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Glossaire

ngram_seq : évaluer la robustesse des Mots de Passe par l’analyse des séquences de caractères

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Explication de ngram_seq

ngram_seq :

  • est une méthode utilisée pour évaluer la force des mots de passe en analysant les séquences de caractères (n-grammes) à l’intérieur du mot de passe. Un n-gramme est une série de n caractères consécutifs dans une chaîne. Par exemple, dans la phrase « mot de passe », les trigrammes (n=3) seraient « mot », « ot « , « t d », etc.

Utilisation dans l’évaluation de mots de passe

  • Analyse des motifs : ngram_seq identifie des motifs communs de caractères qui apparaissent fréquemment dans les mots de passe.
  • Détection de faiblesse : Les mots de passe comportant des séquences de caractères prévisibles ou courantes sont jugés plus faibles.
  • Complexité accrue : En évitant des n-grammes courants et en utilisant des combinaisons uniques, les mots de passe deviennent plus difficiles à craquer.

Exemple d’application

  • Lors de l’évaluation d’un mot de passe, ngram_seq peut détecter des séquences telles que « 123 », « abc » ou des motifs de clavier comme « qwerty », et attribuer une note de sécurité en conséquence. L’algorithme contribue à identifier les parties du mot de passe qui nécessitent des améliorations pour augmenter la sécurité globale.

 

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Explication de ngram_seq

ngram_seq :

  • est une méthode utilisée pour évaluer la force des mots de passe en analysant les séquences de caractères (n-grammes) à l’intérieur du mot de passe. Un n-gramme est une série de n caractères consécutifs dans une chaîne. Par exemple, dans la phrase « mot de passe », les trigrammes (n=3) seraient « mot », « ot « , « t d », etc.

Utilisation dans l’évaluation de mots de passe

  • Analyse des motifs : ngram_seq identifie des motifs communs de caractères qui apparaissent fréquemment dans les mots de passe.
  • Détection de faiblesse : Les mots de passe comportant des séquences de caractères prévisibles ou courantes sont jugés plus faibles.
  • Complexité accrue : En évitant des n-grammes courants et en utilisant des combinaisons uniques, les mots de passe deviennent plus difficiles à craquer.

Exemple d’application

  • Lors de l’évaluation d’un mot de passe, ngram_seq peut détecter des séquences telles que « 123 », « abc » ou des motifs de clavier comme « qwerty », et attribuer une note de sécurité en conséquence. L’algorithme contribue à identifier les parties du mot de passe qui nécessitent des améliorations pour augmenter la sécurité globale.

 

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Utilisation dans l’évaluation de mots de passe

  • Analyse des motifs : ngram_seq identifie des motifs communs de caractères qui apparaissent fréquemment dans les mots de passe.
  • Détection de faiblesse : Les mots de passe comportant des séquences de caractères prévisibles ou courantes sont jugés plus faibles.
  • Complexité accrue : En évitant des n-grammes courants et en utilisant des combinaisons uniques, les mots de passe deviennent plus difficiles à craquer.

Exemple d’application

  • Lors de l’évaluation d’un mot de passe, ngram_seq peut détecter des séquences telles que « 123 », « abc » ou des motifs de clavier comme « qwerty », et attribuer une note de sécurité en conséquence. L’algorithme contribue à identifier les parties du mot de passe qui nécessitent des améliorations pour augmenter la sécurité globale.

 

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