PassGPT è un modello di intelligenza artificiale rivoluzionario, allenato su milioni di password rubate, che ha il potenziale di rafforzare significativamente la sicurezza online. Questa nuova tecnologia AI può aiutare a creare password più robuste e resistenti agli attacchi, offrendo una linea di difesa più solida per gli utenti di internet in tutto il mondo.
In un contesto di trading e investimenti online, la sicurezza delle password è un elemento fondamentale. Con l’aumento delle operazioni finanziarie digitali e della prevalenza dei sistemi di trading algoritmico, la protezione delle informazioni degli utenti è diventata più importante che mai. Una password debole o facilmente indovinabile può rendere vulnerabili gli account degli utenti, portando a potenziali perdite finanziarie. Ecco dove entra in gioco PassGPT. Con la sua capacità di generare password sicure e complesse, PassGPT può fornire un livello di sicurezza aggiuntivo per i trader e gli investitori online. Inoltre, la comprensione e la modellizzazione dei modelli comuni nelle password possono consentire a PassGPT di identificare le password deboli e suggerire alternative più forti.
Ma PassGPT non si ferma alla generazione di password. Con il suo approccio basato su AI, è in grado di adattarsi e imparare dai nuovi set di dati, migliorando continuamente le sue capacità di prevenzione delle minacce. Questa capacità di apprendimento continuo rende PassGPT un potenziale strumento potente per la protezione delle informazioni finanziarie e la promozione di una maggiore sicurezza nel trading e negli investimenti online.
Cos’è PassGPT? Come funziona? Perchè è importante anche per il trading
PassGPT è un modello di apprendimento automatico basato su transformer, addestrato per prevedere e generare password. È stato addestrato su milioni di password trapelate per comprendere i modelli comuni nelle scelte di password umane. Questa capacità di generare password probabili lo rende uno strumento utile nella ricerca sulla sicurezza informatica, in particolare per testare la robustezza delle password.
Per quanto riguarda il trading, è importante ricordare che una componente fondamentale di qualsiasi attività di trading online è la sicurezza delle informazioni. Questo include non solo le informazioni finanziarie, ma anche i dettagli di accesso come username e password. Il trading online è spesso un obiettivo attraente per gli hacker e le password deboli possono rappresentare un punto debole che gli aggressori possono sfruttare.
PassGPT può quindi avere un impatto diretto sulla sicurezza del trading online, aiutando a rafforzare la sicurezza delle password e potenzialmente riducendo il rischio di attacchi informatici. Per esempio, potrebbe essere utilizzato per testare la forza delle password utilizzate dagli utenti di una piattaforma di trading, aiutando a identificare e a correggere le password deboli prima che possano essere sfruttate.
Inoltre, il machine learning e l’intelligenza artificiale stanno diventando sempre più centrali nel settore del trading. Modelli come PassGPT dimostrano le capacità avanzate di queste tecnologie, che vanno ben oltre la generazione di password. Ad esempio, modelli simili potrebbero essere addestrati per prevedere i movimenti del mercato, analizzare le notizie finanziarie o automatizzare aspetti del processo di trading. Quindi, mentre PassGPT stesso potrebbe non essere direttamente applicato al trading, le tecniche e le tecnologie che lo sottendono potrebbero avere un impatto significativo sul settore.
PassGPT Allenamento su Milioni di Password Rubate 🔐
PassGPT è stato addestrato su una vasta gamma di password trapelate, a dimostrazione della sua straordinaria capacità di analizzare e apprendere da grandi quantità di dati. Questo allenamento intensivo ha permesso a PassGPT di sviluppare una comprensione profonda delle strutture comuni delle password, permettendo alla sua IA di generare password sicure e robuste.
Le password utilizzate per l’addestramento di PassGPT provengono da diverse fonti, tra cui LinkedIn e RockYou, due delle più grandi violazioni di dati della storia. Queste violazioni hanno esposto milioni di password, fornendo un vasto set di dati per l’allenamento del modello. L’uso di queste password ha permesso a PassGPT di modellare una vasta gamma di strutture e stili di password, aumentando la sua capacità di generare password resistenti e uniche.
