La Inteligencia Artificial Puede Adivinar Todas Tus Contraseñas, ¡Toma Precauciones!

por Atrevete y despierta
fuente  Despierta
por Despierta

Ahora, hay más malas noticias: los científicos han aprovechado el poder de la inteligencia artificial (IA) para crear un programa que, combinado con las herramientas existentes, ha figurado más de una cuarta parte de las contraseñas de un conjunto de más de 43 millones de perfiles de LinkedIn. Sin embargo, los investigadores dicen que la tecnología también puede ser usada para vencer a los malos en su propio juego.
El trabajo podría ayudar a los usuarios y a las empresas a medir la solidez de las contraseñas, dice Thomas Ristenpart, un informático que estudia seguridad informática en Cornell Tech en la ciudad de Nueva York, pero que no participó en el estudio. “La nueva técnica también podría ser potencialmente usada para generar contraseñas falsas para ayudar a detectar brechas.”
inteligencia artificial puede adivinar contraseñas
Los programas de adivinación de contraseñas más potentes, John the Ripper y hashCat, utilizan varias técnicas. Uno es la simple fuerza bruta, en la que aleatoriamente prueban muchas combinaciones de caracteres hasta que consiguen el correcto.
Pero otros enfoques implican extrapolar a partir de contraseñas previamente filtradas y métodos probabilísticos para adivinar cada carácter en una contraseña basada en lo que venía antes. En algunos sitios, estos programas han adivinado más del 90% de las contraseñas. Pero han necesitado muchos años de codificación manual para construir sus planes de ataque.
El nuevo estudio tenía como objetivo acelerar este proceso mediante la aplicación del aprendizaje profundo, un enfoque inspirado en el cerebro en la vanguardia de la IA. Investigadores del Instituto Stevens de Tecnología en Hoboken, Nueva Jersey, comenzaron con una llamada red generativa adversarial, o GAN, que comprende dos redes neuronales artificiales.
Un “generador” intenta producir salidas artificiales (como imágenes) que se asemejan a ejemplos reales (fotos reales), mientras que un “discriminador” trata de detectar lo real a partir de lo falso. Ayudan a perfeccionarse entre sí hasta que el generador se convierte en un experto falsificador.
Giuseppe Ateniese, informático de Stevens y coautor de papel, compara el generador y el discriminador con un dibujante de la policía y un testigo ocular, respectivamente; el dibujante está tratando de producir algo que pueda pasar como un retrato preciso del criminal. Las GANs se han utilizado para crear imágenes realistas, pero no se han aplicado mucho al texto

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