+7 (700) 521-36-15
алгоритмы паролей

алгоритмы генерации паролей

- Расширенные алгоритмы поиска пароля. - Поддержка всех версий Windows, включая Windows 7. - Поддерживает Windows (X64).

Генетические алгоритмы предназначены для решения задач оптимизации. Примером подобной задачи может служить обучение нейросети, то есть подбора таких значений весов, при которых достигается минимальная ошибка. При этом в основе генетического алгоритма лежит метод случайного поиска. Основным недостатком случайного поиска является то, что нам неизвестно сколько понадобится времени для решения задачи. Для того, чтобы избежать таких расходов времени при решении задачи, применяются методы, проявившиеся в биологии. При этом используются методы открытые при изучении эволюции и происхождения видов. Как известно, в процессе эволюции выживают наиболее приспособленные особи. Это приводит к тому, что приспособленность популяции возрастает, позволяя ей лучше выживать в изменяющихся условиях.
Впервые подобный алгоритм был предложен в 1975 году Джоном Холландом (John Holland) в Мичиганском университете. Он получил название "репродуктивный план Холланда" и лег в основу практически всех вариантов генетических алгоритмов. Однако, перед тем как мы его рассмотрим подробнее, необходимо остановится на том, каким образом объекты реального мира могут быть закодированы для использования в генетических алгоритмах. Представление объектов
Из биологии мы знаем, что любой организм может быть представлен своим <фенотипом, который фактически определяет, чем является объект в реальном мире, и генотипом, который содержит всю информацию об объекте на уровне хромосомного набора. При этом каждый ген, то есть элемент информации генотипа, имеет свое отражение в фенотипе. Таким образом, для решения задач нам необходимо представить каждый признак объекта в форме, подходящей для использования в генетическом алгоритме. Все дальнейшее функционирование механизмов генетического алгоритма производится на уровне генотипа, позволяя обойтись без информации о внутренней структуре объекта, что и обуславливает его широкое применение в самых разных задачах.
В наиболее часто встречающейся разновидности генетического алгоритма для представления генотипа объекта применяются битовые строки. При этом каждому атрибуту объекта в фенотипе соответствует один ген в генотипе объекта. Ген представляет собой битовую строку, чаще всего фиксированной длины, которая представляет собой значение этого признака. Кодирование признаков, представленных целыми числами
Для кодирования таких признаков можно использовать самый простой вариант – битовое значение этого признака. Тогда нам будет весьма просто использовать ген определенной длины, достаточной для представления всех возможных значений такого признака. Но, к сожалению, такое кодирование не лишено недостатков. Основной недостаток заключается в том, что соседние числа отличаются в значениях нескольких битов, так например числа 7 и 8 в битовом представлении различаются в 4-х позициях, что затрудняет функционирование генетического алгоритма и увеличивает время, необходимое для его сходимости. Для того, чтобы избежать эту проблему лучше использовать кодирование, при котором соседние числа отличаются меньшим количеством позиций, в идеале значением одного бита. Таким кодом является код Грея, который целесообразно использовать в реализации генетического алгоритма. Значения кодов Грея рассмотрены в таблице ниже:

Алгоритмы и структуры данных для начинающих: сортировка. 19 сентября 2015 в 13:53, Переводы.  GitPass — менеджер паролей на основе Git.

Таблица 1. Соответствие десятичных кодов и кодов Грея
8h
Таким образом, при кодировании целочисленного признака мы разбиваем его на тетрады и каждую тетраду преобразуем по коду Грея.
В практических реализациях генетических алгоритмов обычно не возникает необходимости преобразовывать значения признака в значение гена. На практике имеет место обратная задача, когда по значению гена необходимо определить значение соответствующего ему признака.
Таким образом, задача декодирования значения генов, которым соответствуют целочисленные признаки, тривиальна. Кодирование признаков, которым соответствуют числа с плавающей точкой
Самый простой способ кодирования, который лежит на поверхности – использовать битовое представление. Хотя такой вариант имеет те же недостатки, что и для целых чисел. Поэтому на практике обычно применяют следующую последовательность действий:
Разбивают весь интервал допустимых значений признака на участки с требуемой точностью.
Принимают значение гена как целочисленное число, определяющее номер интервала (используя код Грея).
В качестве значения параметра принимают число, являющиеся серединой этого интервала.
Рассмотрим вышеописанную последовательность действий на примере:
Допустим, что значения признака лежат в интервале [0,1]. При кодировании использовалось разбиение участка на 256 интервалов. Для кодирования их номера нам потребуется таким образом 8 бит. Допустим значение гена: 00100101bG (заглавная буква G показывает, что используется кодирование по коду Грея). Для начала, используя код Грея, найдем соответствующий ему номер интервала: 25hG->36h->54d. Теперь посмотрим, какой интервал ему соответствует… После несложных подсчетов получаем интервал [0,20703125, 0,2109375]. Значит значение нашего параметра будет (0,20703125+0,2109375)/2=0,208984375. Кодирование нечисловых данных

По умолчанию, Django использует алгоритм PBKDF2 с хэшем SHA256, механизм защиты паролей рекомендованный NIST.

