La evaluación de la seguridad de contraseñas mediante aprendizaje automático (ML) constituye un enfoque relevante y en crecimiento dentro de la ciberseguridad. El objetivo principal consiste en analizar las contraseñas de los usuarios y clasificarlas en distintos niveles de seguridad (por ejemplo, débil, media, fuerte) para prevenir accesos no autorizados.

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Los aspectos clave relacionados con este tema son los siguientes:

1. Uso de características: Para aplicar aprendizaje automático a la seguridad de contraseñas, se extraen diversas características de estas, tales como:

    o Longitud de la contraseña.

    o Diversidad de caracteres (letras, números, caracteres especiales).

    o Complejidad (uso de mayúsculas, minúsculas y combinaciones).

    o Presencia de secuencias predecibles (por ejemplo, "1234" o "qwerty").

2. Dataset: Se emplea un conjunto de datos que incluye contraseñas comprometidas, comunes y seguras para entrenar y validar el modelo.

3. Análisis de datos: El modelo detecta patrones y correlaciones en las contraseñas, lo que facilita la identificación de comportamientos asociados a contraseñas débiles, como secuencias previsibles o el uso excesivo de palabras comunes.

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Las aplicaciones prácticas de los modelos de aprendizaje automático en la evaluación de la seguridad de contraseñas abarcan la verificación en tiempo real y la mejora de políticas de seguridad. Estas últimas pueden ajustarse para exigir mayor complejidad o para validar la fortaleza de las contraseñas mediante bases de datos de contraseñas comprometidas, lo cual contribuye a reducir el riesgo de accesos no autorizados al impedir el uso de contraseñas fácilmente adivinables o previamente expuestas.