Forscher der Ruhr-Uni Bochum haben sich mal angeschaut wie man mit Hilfe öffentlichen Informationen aus sozialen Netzwerken die Passwörter von Nutzern schneller erraten kann. Die Ergebnisse wurden dann in Vergleich zu anderen, bereits entwickelten Verfahren gestellt, die Passwörter hauptsächlich nach angenommener Häufigkeit und bestimmter Form (z.B. 6 Zeichen gefolgt von einer Zahl) sortieren und durchprobieren und so die Effizienz der Rateversuche deutlich verbessern. (OMEN, Ordered Markiv ENumerator).
Die Ergebnisse sind weniger deutlich als ich angenommen hätte. Die aufgearbeiteten Datensätze waren 60.000 E-Mail-Adressen mit dazugehörigen Passwörtern, die LulzSec im Juni 2011 veröffentlichte. Für diesen Datensatz wurde als “persönliche Information” nur der Username-Part der Mail herangezogen. Außerdem wurde eine ebenfalls 2011 auf pastebin.com veröffentlichte Liste von Facebook-Profilen überprüft. Die gepostete Liste enthielt nur E-Mails und Passwörter. Weitere Daten wurden von den öffentlich verfügbaren Facebook-Profilen heruntergeladen.
Insgesamt lässt sich festhalten, dass über 80% der überprüfen Passwörter kaum Übereinstimmungen mit den öffentlich verfügbaren Informationen enthalten. Auf der anderen Seite allerdings stimmen c.a. 35% aller Passwörter des Facebook-Datensatzes in mindestens einem Trigramm mit irgendeiner öffentlich verfügbaren Information überein.
Bei 100 Millionen Rateversuchen konnten die Forscher unter Zuhilfenahme öffentlich verfügbarer Informationen die Anzahl der erratenen Passwörter um 5% steigern, bei 1 Milliarde Versuchen um 3%. Diese niedrige Anstieg ist Folge aus der schon im vorherigen Abschnitt genannten niedrigen Zahl an Passwörtern, die überhaupt persönliche Informationen enthalten. Schaut man sich nur Passwörter an, die tatsächlich persönliche Informationen enthalten verbessert sich die Anzahl der erratenen Passwörter um bis zu 30%. Das Ergebnis ist wenig überraschend: Persönliche Informationen egal welcher Form sind schwächer und haben also nichts in einem Passwort verloren!
Insgesamt hätte ich eine deutliche Verbesserung erwartet. Allerdings ist das wohl bisher die erste wissenschaftliche Ausarbeitung mit dem Ziel persönliche Informationen zum Passwort-Cracken zu nutzen. Da kommen hoffentlich noch weitere interessante Studien, die dieses Modell verbessern.
When Privacy meets Security: Leveraging personal information for password cracking


