Lacharme, Patrick

Le Bars, Jean-Marie

Valois, Mathieu

French

HAL - Normandie Université

En quoi les politiques de création de mots de passe peuvent les affaiblir ?

Archive Ouverte en Sciences de l'Information et de la Communication

HAL Id: hal-02108348
https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-02108348
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En quoi les politiques de création de mots de passe
peuvent les affaiblir ?
Mathieu Valois, Patrick Lacharme, Jean-Marie Le Bars
To cite this version:
Mathieu Valois, Patrick Lacharme, Jean-Marie Le Bars. En quoi les politiques de création de mots de
passe peuvent les affaiblir ?. JRSSI (Journées réunissant les Responsables de la Sécurité des Système
d’Informations), Nov 2018, Muséum d’Histoire Naturelle, Paris. (Slides), Nov 2018, Paris, France.
￿hal-02108348￿
En quoi les politiques de création de mots de passe peuvent
les affaiblir ?
Mathieu Valois, Patrick Lacharme, Jean-Marie Le Bars
mathieu.valois@unicaen.fr, patrick.lacharme@ensicaen.fr, jean-marie.lebars@unicaen.fr
19 novembre 2018
Normandie Univ, UNICAEN, ENSICAEN, CNRS, GREYC
Sommaire
Contexte
Problème : renforcer la robustesse ?
Politiques de composition : une bonne solution ?
Faut-il bannir les politiques de composition ?
Solutions
Conclusion
1
Contexte
Contexte
Rôle
• dans la peau d’une RSSI
• gestion d’un parc de machines et de services
• objectif : améliorer sécurité et utilisabilité des mots de passe des utilisateurs
Acteurs/Menaces
• deux catégories d’acteurs :
• la RSSI
• les utilisateurs
• deux types de menaces sur les mots de passe :
• attaques en ligne
• attaques hors-ligne
• Non abordés :
• autres acteurs : personnel d’entretien
• autres attaques : physiques, phishing, social engineering
2
Contexte
Rôle
• dans la peau d’une RSSI
• gestion d’un parc de machines et de services
• objectif : améliorer sécurité et utilisabilité des mots de passe des utilisateurs
Acteurs/Menaces
• deux catégories d’acteurs :
• la RSSI
• les utilisateurs
• deux types de menaces sur les mots de passe :
• attaques en ligne
• attaques hors-ligne
• Non abordés :
• autres acteurs : personnel d’entretien
• autres attaques : physiques, phishing, social engineering
2
Contexte
Attaques en ligne
• Objectif : un attaquant tente de se connecter à un ou plusieurs comptes
directement sur l’interface de connexion
Attaques hors ligne
• Contexte : l’attaquant s’est procuré le fichier contenant la liste des mots de passe
protégés des utilisateurs
• Objectif : il souhaite retrouver un maximum de mots de passe
3
Contexte : mesures de protection
Attaque en ligne
Protection via infrastructure :
• bannir l’adresse IP après N essais
• verrouiller le compte temporairement après N essais
• mettre en place un captcha
4
Contexte : mesures de protection
Fonctions de hachage
Préconiser des fonctions de hachage coûteuses (bcrypt, Argon2, scrypt, ...) → pas
suffisant car les mots de passe faibles restent attaquables
Renforcement de la robustesse
Plusieurs moyens :
• politiques de composition du mot de passe (8 caractères et 4 classes)
• listes noires (bannir les 5000 plus courants)
• mesure de la robustesse (interdire les mdps faibles)
5
Contexte : les politiques de composition I
Définition
Ensemble de règles que doit satisfaire impérativement un mot de passe pour être
accepté
Exemples
• + de 8 caractères
• au moins une majuscule
• au moins un chiffre
• au moins un caractère spécial
6
Contexte : les politiques de composition II
Principe : agrandir l’espace de recherche
• augmenter la taille de l’alphabet
• augmenter la taille du mot
Inconvénients
• souvent frustrantes car trop restrictives
• basées sur aucune étude scientifique