При кодировании нечисловых данных необходимо предварительно преобразовать их в числа. Более подробно это описано в статьях нашего сайта, посвященных использованию нейронных сетей. Определение фенотипа объекта по его генотипу
Таким образом, для того, чтобы определить фенотип объекта (то есть значения признаков, описывающих объект) нам необходимо только знать значения генов, соответствующим этим признакам, то есть генотип объекта. При этом совокупность генов, описывающих генотип объекта, представляет собой хромосому. В некоторых реализациях ее также называют особью. Таким образом, в реализации генетического алгоритма хромосома представляет собой битовую строку фиксированной длины. При этом каждому участку строки соответствует ген. Длина генов внутри хромосомы может быть одинаковой или различной. Чаще всего применяют гены одинаковой длины. Рассмотрим пример хромосомы и интерпретации ее значения. Допустим, что у объекта имеется 5 признаков, каждый закодирован геном длинной в 4 элемента. Тогда длина хромосомы будет 5*4=20 бит 0010 1010 1001 0100 1101
теперь мы можем определить значения признаков Признак Значение гена Двоичное значение признака Десятичное значение признака Признак 1
из популяции выбираются две особи, которые будут родителями;
определяется (обычно случайным образом) точка разрыва;
потомок определяется как конкатенация части первого и второго родителя.
Рассмотрим функционирование этого оператора: Хромосома_1: 0000000000 Хромосома_2: 1111111111
Допустим разрыв происходит после 3-го бита хромосомы, тогда Хромосома_1: 0000000000 >> 000 1111111 Результирующая_хромосома_1 Хромосома_2: 1111111111 >> 111 0000000 Результирующая_хромосома_2
Затем с вероятностью 0,5 определяется одна из результирующих хромосом в качестве потомка.
Следующий генетический оператор предназначен для того, чтобы поддерживать разнообразие особей с популяции. Он называется оператором мутации. При использовании данного оператора каждый бит в хромосоме с определенной вероятностью инвертируется.
Кроме того, используется еще и так называемый оператор инверсии, который заключается в том, что хромосома делится на две части, и затем они меняются местами. Схематически это можно представить следующим образом 000 1111111 >> 1111111 000
В принципе для функционирования генетического алгоритма достаточно этих двух генетических операторов, но на практике применяют еще и некоторые дополнительные операторы или модификации этих двух операторов. Например, кроссовер может быть не одноточечный (как было описано выше), а многоточечный, когда формируется несколько точек разрыва (чаще всего две). Кроме того, в некоторых реализациях алгоритма оператор мутации представляет собой инверсию только одного случайно выбранного бита хромосомы. Схема функционирования генетического алгоритма
Теперь, зная как интерпретировать значения генов, перейдем к описанию функционирования генетического алгоритма. Рассмотрим схему функционирования генетического алгоритма в его классическом варианте.
Инициировать начальный момент времени $t=0$. Случайным образом сформировать начальную популяцию, состоящую из $k$ особей. $B_0 = {A_1,A_2, dots, A_k}$
Вычислить приспособленность каждой особи $F_{Ai} = fit(A_i)$ , $i=1…k$ и популяции в целом $F_t = fit(B_t)$ (также иногда называемую термином фиттнес). Значение этой функции определяет насколько хорошо подходит особь, описанная данной хромосомой, для решения задачи.
Выбрать особь $A_c$ из популяции $A_c = mbox Get(B_t)$
С определенной вероятностью (вероятностью кроссовера $P_c$) выбрать вторую особь из популяции $A_{c1} = mbox Get(B_t)$ и произвести оператор кроссовера $A_c = mbox {Crossing}(A_c, A_{c1})$.
С определенной вероятностью (вероятностью мутации $P_m$) выполнить оператор мутации $A_c = mbox {mutation}(A_c)$.
С определенной вероятностью (вероятностью инверсии $P_i$) выполнить оператор инверсии $A_c = mbox {inversion}(A_c)$.
Поместить полученную хромосому в новую популяцию $mbox {insert} (B_{t+1},A_c)$.
Выполнить операции, начиная с пункта 3, $k$ раз.
Увеличить номер текущей эпохи $t=t+1$.
Если выполнилось условие останова, то завершить работу, иначе переход на шаг 2.
Теперь рассмотрим подробнее отдельные этапы алгоритма.
Наибольшую роль в успешном функционировании алгоритма играет этап отбора родительских хромосом на шагах 3 и 4. При этом возможны различные варианты. Наиболее часто используется метод отбора, называемый рулеткой. При использовании такого метода вероятность выбора хромосомы определяется ее приспособленностью, то есть $P_{Get(Ai)} ~ Fit(A_i)/Fit(B_t)$. Использование этого метода приводит к тому, что вероятность передачи признаков более приспособленными особями потомкам возрастает. Другой часто используемый метод – турнирный отбор. Он заключается в том, что случайно выбирается несколько особей из популяции (обычно 2) и победителем выбирается особь с наибольшей приспособленностью. Кроме того, в некоторых реализациях алгоритма применяется так называе

