Хакерские атаки и утечки данных стали достаточно частыми явлениями в последние годы. Утечка данных может произойти по разным причинам, одна из них – похищение пароля пользователя. В системах настраиваются различные механизмы для проверки паролей, более того, при его создании пользователю почти всегда рекомендуют использовать цифры, буквы разного регистра и набор символов. Но и это не всегда спасает.
IT-специалисты делят пароли на простые и сложные. Чем проще пароль, тем он более уязвим перед хакерскими атаками. Поэтому учёные-математики СКФУ решили разработать такую методику использования технологии машинного обучения, которая позволит устранить недостатки существующих классических подходов по определению простоты пароля и «сообщит» пользователю, что именно ему необходимо исправить.
Разработанная модель использует алгоритмы для анализа частоты использования паролей, шаблонов их создания и наличия в базах утечек данных. Благодаря этим методам система способна выявлять потенциально опасные пароли. Искусственный интеллект помогает автоматизировать процесс оценки паролей и минимизировать риски, которые нельзя устранить традиционными средствами защиты.
«Слияние машинного обучения и кибербезопасности открывает новые возможности для защиты данных, позволяя выявлять уязвимости паролей и минимизировать риски, которые традиционные методы не могут предотвратить. Это важный шаг к созданию более безопасных цифровых инфраструктур в условиях растущих угроз», – рассказал заведующий заведующий кафедрой вычислительной математики и кибернетики СКФУ, доктор физико-математических наук Михаил Бабенко.
В будущем подобную систему разработчики планируют перевести в программный код. Он сможет помочь системным администраторам минимизировать вероятность потери данных.
Ранее студент СКФУ Глеб Дюдюн победил во Всероссийском конкурсе научных работ в области информбезопасности.
