Trots omfattande forskning om lösenord har empiriska studier av lösenordsstyrka begränsats av bristande tillgång till enkla lösenord, små datamängder och lösenordsuppsättningar som särskilt samlats in för en forskningsstudie eller från konton med lågt värde. Egenskaper hos lösenord som används för högvärdeskonton är därför fortfarande dåligt förstådda. Vi fyller denna lucka genom att studera de lösenord som används av över 25 000 lärare, personal och studenter vid ett forskningsuniversitet med en komplex lösenordspolicy. Viktiga aspekter av våra bidrag vilar på vår (indirekta) tillgång till lösenord i klartext. Vi beskriver vår datainsamlingsmetod, särskilt de många försiktighetsåtgärder vi vidtog för att minimera riskerna för användarna. Vi analyserar sedan hur gissningsbara de insamlade lösenorden skulle vara under en offline attack genom att utsätta dem för en toppmodern lösenordskrackning algoritm. Vi upptäcker betydande korrelationer mellan ett antal demografiska och beteendemässiga faktorer och lösenordsstyrka. Vi finner till exempel att användare som är knutna till datavetenskapsskolan gör lösenord mer än 1,8 gånger så starka som användare som är knutna till handelshögskolan. Dessutom finner vi att starkare lösenord korreleras med en högre felfrekvens. Vi jämför också gissningsbarheten och andra egenskaper hos de lösenord vi analyserade till uppsättningar som tidigare samlats in i kontrollerade experiment eller läckt från lågvärdeskonton. Vi hittar mer konsekventa likheter mellan universitetets lösenord och lösenord som samlats in för forskningsstudier under liknande kompositionspolicyer än vi gör mellan universitetets lösenord och undergrupper av lösenord som läckt från lågvärdeskonton som råkar följa samma policy.
Mazurek m.fl. REF fann vid mätning av lösenords gissabarhet för ett helt universitet att studenter anslutna till datavetenskapsskolan skapade 1,8 gånger starkare lösenord än de som var anslutna till handelshögskolan.
Measuring password guessability for an entire university
{'venue': "CCS '13", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}