosedda naturligt samtidigt som den ger stark säkerhet. Konstruktionen använder den kinesiska resterna theorem för att uppnå dessa konkurrerande mål.
Blocki m.fl. REF övervägde problemet med att utveckla användbara och säkra system för hantering av lösenord – strategier för att skapa och komma ihåg flera lösenord.
Naturally Rehearsing Passwords
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}