Para comprender cómo funciona PassGAN, es importante examinar el marco detrás de muchas herramientas modernas de adivinación de contraseñas. Por lo general, las herramientas de adivinación de contraseñas funcionan con técnicas simples basadas en datos. Esto significa que aplican modelos de datos que ejecutan análisis manuales de contraseñas. Además, las herramientas hacen más suposiciones sobre patrones de contraseñas y usan reglas de generación de contraseñas como la concatenación. Adivinar contraseñas usando tales estrategias es relativamente eficiente para contraseñas predecibles y de pequeña escala. Sin embargo, cuando el tamaño de la muestra es grande y se involucran patrones de contraseña complejos, estas herramientas se vuelven demasiado lentas o completamente incapaces de descifrar los códigos de seguridad. Aquí es donde entran en juego sistemas como PassGAN.

PassGAN es una versión abreviada de las palabras “Password” y “Generative Adversarial Networks” (GAN). GAN es el mecanismo general que ejecuta esta herramienta de pirateo de contraseñas. En esencia, el mecanismo se ejecuta en una red neuronal. Las redes neuronales son sistemas que entrenan máquinas para interpretar y analizar datos como la mente humana. Las redes neuronales de GAN están diseñadas para registrar una variedad de propiedades y estructuras. La tecnología se entrenó utilizando el conjunto de datos RockYou, un grupo de datos que se utiliza para entrenar sistemas inteligentes en el análisis de contraseñas. Después de la capacitación, GAN pudo aprovechar el conocimiento adquirido para crear nuevas contraseñas de muestra que siguen la distribución de la red neuronal.