パスワード強度テスター

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パスワードをテストする

現在のパスワードはどれくらい安全ですか? 複数のアカウントに使用するパスワードですか? 誰かと共有したことがありますか? このパスワードはどのくらい持っていますか?

これらすべての要因により、パスワードの安全性はさらに低下します.

強力なパスワードを作成する

使っていますか "強い" すべてのWebアカウントのパスワード? 私たちを使用しますか "パスワードの提案" 未満? 簡単だ. 世界中から毎日のニュースコレクションをお届けします.

ニュースの見出しをパスワードとして使用する. 覚えやすい, そして明らかに非常に強い. 数字や記号を追加してさらに強くする. それはあなたが覚えておかなければならない唯一のパスワードです. LogmeOnceオンラインパスワードジェネレーターを使用すると、パスワードを生成できます. それが強力なパスワードです.

パスワードとオンラインセキュリティの詳細.

ブルートフォース攻撃とは?
エントロピーとは?
パスワード強度とは?
パスワードクラッキングとは?
パスワードマネージャーとは?
シングルサインオンとは (SSO)?
アイデンティティ管理とは (IdM)?



ブルートフォース攻撃とは?

「暗号では, 総当たり攻撃, または徹底的なキー検索, できる戦略です, 理論的には, 暗号化されたデータに対して使用される. このような攻撃は、暗号化システムの他の弱点を利用することができない場合に利用される可能性があります (存在する場合) それは仕事をより簡単にするでしょう. 正しいキーが見つかるまで、すべての可能なキーを体系的にチェックします. 最悪の場合, これには、検索スペース全体をトラバースする必要があります.

暗号化で使用されるキーの長さは、総当たり攻撃を実行する実際的な実現可能性を決定します, 長いキーでは、短いキーよりも指数関数的にクラックが困難. エンコードするデータを難読化することにより、ブルートフォース攻撃の効果を弱めることができます, 攻撃者がコードをクラックしたことを攻撃者が認識しにくくするもの. 暗号化システムの強さの尺度の1つは、攻撃者が理論上、攻撃者がブルートフォース攻撃を成功させるまでにかかる時間です。. 強力なパスワードを生成することが重要です.

ブルートフォース攻撃はブルートフォース検索のアプリケーションです, すべての候補を列挙し、それぞれをチェックする一般的な問題解決手法。」

ウィキペディアのソース : ブルートフォース攻撃

エントロピーとは?

情報理論: エントロピーは確率変数に関連する不確実性の尺度です. この文脈で, この用語は通常シャノンのエントロピーを指します, メッセージに含まれる情報の期待値を定量化します. エントロピーは通常ビット単位で測定されます, nats, または禁止.

データ圧縮: エントロピーは、最強のロスレスのパフォーマンスを効果的に制限します (またはほぼ無損失) 圧縮可能, 理論的には典型的なセットを使用して、または実際にはハフマンを使用して実現できます。, Lempel-Zivまたは算術コーディング. 既存のデータ圧縮アルゴリズムのパフォーマンスは、多くの場合、データブロックのエントロピーの概算として使用されます. コルモゴロフの複雑さも参照してください. 実際には, 圧縮アルゴリズムには、エラーから保護するために、チェックサムの形式で慎重に冗長性を意図的に組み込む.

前書き: エントロピ, 情報の意味で, 予測不可能性の尺度です. 例えば, コイントスのエントロピーを考える. コインが公正なとき, あれは, 頭の確率は尾の確率と同じです, コイントスのエントロピーはそれが可能な限り高いです. 以前のコイン投げの知識に基づいて次に何が起こるかを予測する方法はありません, 各トスは完全に予測不可能です. 公正なコインを使用した一連のコイントスには、1つのビットのエントロピーがあります。, 2つの可能な状態があるので, それぞれが他から独立しています. 頭が2つで尾が1つもないコインで一連のコインを投げる場合、エントロピーはゼロです。, コインは常に表に出るので, 結果は常に予測できます. 現実世界のほとんどのデータコレクションは、その中間にあります。. 一連の可能な結果のエントロピーの違いを理解することが重要です, そして特定の結果のエントロピー. 公正なコインの1回のトスは1ビットのエントロピーを持っています, しかし、特定の結果 (例えば. 「頭」) エントロピーがゼロ, 完全に「予測可能」であるため.

定義: ボルツマンのH-定理にちなんで名付けられました, シャノンは離散確率変数XのエントロピーHを可能な値で示した {x1, ..., xn} そして確率質量関数p(バツ) なので......