Machine learning para la generación de diccionarios y la efectividad de ataques de contraseñas

Suxe Hernandez, Teddy

Machine learning para la generación de diccionarios y la efectividad de ataques de contraseñas

dc.contributor.advisor	Marchand Niño, William Rogelio
dc.contributor.author	Suxe Hernandez, Teddy
dc.date.accessioned	2026-05-05T17:53:03Z
dc.date.available	2026-05-05T17:53:03Z
dc.date.issued	2026
dc.description.abstract	Las contraseñas son uno de los mecanismos más utilizados para la protección de la información; sin embargo, la repetición de patrones y el uso de credenciales débiles las hacen vulnerables a ataques de diccionario. En respuesta a este problema, los modelos de Machine Learning han sido propuestos como una alternativa para la creación de diccionarios de contraseñas. Este estudio tuvo como objetivo comparar la efectividad de ataques de contraseñas realizados con diccionarios generados mediante Machine Learning y diccionarios tradicionales. Para ello, se entrenaron los modelos PassGAN y VGPT2 utilizando el conjunto de datos RockYou y un diccionario personalizado, y los diccionarios resultantes, para ello se emplearon en ataques offline contra hashes NTLM utilizando las herramientas de Hashcat y John the Ripper. La efectividad del ataque y el consumo de recursos computacionales fueron evaluados. Los resultados muestran que los diccionarios tradicionales, particularmente RockYou, lograron una mayor tasa de descifrado; la prueba U de Mann-Whitney confirmó una diferencia estadísticamente significativa a su favor (p = 0.0286). No obstante, los diccionarios generados mediante Machine Learning mostraron un menor consumo de recursos, lo que sugiere su utilidad como una alternativa complementaria en escenarios donde la eficiencia computacional es relevante.
dc.format	application/pdf
dc.identifier.uri	https://hdl.handle.net/20.500.14292/3600
dc.language.iso	spa
dc.publisher	Universidad Nacional Agraria de la Selva
dc.publisher.country	PE
dc.rights	info:eu-repo/semantics/embargoedAccess
dc.rights.uri	https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
dc.source	Universidad Nacional Agraria de la Selva
dc.source	Repositorio Institucional - UNAS
dc.subject	Contraseña
dc.subject	Ataque de diccionario
dc.subject	Machine Learning
dc.subject	PassGAN
dc.subject	VGPT2
dc.subject.ocde	https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#1.02.00
dc.title	Machine learning para la generación de diccionarios y la efectividad de ataques de contraseñas
dc.type	info:eu-repo/semantics/bachelorThesis
dc.type.version	info:eu-repo/semantics/publishedVersion
renati.advisor.dni	20114173
renati.advisor.orcid	https://orcid.org/0000-0003-2650-4226
renati.author.dni	71692821
renati.discipline	612296
renati.juror	Olivera Ruiz, Gardyn
renati.juror	Ramos Estela, Juan
renati.juror	Gonzales Paico, Julio Cesar
renati.level	https://purl.org/pe-repo/renati/level#tituloProfesional
renati.type	https://purl.org/pe-repo/renati/type#tesis
thesis.degree.discipline	Ingeniería en Informática y Sistemas
thesis.degree.grantor	Universidad Nacional Agraria de la Selva. Facultad de Ingeniería en Informática y Sistemas
thesis.degree.name	Ingeniero en Informática y Sistemas