Introduced by Juels and Rivest in 2013, Honeywords, which are decoy passwords stored alongside a real password, appear to be a proactive method to help detect password credentials misuse. However, despite over a decade of research, this technique has not been adopted by major authentication platforms. This position paper argues that the core concept of Honeywords has potential but requires more research on issues such as flatness, integration, and reliability, in order to be a practical deployable solution. This paper examines the current work on Honeyword generation, attacker modeling, and honeychecker architecture, analyzing the subproblems that have been addressed and ongoing issues that prevent this system from being more widely used. The paper then suggests a deployable framework that combines the attacker-resilient, context-aware decoy creation that Honeywords provide with easy integration into existing systems. Honeywords will only move from an academic idea to a practical security tool if technical advances are paired with secure and straightforward architectures, along with adaptive response handling and detailed configuration checks.


翻译:Honeywords由Juels和Rivest于2013年提出,作为一种与真实密码一同存储的诱饵密码,似乎是一种主动检测密码凭证滥用的方法。然而,尽管经过十多年的研究,该技术尚未被主流认证平台采纳。本立场论文认为,Honeywords的核心概念具有潜力,但需在平坦性、集成性和可靠性等问题上进行更多研究,才能成为实际可部署的解决方案。本文审视了当前关于Honeyword生成、攻击者建模和honeychecker架构的研究,分析了已解决的子问题及阻碍该系统更广泛应用的持续性问题。随后,本文提出了一个可部署的框架,该框架结合了Honeywords提供的抗攻击、上下文感知的诱饵生成能力,并易于集成到现有系统中。只有将技术进步与安全简洁的架构、自适应响应处理及详细配置检查相结合,Honeywords才能从学术理念转变为实用的安全工具。

0
下载
关闭预览

相关内容

论文(Paper)是专知网站核心资料文档,包括全球顶级期刊、顶级会议论文,及全球顶尖高校博士硕士学位论文。重点关注中国计算机学会推荐的国际学术会议和期刊,CCF-A、B、C三类。通过人机协作方式,汇编、挖掘后呈现于专知网站。
FlowQA: Grasping Flow in History for Conversational Machine Comprehension
专知会员服务
34+阅读 · 2019年10月18日
Stabilizing Transformers for Reinforcement Learning
专知会员服务
60+阅读 · 2019年10月17日
《DeepGCNs: Making GCNs Go as Deep as CNNs》
专知会员服务
32+阅读 · 2019年10月17日
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
专知会员服务
164+阅读 · 2019年10月12日
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
专知会员服务
41+阅读 · 2019年10月9日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
18+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
44+阅读 · 2019年1月3日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
18+阅读 · 2018年12月24日
STRCF for Visual Object Tracking
统计学习与视觉计算组
15+阅读 · 2018年5月29日
Hierarchical Imitation - Reinforcement Learning
CreateAMind
19+阅读 · 2018年5月25日
Focal Loss for Dense Object Detection
统计学习与视觉计算组
12+阅读 · 2018年3月15日
IJCAI | Cascade Dynamics Modeling with Attention-based RNN
KingsGarden
13+阅读 · 2017年7月16日
From Softmax to Sparsemax-ICML16(1)
KingsGarden
74+阅读 · 2016年11月26日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
13+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
3+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
47+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2014年12月31日
Arxiv
29+阅读 · 2023年2月10日
Arxiv
14+阅读 · 2021年6月30日
Attentive Graph Neural Networks for Few-Shot Learning
Arxiv
40+阅读 · 2020年7月14日
Arxiv
29+阅读 · 2020年3月16日
Arxiv
11+阅读 · 2018年4月8日
VIP会员
最新内容
2025年大语言模型进展报告
专知会员服务
3+阅读 · 4月25日
多智能体协作机制
专知会员服务
3+阅读 · 4月25日
非对称优势:美海军开发低成本反无人机技术
专知会员服务
6+阅读 · 4月25日
《美战争部小企业创新研究(SBIR)计划》
专知会员服务
7+阅读 · 4月25日
《军事模拟:将军事条令与目标融入AI智能体》
专知会员服务
10+阅读 · 4月25日
【NTU博士论文】3D人体动作生成
专知会员服务
7+阅读 · 4月24日
以色列军事技术对美国军力发展的持续性赋能
专知会员服务
8+阅读 · 4月24日
《深度强化学习在兵棋推演中的应用》40页报告
专知会员服务
14+阅读 · 4月24日
《多域作战面临复杂现实》
专知会员服务
10+阅读 · 4月24日
《印度的多域作战:条令与能力发展》报告
专知会员服务
5+阅读 · 4月24日
相关VIP内容
FlowQA: Grasping Flow in History for Conversational Machine Comprehension
专知会员服务
34+阅读 · 2019年10月18日
Stabilizing Transformers for Reinforcement Learning
专知会员服务
60+阅读 · 2019年10月17日
《DeepGCNs: Making GCNs Go as Deep as CNNs》
专知会员服务
32+阅读 · 2019年10月17日
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
专知会员服务
164+阅读 · 2019年10月12日
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
专知会员服务
41+阅读 · 2019年10月9日
相关资讯
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
18+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
44+阅读 · 2019年1月3日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
18+阅读 · 2018年12月24日
STRCF for Visual Object Tracking
统计学习与视觉计算组
15+阅读 · 2018年5月29日
Hierarchical Imitation - Reinforcement Learning
CreateAMind
19+阅读 · 2018年5月25日
Focal Loss for Dense Object Detection
统计学习与视觉计算组
12+阅读 · 2018年3月15日
IJCAI | Cascade Dynamics Modeling with Attention-based RNN
KingsGarden
13+阅读 · 2017年7月16日
From Softmax to Sparsemax-ICML16(1)
KingsGarden
74+阅读 · 2016年11月26日
相关论文
Arxiv
29+阅读 · 2023年2月10日
Arxiv
14+阅读 · 2021年6月30日
Attentive Graph Neural Networks for Few-Shot Learning
Arxiv
40+阅读 · 2020年7月14日
Arxiv
29+阅读 · 2020年3月16日
Arxiv
11+阅读 · 2018年4月8日
相关基金
国家自然科学基金
2+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
13+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
3+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
47+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2014年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员