Nel contesto del trading online e degli investimenti, l’uso di password sicure è di vitale importanza. Le password deboli possono essere facilmente indovinate o craccate, mettendo a rischio i fondi e le informazioni degli utenti. L’approccio di PassGPT, basato sull’analisi di milioni di password trapelate, offre un metodo per generare password che sono non solo uniche, ma anche estremamente difficili da indovinare o craccare. Qui il link per provare la demo.
E mentre PassGPT ha già dimostrato la sua efficacia nella creazione di password sicure, il suo vero potenziale potrebbe risiedere nella sua capacità di adattarsi e imparare continuamente. Con ogni nuova violazione di dati e ogni nuovo set di password, PassGPT può continuare a perfezionare e migliorare le sue capacità, rendendolo uno strumento estremamente potente per la sicurezza del trading e degli investimenti online.
Miglioramento della Sicurezza delle Password con PassGPT 🛡️
🔐 Introducing PassGPT🔓
Trained on password leaks, PassGPT can generate 20% more unseen passwords than existing GAN methods.
Joint work with @fperezcruz and @BrilandHitaj.
🧵 Let's dive into our key contributions. 🧵— Javi Rando (@javi_rando) June 6, 2023
| Sezione | Descrizione breve |
|---|---|
| Introduzione a PassGPT | Presentazione del modello di apprendimento automatico basato su transformer, addestrato per prevedere e generare password. |
| Allenamento su Milioni di Password Rubate | Discussione su come PassGPT sia stato addestrato su milioni di password trapelate per apprendere i modelli comuni nelle scelte di password degli utenti. |
| L’Architettura di PassGPT: un’introduzione | Presentazione dell’architettura di PassGPT, con particolare attenzione al modo in cui utilizza il modello transformer per prevedere e generare password. |
| 3.1 Set di dati utilizzati per l’allenamento | Descrizione dei set di dati utilizzati per addestrare PassGPT. |
| 3.2 Modelli PassGPT e PassVQT | Discussione sulle specifiche dei modelli PassGPT e PassVQT utilizzati negli esperimenti. |
| Valutazione delle Prestazioni di PassGPT | Discussione su come PassGPT e PassVQT siano stati valutati in termini di capacità di generare password che sono presenti nei set di dati di test. |
| Generazione di Password | Discussione sulla capacità di PassGPT di generare password probabili e sulla sua potenziale applicabilità nella ricerca sulla sicurezza informatica. |
L’Architettura di PassGPT: un’introduzione 🧠
L’architettura di PassGPT è costruita attorno a un modello di apprendimento profondo chiamato Transformer, noto per la sua versatilità e ampio utilizzo nell’elaborazione del linguaggio naturale. In particolare, PassGPT è un’implementazione dell’architettura GPT-2, progettata per la previsione autoregressiva di token in una sequenza.
Nel contesto della generazione di password, PassGPT modella la probabilità di un carattere in una password, dato i caratteri precedenti. Ogni carattere di una password viene rappresentato come un token e viene alimentato alla rete in sequenza.
Per prevedere un carattere specifico in una password, il Transformer considera solo i caratteri precedenti come input e genera una distribuzione di probabilità su tutti i possibili caratteri successivi.
Come vengono generate le password da PassGPT?
Le password sono quindi generate campionando sequenzialmente da queste distribuzioni di probabilità. Il processo inizia con un token speciale che segnala l’inizio di una password, e continua fino a quando viene campionato un altro token speciale che segnala la fine della password.
Una caratteristica distintiva di PassGPT è la sua capacità di generare password che non sono state viste durante l’addestramento. Questo è possibile grazie all’approccio autoregressivo dell’architettura GPT-2, che permette al modello di generare nuovi token basandosi solo sul contesto dei token precedenti.
Nel campo del trading online e degli investimenti, PassGPT potrebbe avere molteplici applicazioni. Ad esempio, potrebbe essere utilizzato per generare password uniche e sicure per conti di trading, o per creare sequenze di token sicure per l’autenticazione a due fattori. Con la sua architettura robusta e la sua capacità di apprendimento continuo, PassGPT si profila come uno strumento prezioso per migliorare la sicurezza nel trading online.
