Utilização de dicionários probabilísticos personalizados para decifrar arquivos em análises periciais

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Kuppens, Luciano Lima
Data de Publicação: 2012
Tipo de documento: Dissertação
Idioma: por
Título da fonte: Repositório Institucional da UnB
Texto Completo: http://repositorio.unb.br/handle/10482/10411
Resumo: Dissertação (mestrado)—Universidade de Brasília, Faculdade de Tecnologia, Departamento de Engenharia Elétrica, 2012.
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spelling Utilização de dicionários probabilísticos personalizados para decifrar arquivos em análises periciaisUse of custom probabilistic dictionaries to decipher files during a forensic analysisRecuperação da informação - criptografia de dados (Computação)Computadores - controle de acesso - senhasSistemas de recuperação da informação - segurançaProbabilidadesDissertação (mestrado)—Universidade de Brasília, Faculdade de Tecnologia, Departamento de Engenharia Elétrica, 2012.O objetivo do presente trabalho é determinar se senhas geradas com gramáticas probabilísticas especializadas são mais eficazes para decifrar arquivos que os métodos normalmente utilizados durante uma análise pericial. Foi realizado um extenso estudo sobre utilização de senhas e uma análise comparativa dos métodos existentes para recuperá-las. O resultado da análise de cinquenta mil senhas de usuários brasileiros foi apresentado. Com essas senhas, coletadas durante a elaboração desta obra, foi criada uma gramática probabilística especializada brasileira que se mostrou bastante eficaz em relação a outras técnicas de recuperação de senhas, como regras de alteração, cadeias de Markov e força bruta. Essa gramática recuperou senhas mais complexas e mais rapidamente que as outras técnicas. No total, utilizando todos os métodos, foram descobertas 85% das senhas do grupo de controle. Finalmente, para utilização prática durante análises periciais, foi proposto o uso de Dicionários Probabilísticos Personalizados criados a partir da gramática brasileira e de dados biográficos e palavras-chave do caso sendo analisado. ______________________________________________________________________________ ABSTRACTThe objective of this study is to determine whether passwords generated with specialized probabilistic grammars are more effective to decipher files than the methods typically used during a forensic analysis. We conducted an extensive study on the use of passwords and a comparative analysis of existing methods to retrieve them. The result of the analysis of fifty thousand Brazilian user passwords was presented. With these passwords, collected during the preparation of this work, a Brazilian specialized probabilistic grammar was created. It proved quite effective in relation to other password recovery techniques, such as mangling rules, Markov chains and brute force. This grammar recovered faster and more complex passwords than the other techniques. In total, using all methods, 85% of passwords in the control group were discovered. Finally, for real application during a forensic analysis, we proposed the use of Custom Probabilistic Dictionaries created from the Brazilian grammar, biographical data and the wordlist of the case under analysis.Faculdade de Tecnologia (FT)Departamento de Engenharia Elétrica (FT ENE)Programa de Pós-Graduação em Engenharia ElétricaNascimento, Anderson Clayton AlvesKuppens, Luciano Lima2012-05-11T14:38:03Z2012-05-11T14:38:03Z2012-05-112012-01-31info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisapplication/pdfKUPPENS, Luciano Lima. Utilização de dicionários probabilísticos personalizados para decifrar arquivos em análises periciais. 2012. xiii, 99 f., il. Dissertação (Mestrado em Engenharia Elétrica)—Universidade de Brasília, Brasília, 2012.http://repositorio.unb.br/handle/10482/10411info:eu-repo/semantics/openAccessporreponame:Repositório Institucional da UnBinstname:Universidade de Brasília (UnB)instacron:UNB2024-03-01T16:06:12Zoai:repositorio.unb.br:10482/10411Repositório InstitucionalPUBhttps://repositorio.unb.br/oai/requestrepositorio@unb.bropendoar:2024-03-01T16:06:12Repositório Institucional da UnB - Universidade de Brasília (UnB)false
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