ghostpack/deeppassCaçando senhas com aprendizado profundo
Aplicação dockerizada que analisa documentos em busca de candidatos a senhas.
O blogpost "DeepPass — Finding Passwords With Deep Learning" fornece mais detalhes sobre a abordagem e o desenvolvimento do modelo.
Para executar: docker-compose up
Isso exporá http://localhost:5000 onde documentos podem ser enviados.
A API pode ser usada manualmente em http://localhost:5000/api/passwords :
C:\Users\harmj0y\Documents\GitHub\DeepPass>curl -F "file=@test_doc.docx" http://localhost:5000/api/passwords
[{"file_name": "test_doc.docx", "model_password_candidates": [{"left_context": ["for", "the", "production", "server", "is:"], "password": "P@ssword123!", "right_context": ["Please", "dont", "tell", "anyone", "on"]}, {"left_context": ["that", "the", "other", "password", "is"], "password": "LiverPool1", "right_context": [".", "This", "is", "our", "backup."]}], "regex_password_candidates": [{"left_context": ["for", "the", "production", "server", "is:"], "password": "P@ssword123!", "right_context": ["Please", "dont", "tell", "anyone", "on"]}], "custom_regex_matches": null}]
Apache Tika é usado para extrair dados de vários formatos de documentos. Tensorflow Serving é usado para servir o modelo.
A rede neural é LSTM bidirecional:
embedding_dimension = 20
dropout = 0.5
cells = 200
model = Sequential()
model.add(Embedding(total_chars, embedding_dimension, input_length=32, mask_zero=True))
model.add(Bidirectional(LSTM(cells)))
model.add(Dropout(dropout))
model.add(Dense(1, activation='sigmoid'))
Foi treinada em 2.000.000 de senhas selecionadas aleatoriamente a partir de esta lista de senhas vazadas e 2.000.000 de termos extraídos de vários documentos obtidos por meio de Google dorks. As estatísticas para o conjunto de teste .1 são:
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loss : 0.04804224148392677
tn : 199446.0
fp : 731.0
fn : 3281.0
tp : 196542.0
------------------
accuracy : 0.9899700284004211
precision : 0.9962944984436035
recall : 0.983580470085144
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F1 score. : 0.9898966618590025
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O notebook de treinamento do modelo está em ./notebooks/password_model_bilstm.ipynb