Set di dati utilizzati per l’allenamento di PassGPT📚
PassGPT è stato addestrato su una serie di set di dati composti da password che sono state precedentemente compromesse e rese disponibili pubblicamente. Tra questi, i più grandi sono i leak di RockYou e LinkedIn, utilizzati anche in precedenti studi di ricerca sulla sicurezza.
Per l’addestramento, questi set di dati sono stati suddivisi in set di addestramento e di test. Per esempio, per RockYou, sono state prese tutte le password di lunghezza massima di 10 e 16 caratteri, rispettivamente. L’80% di queste password è stato utilizzato come set di addestramento, mentre il rimanente 20% è stato utilizzato come set di test, eliminando le password presenti nel set di addestramento. Questo metodo ha permesso di testare la capacità del modello di generare password a bassa probabilità che non sono state viste durante l’addestramento.
Altri leak, come quelli di MySpace, phpBB e Hotmail, sono stati utilizzati come set di valutazione. In questi casi, sono state rimosse le password presenti nei set di addestramento di RockYou e LinkedIn.
Modelli PassGPT e PassVQT 🔄
PassGPT e PassVQT sono due architetture neurali diverse utilizzate per il problema della generazione di password. PassGPT si basa sull’architettura GPT-2, un modello autoregressivo di apprendimento profondo che predice il prossimo token in una sequenza basandosi solo sui token precedenti. Utilizza un vocabolario di 256 caratteri UTF-8 e modella la probabilità di ogni carattere di una password, dato i caratteri precedenti.
PassVQT, invece, migliora l’architettura del Transformer con la quantizzazione vettoriale dello spazio latente. Questo approccio ha dimostrato di migliorare la qualità del campionamento nei problemi di visione computazionale. PassVQT mappa ogni token di input in una rappresentazione latente, che viene poi quantizzata e utilizzata come input per un decoder autoregressivo.
Entrambi i modelli sono stati addestrati con l’ottimizzatore AdamW e un tasso di apprendimento iniziale di 5e-5 con decadimento lineare durante l’addestramento.
Valutazione delle Prestazioni di PassGPT 📊
La valutazione delle prestazioni di PassGPT si concentra principalmente sulla sua capacità di generare password. Questa è misurata dal numero di password del set di test che il modello è in grado di generare. Questa valutazione è confrontata con i modelli generativi di apprendimento profondo state-of-the-art, come PassGAN e la sua versione migliorata PassGAN+.
I risultati mostrano che PassGPT supera tutti gli altri modelli, riuscendo a recuperare il 41.9% del set di test con 10^9 tentativi di generazione, rispetto al 23.33% ottenuto dai modelli GAN più avanzati. Anche la versione PassVQT di PassGPT mostra prestazioni superiori a quelle del PassGAN originale e rimane vicina a quelle della versione migliorata.
Generazione di Password 🔢
La generazione di password è uno dei principali usi di PassGPT. Il modello utilizza una distribuzione parametrizzata sul suo vocabolario, condizionata sui token precedenti.
Inizia dal token di inizio password, <s>, e assegna una probabilità a ogni carattere nel suo vocabolario di essere il primo token della password. Poi, campiona da questa distribuzione, fissa il primo carattere e ripete il processo per trovare il secondo carattere, e così via. Il processo di campionamento per una password termina quando il token di fine password, </s>, viene campionato dalla distribuzione.
Conclusioni: il Futuro della Sicurezza delle Password con PassGPT
L’avvento di modelli di apprendimento profondo come PassGPT ha aperto nuove frontiere nella sicurezza delle password. Le sue abilità superiori di generazione di password potrebbero offrire una nuova direzione per la creazione di password più sicure. Inoltre, l’allineamento delle probabilità di PassGPT con gli stimatori di forza della password potrebbe portare a miglioramenti nella stima della forza delle password.
Tuttavia, il tuo testo non contiene le parole “buy”, “sell”, “short” e “long” da evidenziare. Se desideri che vengano evidenziate, ti preghiamo di includerle nel tuo testo.
Fonti ufficiali: https://javirandor.github.io/assets/pdf/passgpt2023rando.pdf
Cornell University: https://arxiv.org/abs/2306.01545
huggingface.co: https://huggingface.co/ykilcher/gpt-4chan#how-to-use
