Password strength estimation adapted for system clients in Lithuania

Abstract

Although password-based authentication is frequently used, it is also very insecure because weak passwords are so common. Password strength meters are tools that assist users in creating more secure passwords, of which the majority are created for English-speaking contexts and do not take into account the linguistic peculiarities of other languages. This Master’s thesis suggests a brand-new method for estimating password strength that has been customized for system clients in Lithuania. The purpose of the study is to conduct an experimental investigation of the performance of classification algorithms in determining the strength of passwords for Lithuanian users. The suggested password strength meter makes use of machine learning techniques to take into consideration the intricate morphological structure of the Lithuanian language, as well as English and Lithuanian dictionaries. The results show that the Levenshtein Ratio similarity function and the decision tree algorithm regularly outperform competing methods. The findings emphasize the significance of taking dataset and language-specific features into account when assessing password strength. The created password strength meter has the potential to advance the fields of machine learning and digital security by enhancing password security in Lithuania and other non-English speaking regions. Structure: introduction, literature review, state of the art, methodology, conclusions and recommendations, references. Thesis consist of 73 p. of text without appendixes, 20 pictures, 8 tables, 38 bibliographical entries. Appendixes included.

Nors dažnai naudojamas slaptažodžiu pagrįstas autentifikavimas, jis taip pat yra labai nesaugus, nes silpni slaptažodžiai yra labai dažni. Slaptažodžių stiprumo matuokliai yra įrankiai, padedantys vartotojams sukurti saugesnius slaptažodžius, iš kurių dauguma yra sukurti angliškai kalbantiems kontekstams ir neatsižvelgia į kitų kalbų kalbinius ypatumus. Šiame baigiamajame magistro darbe siūlomas naujas slaptažodžio stiprumo įvertinimo metodas, pritaikytas sistemų klientams Lietuvoje. Tyrimo tikslas – atlikti eksperimentinį klasifikavimo algoritmų veikimo, nustatant slaptažodžių stiprumą Lietuvos vartotojams, tyrimą. Siūlomas slaptažodžio stiprumo matuoklis naudoja mašininio mokymosi metodus, kad būtų atsižvelgta į sudėtingą lietuvių kalbos morfologinę struktūrą, taip pat anglų ir lietuvių žodynai. Rezultatai rodo, kad Levenshtein Ratio panašumo funkcija ir sprendimų medžio algoritmas reguliariai lenkia konkuruojančius metodus. Išvadose pabrėžiama, kad vertinant slaptažodžio stiprumą svarbu atsižvelgti į duomenų rinkinį ir specifines kalbos ypatybes. Sukurtas slaptažodžio stiprumo matuoklis turi potencialą pažengti į priekį mašininio mokymosi ir skaitmeninio saugumo srityse, padidindamas slaptažodžių saugumą Lietuvoje ir kituose ne anglakalbiuose regionuose. Darbą sudaro 6 dalys: įvadas, literatūros apžvalga, naujausia technika, metodika, išvados, literatūros sąrašas. Darbo apimtis – 73 p. teksto be priedų, 20 iliustr., 8 lent., 38 bibliografiniai šaltiniai. Atskirai pridedami darbo priedai.