真的是「密碼無用」？人工智慧可輕易破譯您的密碼

不久之前，有消息稱徵信公司 Equifax 宣布其系統中有 1.43 億人的個人信息已經被黑客惡意泄露，而令人擔憂的是，如果一個黑客想要通過直接破解你密碼發的方式訪問您的在線數據，恐怕用不了一個小時的時間就能完成。現在一個更壞的消息來了，科學家們已經利用 AI 創建了一個應用程序，結合現有的工具，從一組超過 4300 萬個領英的個人資料中推算出四分之一以上的賬戶密碼。研究人員稱如果黑客也掌握這門技術那後果不堪設想。

研究人員的目的其實是為了檢測密碼安全性，但這項技術原本就是一把「雙刃劍」。新的研究旨在通過應用深度學習來創建一套生成式的對抗網路 PassGAN，而其中的人工神經網路包括一個「發生器」和一個「鑒別器」。「發生器」，負責產生類似於實際例子（實際照片）的人工輸出（如圖像），「鑒別器」，試圖從假冒的例子中檢測出真實的例子。 它們彼此互助完善，直到發生器變成嫻熟的造假機器。研究人員之一 Giuseppe Ateniese 將發生器和鑒別器相應地比作警方的犯罪側寫師和目擊者。

此前使用最強大的密碼猜測程序 John Ripper 和 hashCat 使用了許多種技術 ， John Ripper 是直接暴力破解，隨機嘗試許多字元的組合直到得到正確的答案為止，hashCat 通過先前設置的密碼進行字元推斷。在一些網站中，利用這兩套套程序已經成功破解了 90% 以上的密碼，但由於破解需要手工編寫代碼，構建攻擊計劃，實際上會花費一整年的時間。

而 PassGAN 自行生成了領英集合中 12％ 的密碼，而 John Ripper 和 hashCat 的生成率分別為 6％ 至 23％。但將 PassGAN 和 hashCat 組合後能夠在領英集中破解 27％ 的密碼。研究人員表示 PassGAN 將會改進神經網路中的更多層級，並根據更多泄露的密碼進行訓練。他們還將 PassGAN 比做 AlphaGo，「AlphaGo設計出專家們從未見過的新策略，」Ateniese說。 「所以我個人相信，如果你給 PassGAN 提供足夠的數據，它就能設計出人類無法想到的規則。」

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