키워드 : GAN 알고리즘,  PassGAN, 패스워드 크래킹, 대응 알고리즘 개발

“본 내용은 ChatGPT와 QnA를 정리한 것으로 ChatGPT 가 작성한 부분에 있어서 임의 수정된 사실은 없습니다.”

Q1. GAN 알고리즘 설명해 주세요

GAN (Generative Adversarial Network) 알고리즘은 딥러닝 모델 중 하나로, 생성 모델(Generative Model) 중 하나입니다. GAN은 이론적으로 이미지, 음성, 텍스트 등 다양한 유형의 데이터를 생성할 수 있으며, 특히 이미지 생성 분야에서 널리 사용됩니다.

GAN은 생성자(Generator)와 판별자(Discriminator) 두 개의 모델로 이루어져 있습니다. 생성자 모델은 무작위로 생성된 노이즈 벡터와 같은 잠재 변수(latent variable)를 입력으로 받아서 실제 데이터와 유사한 가짜 데이터를 생성합니다. 반면에 판별자 모델은 실제 데이터와 생성자 모델이 생성한 가짜 데이터를 입력으로 받아서 이 데이터가 실제 데이터인지 가짜 데이터인지 구별합니다.

생성자와 판별자는 서로 대립(Adversarial)하면서 학습을 진행합니다. 생성자는 판별자가 구별하지 못하게끔 가짜 데이터를 생성하려고 노력하고, 판별자는 생성자가 생성한 가짜 데이터를 실제 데이터와 구별하려고 노력합니다. 이러한 과정에서 생성자는 점점 더 실제 데이터와 유사한 가짜 데이터를 생성하게 되고, 판별자는 점점 더 정확하게 가짜 데이터와 실제 데이터를 구별할 수 있게 됩니다.

GAN 알고리즘의 학습은 손실 함수(loss function)를 최소화하는 것입니다. 생성자는 판별자가 구별하지 못하는 가짜 데이터를 생성하기 위해 손실 함수를 최소화하며, 판별자는 실제 데이터와 가짜 데이터를 구별하기 위해 손실 함수를 최소화합니다. 이렇게 생성자와 판별자가 서로 경쟁하면서 모델이 최적화되고, 생성자는 실제 데이터와 유사한 가짜 데이터를 생성할 수 있게 됩니다.

GAN 알고리즘은 이미지 생성 분야에서 매우 성공적으로 적용되었으며, 최근에는 음성, 텍스트 등 다른 유형의 데이터 생성 분야에서도 사용되고 있습니다.

Q2. 패스워드 해킹 분야에서는 GAN이 어떻게 활용되고 있나요?

GAN은 패스워드 해킹 분야에서는 악용될 수 있는 기술 중 하나입니다. 예를 들어, GAN을 사용하여 유출된 사용자 정보를 이용하여 실제 사용자의 패스워드를 추측하거나 크래킹하는 시도가 있을 수 있습니다.

GAN은 생성 모델이므로, 실제 패스워드와 유사한 패스워드를 생성할 수 있습니다. 따라서, 불법적인 방법으로 유출된 사용자 정보를 이용하여 GAN을 학습시킨다면, 해당 사용자들의 패스워드를 무차별적으로 추측할 수 있게 됩니다. 또한, GAN을 이용하여 패스워드를 추출하는 기술도 있으며, 이를 이용하면 패스워드 크래킹에 성공할 수 있습니다.

그러나, 이러한 악용을 방지하기 위해서는 사용자들이 강력한 패스워드를 사용하도록 유도하고, 보안 수준이 높은 해시 함수를 사용하여 저장해야 합니다. 또한, 사용자 정보의 보안을 강화하고, 해킹 및 유출 사고를 예방하기 위해 보안 강화 및 감시 시스템을 구축하는 것이 중요합니다.

Q3. 패스워드 생성 알고리즘을 강화하여 GAN 패스워드 크래킹에 대응할 수 있나요?

패스워드 생성 알고리즘을 강화하여 GAN 패스워드 크래킹에 대응하는 것은 일부 가능하지만 완벽한 대응책은 아닙니다.

