Новият софтуер успя са подбере над 10 милиона пароли за LinkedIn акаунти.
Използва се алгоритъм с машинно обучение, който успя да подбере над 10 милиона пароли за акаунтите в социалната мрежа LinkedIn. Към днешен ден има няколко доказали се програми за генериране на пароли от подаден определен брой символи, като например hashCat и John the Ripper. Но специалистите от Технологичен институт Стивънс в САЩ създадоха нов тип генеративно-състезателна мрежа (Generative Adversarial Network, GAN), в която се използва нов начин на машинно обучение.
Алгоритъмът включва две невронни мрежи: едната генерира цифрови обекти, например изображения, а втората се обучава да разпознава оригиналите от генерираните. Тези две невронни мрежи са обединени в общия алгоритъм PassGAN. Вместо изображения, учените заредиха в програмата десетки милиони изтекли пароли от геймърския сайт RockYou и програмираха двете невронни мрежи да създадат на тази база стотици милиони нови пароли.
Генерираните от PassGAN пароли бяха сравнени с изтеглите в уеб-пространството пароли от LinkedIn акаунтите. PassGAN показа стабилни 12% генерирани правилни пароли, докато неговите конкуренти генерират от 6% до 23% верни пароли. Но най-добрият резултат бе получен при съвместната работа на PassGAN и hashCat. Двете програми заедно генерират 27% верни пароли за акаунтите на LinkedIn.
