Дослiдження застосування GAN мереж для пiдбору паролiв. Застосування GNPassGAN для зламу паролiв для неангломовних країн

Скорочена інформація про документ
dc.contributor.advisorКучинська, Наталiя Вiкторiвна
dc.contributor.authorДiдух, Максим Андрiйович
dc.date.accessioned2025-07-21T11:33:28Z
dc.date.available2025-07-21T11:33:28Z
dc.date.issued2025
dc.description.abstractДана робота присвячена дослiдженню застосування генеративно-змагальних мереж (GAN) для пiдбору паролiв, з особливим фокусом на кириличнi паролi. Об’єктом дослiдження є процес генерацiї та аналiзу паролiв за допомогою штучного iнтелекту, а предметом – архiтектура та ефективнiсть GNPassGAN для роботи з кириличними паролями. Проаналiзовано еволюцiю методiв вiд словникових атак до моделей глибинного навчання та дослiджено архiтектурнi переваги GNPassGAN над PassGAN. Експериментальнi результати демонструють високу ефективнiсть GNPassGAN (до 13,56% точностi вгадування з 25-кратним множником для паролiв фiксованої довжини). Встановлено, що транслiтерованi кириличнi паролi мають вдвiчi вищу точнiсть вгадування, нiж оригiнальнi кириличнi, а також краще статистичне вiдтворення (дивергенцiя JS 0,09 проти 0,15). Виявлено певнi обмеження моделi при роботi з кириличними паролями, що вказує на необхiднiсть подальшого вдосконалення архiтектури.
dc.description.abstractotherThis thesis investigates the application of Generative Adversarial Networks (GANs) for password cracking, with a special focus on Cyrillic passwords. The research object is the process of password generation and analysis using artificial intelligence, while the subject is the architecture and effectiveness of GNPassGAN for working with Cyrillic passwords. The evolution of methods from dictionary attacks to deep learning models is analyzed, and the architectural advantages of GNPassGAN over PassGAN are examined. Experimental results demonstrate high efficiency of GNPassGAN (up to 13.56% guessing accuracy with a 25x multiplier for fixed-length passwords). The study found that transliterated Cyrillic passwords have twice the guessing accuracy compared to original Cyrillic ones, as well as better statistical reproduction (JS divergence of 0.09 versus 0.15). Certain limitations of the model when working with Cyrillic passwords were identified, indicating the need for further architectural improvements
dc.format.extent101 c.
dc.identifier.citationДiдух, M. A. Дослiдження застосування GAN мереж для пiдбору паролiв. Застосування GNPassGAN для зламу паролiв для неангломовних країн : дипломна робота ... бакалавра : 113 Прикладна математика / Дiдух Максим Андрiйович. - Київ, 2025. - 101 с.
dc.identifier.urihttps://ela.kpi.ua/handle/123456789/75103
dc.language.isouk
dc.publisherКПІ ім. Ігоря Сікорського
dc.publisher.placeКиїв
dc.subjectгенеративнi змагальнi мережi
dc.subjectпiдбiр паролiв
dc.subjectGNPassGAN
dc.subjectкириличнi паролi
dc.subjectтранслiтерацiя
dc.subjectдивергенцiя єнсена-шеннона
dc.subjectкриптографiчна безпека
dc.subject.udc004.056.5:004.8
dc.titleДослiдження застосування GAN мереж для пiдбору паролiв. Застосування GNPassGAN для зламу паролiв для неангломовних країн
dc.title.alternativeResearch on the Application of GAN Networks for Password Guessing. GNPassGAN for Password Guessing in Non-English Speaking Countries
dc.typeBachelor Thesis

Файли

Контейнер файлів
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз
Назва:
Didukh_bakalavr.pdf
Розмір:
8.13 MB
Формат:
Adobe Portable Document Format
Завантажити
Ліцензійна угода
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз недоступний
Назва:
license.txt
Розмір:
8.98 KB
Формат:
Item-specific license agreed upon to submission
Опис:
Завантажити

Зібрання

Бакалаврські роботи (ММЗІ)
Бакалаврські роботи