7
Problème : renforcer la robustesse ?
Comment renforcer la robustesse ? I
Problème
les utilisateurs n’appliquent pas les règles de manière uniforme. Entrâıne l’apparition de
structures.
Structure
Induit par le comportement partagé par des utilisateurs.
Exemples :
• les mots de passe commencent par une majuscule
• les lettres d’un mot sont remplacés par des chiffres (l33t)
• les mots de passe contiennent des dates
8
Comment renforcer la robustesse ? II
Exploitation de ces structures
• les attaquants vont se servir de ces structures pour générer des mots de passe
• trop de règles de composition affaiblissent les mots de passe
9
Exemple : Attaques basées sur les châınes de Markov I
Pour un mot c1...cm, sa probabilité
P(c1...cm) = P(c1)× P(c2|c1)× P(c3|c1c2)× ...× P(cm|c1...cm−1)
Châınes de Markov : le modèle
Modélisation mathématique de la composition des mots et des textes d’une langue.
Elle estime la probabilité d’apparition d’une lettre en fonction des n précédentes
P(c1...cm) ≈ P(c1...cn−1)×
m∏
i=n
P(ci |ci−n+1...ci−1)
n : paramètre du modèle, fixe la mémoire du processus.
En général, entre 2 et 5.
10
Exemple : Attaques basées sur les châınes de Markov II
Utilisation
• pour générer un nouveau mot : tirage aléatoire de la première lettre, puis tirages
aléatoires de chacune des suivantes en fonction des n précédentes (châıne)
• ex : c, ch, chi, chin, chine
Efficacité
• le choix des lettres n’est pas uniforme dans une langue
• ex : en français P(u|q) > P(w |q), P(e|qu) > P(a|qu) > P(o|qu).
• ce modèle probabiliste fonctionne bien sur les textes
11
Exemple : Attaques basées sur les châınes de Markov III
Méthode
1. l’attaquant entrâıne ces modèles sur un corpus de mots de passe déjà trouvés (ou
sur un corpus de textes de la langue)
2. il utilise un algorithme qui calcule les fréquences d’apparition des suites de n lettres
3. il génère des nouveaux mots respectant les fréquences du corpus
4. il s’en sert pour attaquer les mots de passe
12
Politiques de composition : une
bonne solution ?
Politiques de composition
Une méthode efficace si
• l’attaque est la recherche exhaustive (force brute)
• et les lettres sont choisies uniformément
Une méthode peu efficace si
• les humains ne choisissent pas aléatoirement les lettres
• des attaques bien plus efficaces que la force brute (Modèles de Markov, modèles
basées sur les grammaires, ...) car le choix des lettres non uniforme
Bilan
Politiques peu efficaces, voire même contre-productives si elle donnent des indications
à l’attaquant, réduisant ainsi l’espace de recherche.
13
Faut-il bannir les politiques de
composition ?
Bannir les politiques de composition ?
On s’intéresse ici à 2 études dont le but est de mesurer l’efficacité des politiques de
composition des mots de passe :
• Can long passwords be secure and usable ? [3]
• Diversify to Survive : Making Passwords Stronger with Adaptive Policies [2]
14
Can long passwords be secure and usable ? [3] I
Objectifs
• Mesurer l’impact des politiques de composition de mot de passe sur la sécurité et
l’utilisabilité
• est-ce que les politiques complexes sont mieux que des politiques très simples ?
Méthodologie
• étude sur 8000 participants
• les participants doivent construire un mot de passe sous différentes contraintes et
le réutiliser 3 jours plus tard
• ils doivent rapporter leur ressenti en terme de sécurité et d’utilisabilité
15
Can long passwords be secure and usable ? [3] II
Résultat sur les politiques
• Bonne pratique : mots de passe longs avec peu de prérequis (16+ chars).
• Mauvaise pratique : politiques restrictives (8+ chars avec 4 classes)
Utilisateurs frustrés
