트리 탐색을 활용한 딥 러닝 비밀번호 생성 기법

Abstract

본 논문은 딥 러닝을 이용한 비밀번호 생성 기법의 추론 과정을 트리 탐색과 접목하여 비밀번호 재생성 문제를 해결하고 추론 성능을 크게 향상한다. 최근 관련 분야의 연구 동향이 딥 러닝 모델의 개선에 집중한 반면, 본 논문에서 제시한 추론 방법을 이용하면 모델의 개선 없이 추론 방법의 변경만으로 2~12배의 높은 효율을 달성할 수 있음을 보인다. 또한, 본 논문에서 제시한 추론 기법은 현존하는 다양한 딥 러닝 모델 구조 중 시계열 모델을 사용하는 모든 구조에 접목될 수 있다.

This paper solves the password regeneration problem and significantly improves inference performance by combining the inference process of the password generation technique using deep learning with tree search. While recent works have focused on the improvement of deep learning models, the inference method presented in this paper shows that 2 to 12 times higher efficiency can be achieved only by changing the inference method without improving the model. In addition, the reasoning technique presented in this paper can be applied to any structure using a time series model among various existing deep learning model structures.