생성형 AI 모델의 대규모 비밀번호 생성 및 추측공격 성능 검증

윤지원; 황연정; 레티투흐엉; 김호원

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자료유형: 학술저널

저자정보: 윤지원 (부산대학교) 황연정 (부산대학교) 레티투흐엉 (부산대학교) 김호원 (부산대학교)

저널정보: 한국정보보호학회 정보보호학회논문지 정보보호학회논문지 제34권 제6호

발행연도: 2024.12

수록면: 1,557 - 1,566 (10page)

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비밀번호 추측 공격이 진보하면서 기존 비밀번호 보안 방책의 효율성을 재고할 필요가 있다. 본 논문은 생성형 AI의 대규모 비밀번호 생성에 기반한 추측 공격에 대해 연구하였다. 본 논문에서는 트랜스포머 기반 아키텍처의 장점과 언어 모델이 갖는 실제적인 비밀번호 생성의 장점을 결합한 하이브리드 모델인 PassGPT+Llama3.2를 제안한다. 비밀번호 유출 공개 데이터셋 수집 및 전처리 과정을 거쳐 비밀번호의 다양하고 복잡한 구조를 반영한 데이터셋을 구축하였으며, 이를 활용하여 학습 및 검증을 수행하였다. 본 논문에서 제안한 모델은 학습 시 1시간 45분 소요되었으며, 비밀번호 생성에 22분이 소요되었다. 또한 본 논문에서 제안하는 모델은 기존 모델에 비해 높은 Hit Rate를 보였으며, 이는 실제적인 비밀번호를 생성하는 모델의 우수한 능력을 보여준다. 본 연구는 비밀번호 보안에 있어서의 생성형 AI의 역할을 확인하고 AI 기반 추측 공격에 대한 진보된 방어책이 필요함을 시사한다.

#Password Guessing #Password Security #Generative AI #LLMs

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Dell'Amico, Matteo, Pietro Michiardi, and Yves Roudier, “Password strength: An empirical analysis,” 2010 Proceedings IEEE INFOCOM, pp.1-9, Mar. 2010.

Bonneau, Joseph, “The science of guessing: analyzing an anonymized corpus of 70 million passwords,” 2012 IEEE symposium on security and privacy, pp. 538-552, May. 2012.

Goodfellow, Ian, et al, “Generative adversarial nets.” Advances in neural information processing systems, vol.27, Jun. 2014.

Hashcat, “New attack on WPA/WPA2 using PMKID” https://hashcat.net/forum/thread-7717.html, 2024.10.21

Vaswani, A, “Attention is all you need,” Proceedings of the 31st International Conference on Neural Information Processing Systems, pp. 6000-6010, Dec. 2017

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