La compañía Home Security Heroes ha creado la herramienta PassGAN, que es un generador de contraseñas basado en una red neuronal llamada GAN. Esta red utiliza técnicas de aprendizaje automático para generar contraseñas seguras.
La empresa suministró a PassGAN 15.680.000 contraseñas comunes de entre cuatro y 18 caracteres para entrenar el modelo. Como resultado, PassGAN puede descifrar el 51% de las contraseñas comunes en menos de un minuto, el 65% en menos de una hora, el 71% en menos de un día y el 81% en menos de un mes.
Según una empresa de ciberseguridad, una red neuronal puede descifrar contraseñas de siete caracteres que contengan números, letras mayúsculas y minúsculas y símbolos en menos de 6 minutos. Incluso una contraseña similar de 10 caracteres podría ser descifrada en un plazo de 5 años por el software. Por lo tanto, la empresa aconseja a los usuarios cambiar sus contraseñas cada 6 meses y utilizar contraseñas diferentes para cada cuenta.
Los creadores de PassGAN destacaron algunas características que hacen que las contraseñas sean más seguras. Se recomienda que tengan al menos 15 caracteres y contengan dos letras mayúsculas y minúsculas, números y símbolos. Además, se aconseja a los usuarios evitar patrones de contraseña obvios, incluso si cumplen con los requisitos de longitud y tipos de caracteres necesarios.
Red neuronal
Una red neuronal es un modelo computacional que se inspira en el funcionamiento del cerebro humano para procesar información y aprender de ella. Esta tecnología se ha vuelto cada vez más popular en los últimos años debido a su capacidad para manejar grandes cantidades de datos y llevar a cabo tareas complejas como el reconocimiento de voz, la visión artificial, la traducción de idiomas y la predicción de patrones.
Las redes neuronales están compuestas por un gran número de unidades interconectadas, llamadas neuronas artificiales. Cada neurona recibe entradas de otras neuronas, realiza una serie de cálculos matemáticos y produce una salida que se envía a otras neuronas. La información fluye a través de estas conexiones y las neuronas ajustan sus pesos y umbrales para optimizar el rendimiento de la red en función de los datos de entrenamiento.
El proceso de entrenamiento de una red neuronal implica la presentación repetida de un conjunto de datos de entrada y la retroalimentación de la salida de la red en comparación con la salida esperada. A medida que la red ajusta sus pesos y umbrales, se vuelve más capaz de predecir con precisión la salida correcta para nuevas entradas.
Hay varios tipos de redes neuronales, incluyendo redes neuronales de alimentación directa, redes neuronales recurrentes y redes neuronales convolucionales. Cada tipo está optimizado para tareas específicas y utiliza diferentes arquitecturas y algoritmos de entrenamiento.
Las redes neuronales han demostrado ser muy efectivas en una amplia gama de aplicaciones, incluyendo el procesamiento del lenguaje natural, el reconocimiento de imágenes, la detección de fraude financiero y la predicción del comportamiento del mercado. Sin embargo, también tienen limitaciones y desafíos, como la necesidad de grandes conjuntos de datos de entrenamiento y la dificultad de interpretar cómo funcionan internamente.
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