Стандартный алгоритм восстановления паролей к PWL-файлам. Внимание! А на "десерт" - самое вкусненькое ;) - то


PBEWithHmacSHA1AndDESede: основанный на пароле алгоритм шифрования как определено в . RC2. Алгоритмы шифрования переменного размера ключа

Вопрос: с помощью какого алгоритма вычисляются хеши паролей для enable password и пользователей? 3 октября 2006


В users.usr дуйствительно хранится хэш пароля. Строится по алгоритму MD5. Кстати, алгоритм MD5 однонаправленный.


Алгоритмы ActivIdentity совместимы с апплетом одноразовых паролей для смарт-карт ActivIdentity, что позволит в дальнейшем без проблем перейти на использование

Алгоритм был впервые опубликован в апреле 1992 года в RFC 1321. После этого MD5 стал использоваться для решения самых разных задач, от хеширования паролей в13 октября 2013


25 октября в 14:14. Новый алгоритм для проверки надёжности паролей. Информационная безопасность.25 октября 2015


Вопрос об алгоритме шифрования паролей в СУБД Oracle практически не освещен в русскоязычной литературе и Интернет18 октября 2005

Алгоритм выбора попарно разных значений с n строк13 сообщений11 октября 2015


Привет всем! Кто-нибудь знает, сие чудо существует или нет? И где его взять?


Забыли пароль?  Оптимальный алгоритм (OPT). Выталкивание дольше всего не использовавшейся страницы.

OTP — one-time password, пароль, который может быть использован в процессе аутентификации только один раз. Основная цель использования одноразовых паролей — предотвращение атак «запись-воспроизведение»


Для алгоритма md5 результатом является 32-разрядное 16-ричное число  Хеширование паролей. Пароли пользователей обычно хранятся в базе или в файле.


Простейший или по сложнее алгоритм подбора паролей Просто сам алгоритм средствами PHP.20 ноября 2003

Однако криптоанализ CRC32 показал, что данный алгоритм является полностью обратимым для коротких паролей (до 4 символов)26 августа 2006


Логин: Пароль: Забыли пароль?  При составлении и записи алгоритма необходимо обеспечить, чтобы он обладал рядом свойств.


Алгоритмы по созданию сложных паролей. Алгоритм 1 1. Выбираем любое прилагательное. Например, «зажаренный».

2 FDSC: Для шифрования паролей используется необратимый алгоритм. Для шифрования кукиса — обратимый.


Выдерните прошивку, из роутера, и посмотрите каким алгоритмом хэшируются пароли. Больше вариантов нет. 3 декабря 2014


Существуют ли в природе алгоритмы шифрования, обеспечивающие дешифрацию любым из 2-х паролей? 6 декабря 2010

Обзор алгоритмов Шифрования. Вкратце: Сейчас в основе всех технологий по  Выбор стойких паролей (Борьба с подглядыванием паролей и клавиатурными


Продолжим: Можно ли заменить к чертям этот алгоритм шифрования паролей, да так, чтобы никто не мог просмотреть принцип его дешифровки в мозила, а сама программа его понимала?20 марта 2011


Меня интересует: - насколько эффектифен такой пароль/защита - как определить алгоритм (с чего начать, какие есть методы, чего почитать на эту тему).

Вы тут рассуждаете об алгоритмах, соли а ничего что у вас пароль по сети в открытом виде передается?