강력한 패스워드 생성 알고리즘을 사용하면, 무작위적이고 예측하기 어려운 패스워드를 생성할 수 있습니다. 이는 GAN이 패스워드를 크래킹하기 어렵게 만들어 줍니다. 따라서, 사용자들에게 강력한 패스워드 생성 규칙을 권고하고, 패스워드를 저장할 때 강력한 암호화 기술을 사용하여 안전하게 보호하는 것이 중요합니다.

하지만, GAN이 계속해서 발전하고 발전하는 AI 기술을 이용하여 패스워드를 크래킹할 수 있으므로, 보안 수준을 높이는 것만으로는 충분하지 않습니다. 따라서, 패스워드 보안을 강화하기 위해, 다층 보안 시스템과 같은 다양한 보안 기술을 결합하여 사용해야 합니다. 이러한 기술에는 이중 인증, 암호화된 저장소, IP 제한, 모바일 기기에서의 접속 제한, 사용자 인증 강화, 이상 행동 탐지 등이 포함됩니다.

결국, 패스워드 보안을 강화하는 것은 계속된 노력이 필요하며, 사용자들도 안전한 패스워드 관리 및 보호 방법을 학습하고 일관적으로 사용해야 합니다.

 

Q4. 패스워드 생성 시 단일 해시가 아닌 다중 즉 1,000번 이상의 해시를 하는 알고리즘을 사용한다면 GAN 패스워드 크래킹에 효과적으로 대응할 수 있지 않을까요?

단일 해시 함수보다 다중 해싱 함수를 사용하는 것은 GAN 패스워드 크래킹에 대응하는 데 일부 도움이 될 수 있습니다. 다중 해싱 함수를 사용하면 해싱의 반복을 통해 보안 수준을 높일 수 있으므로, GAN이 패스워드를 추측하기 어렵게 됩니다.

그러나, 다중 해싱 함수를 사용하여 패스워드 보안을 강화하는 것만으로는 충분하지 않습니다. GAN은 기술적으로 계속해서 발전하고 있으며, 더욱 강력한 컴퓨팅 리소스를 사용하여 패스워드를 크래킹할 수 있습니다. 따라서, 패스워드 보안을 강화하기 위해, 다중 해싱 함수 외에도 다른 보안 기술을 결합하여 사용해야 합니다.

또한, 다중 해싱 함수를 사용하면 패스워드 확인 시간이 길어질 수 있습니다. 따라서, 다중 해싱 함수를 사용하는 경우 성능 문제가 발생할 수 있으므로, 이를 극복하기 위해 적절한 하드웨어 구성 및 최적화를 고려해야 합니다.

따라서, 다중 해싱 함수를 사용하여 패스워드 보안을 강화할 수 있지만, 다른 보안 기술과 결합하여 사용해야 하며, 하드웨어 성능 문제를 고려해야 합니다.

 

Q5. 다중 해싱 함수를 사용할 때 최소 몇 번이면 GAN 패스워드 크래킹 방어에 좋을까요?

다중 해싱 함수를 몇 번 적용해야 하는지에 대한 정확한 답은 없습니다. 일반적으로는 1,000번 이상의 해시를 적용하는 것이 권장됩니다. 그러나, 보안 수준을 높이기 위해서는 최소한 이보다 더 많은 해시를 적용하는 것이 좋습니다.

다중 해싱 함수를 많이 적용할수록 GAN 패스워드 크래킹에 대응하는 데 도움이 되지만, 해시의 반복 횟수가 많을수록 패스워드 확인 시간이 길어질 수 있습니다. 따라서, 다중 해싱 함수를 적용할 때에는 성능과 보안 사이에서 적절한 균형을 유지하는 것이 중요합니다.

최근에는 단순한 다중 해싱 함수 대신에 비밀 번호 강도 측정 알고리즘(Password Strength Measurement Algorithm)과 같은 기술이 개발되고 있습니다. 이 알고리즘은 사용자가 생성한 패스워드의 강도를 측정하여 보다 강력한 패스워드를 권장하며, 다중 해싱 함수를 적용하는 것 외에도 다양한 방법으로 보안 수준을 높이는 데 도움을 줍니다.