Les utilisateurs sont frustrés des règles trop restrictives donc les appliquent de manière
minimale et prédictible
Exemples de politiques efficaces
• basic20 : mots de longueur 20 et plus
• 2word16 : 2 mots séparés par un espace totalisant au moins 16 caractères
16
Diversify to Survive : Making Passwords Stronger with Adaptive Policies [2] I
Objectifs
Mesure de l’impact d’une politique adaptative sur la sécurité et l’utilisabilité
Méthodologie
• étude sur 2600 participants
• les participants doivent construire un mot de passe sans aucune indication de
robustesse
• le serveur calcule des masques les mots de passe (classe de chaque caractère pour
chaque position) : Masque(P@ssword12) = USLLLLLLDD
• le serveur bannit un masque trop utilisé
• il rejette les nouveaux mots ayant un masque interdit. Il indique parfois comment
les améliorer
17
Diversify to Survive : Making Passwords Stronger with Adaptive Policies [2] II
Résultats
• les politiques adaptatives offrent une bien meilleure sécurité avec peu
d’inconvénients sur l’utilisabilité
• elles doivent être envisagées quand il y a beaucoup d’utilisateurs
• apporter un feedback n’améliore pas la construction des mots de passe. En effet il
est suffisant de demander à l’utilisateur de choisir un autre masque
18
Solutions
Que faire ?
Méthodes préconisées
• des politiques simples : basic20, 2word16
→ facile à mettre en place et plus efficaces que les complexes
• des mesures de robustesse : modèles probabilistes (PCFG, châınes de Markov)
→ peu pratique à mettre en place
• zxcvbn [4] : mesure de robustesse proposée par Dropbox.
→ facile à mettre en place
• pam pathwell [1] : module PAM et et mesure adaptative (prend en compte les
nouveaux MDP).
→ contrôle plus fin des politiques
Méthodes à éviter
• indiquer comment renforcer son mot de passe car les modifications prévisibles
• les politiques complexes sont à éviter car contre-productives
19
Mesure de robustesse : zxcvbn
Principe
Estimer la taille des espaces de recherche parcourus par l’attaquant pour trouver le
mot
• repose sur la ”tokenization” : découpe le mot en ”tokens” pour les attaquer plus
facilement
→ ”dropbox”, ”2016”
• attaques simulées : force brute, keyboard walking, dictionnaire, force brute sur
dates, répétitions, substitution l33t.
20
Mesure de robustesse : zxcvbn
Points forts
• tient compte de plusieurs attaques
• peu coûteux en ressources
• possibilité de personnaliser la puissance de l’attaquant
• code source disponible (dans la plupart des langages) et lisible donc possibilité de
personnaliser selon besoins
Point faible
• pas adaptatif
Actuellement une méthode très satisfaisante.
21
Conclusion
Conclusion
Politiques à proscrire
• les politiques trop complexes car contre-productives
Politiques à préconiser
• utiliser une politique simple qui fonctionne bien (basic20, 2word16)
• zxcvbn en exigeant un score minimum sans donner d’indication
• pam pathwell : solution plus fine et sécurisée à l’échelle mais plus difficile à mettre
en oeuvre
22
Merci
Merci de votre attention. Des questions ?
23
Références I
KoreLogic.
libpathwell.
https://github.com/KoreLogicSecurity/libpathwell, 2015.
Segreti, S. M.
Diversify to survive : Making passwords stronger with adaptive policies.
USENIX.
Shay, R., Komanduri, S., Durity, A. L., Huh, P. S., Mazurek, M. L.,
Segreti, S. M., Ur, B., Bauer, L., Christin, N., and Cranor, L. F.
Can long passwords be secure and usable ?
In Proceedings of the SIGCHI Conference on Human Factors in Computing
Systems (2014), ACM, pp. 2927–2936.
24
Références II
Wheeler, D. L.
Zxcvbn : Low-budget password strength estimation.
In Proc. USENIX Security (2016).
25


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