 

Q6. GAN 패스워드 크래킹에 대응하기 위하여 해싱 전에 AES 알고리즘을 사용 후 다중 해싱을 하면 어떨까요?

AES 알고리즘을 사용하여 패스워드를 암호화하고, 그 결과를 다중 해싱하는 것은 GAN 패스워드 크래킹에 대응하는 데 도움이 될 수 있습니다. AES 알고리즘은 대칭 키 암호화 알고리즘으로, 블록 암호화 방식을 사용하여 데이터를 암호화합니다. 따라서, 패스워드를 AES 알고리즘으로 암호화하면 GAN이 패스워드를 추측하기 어렵게 됩니다.

그러나, AES 알고리즘을 사용하여 패스워드를 암호화하면 암호화된 결과가 항상 동일하기 때문에, 같은 패스워드에 대해 항상 같은 암호화 결과가 나타납니다. 이는 미리 계산된 레인보우 테이블(Rainbow Table)을 사용한 공격 등의 공격 기법에 취약할 수 있습니다.

따라서, AES 알고리즘을 사용하여 패스워드를 암호화하고, 그 결과를 다중 해싱하는 것은 GAN 패스워드 크래킹에 대응하는 데 도움이 되지만, 보안 강화를 위해서는 패스워드를 암호화하기 전에 salt(소금)이라는 무작위 데이터를 추가하여 암호화하는 것이 좋습니다. 이를 통해 미리 계산된 레인보우 테이블 공격 등의 공격을 방지할 수 있습니다.

 

Q7. PASSGAN 대응하기 위하여 어떻게 패스워드 알고리즘을 강화시킬 수 있을까요?

PASSGAN과 같은 GAN 기반 패스워드 생성 알고리즘에 대응하기 위해 다양한 보안 강화 방법을 적용할 수 있습니다. 몇 가지 예를 들어보겠습니다.

  1. 복잡한 패스워드 정책 적용: 패스워드 정책을 강화하면 패스워드가 추측하기 어려워지기 때문에 PASSGAN에 의한 공격을 방어할 수 있습니다. 패스워드 정책은 패스워드의 길이, 대문자/소문자/숫자/특수문자의 조합, 딕셔너리 단어의 사용 등을 규제할 수 있습니다.
  2. 솔트(salt) 사용: 솔트는 패스워드에 임의의 문자열을 추가하여 패스워드를 보호하는데 사용됩니다. 패스워드에 솔트를 적용하면 패스워드가 해시될 때 솔트와 함께 해시되기 때문에 해시된 값이 더 복잡해지며, 공격자가 패스워드를 추측하기 어려워집니다.
  3. 레인보우 테이블 방어: 레인보우 테이블은 미리 해시된 패스워드를 저장하는 데 사용되며, 해시된 패스워드를 추측할 때 사용됩니다. 패스워드를 해싱할 때 레인보우 테이블에 저장된 값과 동일한 해시 함수를 사용하지 않도록 하면 공격자가 레인보우 테이블을 이용한 공격을 방어할 수 있습니다.
  4. 다중 해싱(multi-hashing): 패스워드를 다중으로 해싱하면 패스워드의 안정성이 높아지며, 해시함수를 사용한 공격에 대한 대응력이 향상됩니다. 또한, 다중 해싱을 사용하면 PASSGAN 공격에 대응하기 위한 대안으로도 사용될 수 있습니다.
  5. 패스워드 암호화 알고리즘 적용: 패스워드를 암호화하면 해시 함수에 대한 의존성이 줄어들기 때문에 PASSGAN 공격에 대한 대응력이 향상됩니다. 대표적인 패스워드 암호화 알고리즘으로는 bcrypt, scrypt, PBKDF2 등이 있습니다.

위와 같은 방법들을 조합하여 패스워드를 보호하면 PASSGAN 공격에 대한 대응력을 향상시킬 수 있습니다.

 

참고 사이트

[1] 홈페이지, https://www.homesecurityheroes.com/ai-password-cracking/

[2] 매일경제, https://www.mk.co.kr/news/it/10709944

[3] 네이버 블로그, 안전한 패스워드, https://d2.naver.com/helloworld/318732