TEDxCMU
Lorrie Faith Cranor: What’s wrong with your pa$$w0rd?
Lorrie Faith Cranor: Co je s vaším he$lem?
Filmed:
Readability: 4.5
1,566,161 views
Lorrie Faith Cranor se zabývala tisíci skutečnými hesly na to, aby odhalila překvapující a velmi častou chybu, kterou uživatelé — a zabezpečené stránky — ohrožují svoji bezpečnost. A jak, ptáte se, se mohla dostat k tisícům opravdových hesel, aniž by ohrozila zabezpečení dalších uživatelů? To je příběh sám o sobě. Je to tajná informace, kterou je radno znáti, zvláště pokud je vaše heslo 123456.
Lorrie Faith Cranor - Security researcher
At Carnegie Mellon University, Lorrie Faith Cranor studies online privacy, usable security, phishing, spam and other research around keeping us safe online. Full bio
At Carnegie Mellon University, Lorrie Faith Cranor studies online privacy, usable security, phishing, spam and other research around keeping us safe online. Full bio
Double-click the English transcript below to play the video.
00:12
I am a computer science and engineering
professor here at Carnegie Mellon,
professor here at Carnegie Mellon,
0
535
3445
Jsem profesorkou informatiky a inženýrství,
tady na Carnegie Mellon,
tady na Carnegie Mellon,
00:15
and my research focuses on
usable privacy and security,
usable privacy and security,
1
3980
4248
a můj výzkum se zaměřuje na
ochranu a zabezpečení osobních údajů,
ochranu a zabezpečení osobních údajů,
00:20
and so my friends like to give me examples
2
8228
2768
a tak mi mí přátelé rádi říkají
00:22
of their frustrations with computing systems,
3
10996
2202
o svých potížích s informačními systémy,
00:25
especially frustrations related to
4
13198
3354
jde především o obavy souvisejícími
00:28
unusable privacy and security.
5
16552
4112
s nepoužitelnou ochranou osobních údajů.
00:32
So passwords are something that I hear a lot about.
6
20664
2711
Hesla jsou něco, o čem slýchávám hodně.
00:35
A lot of people are frustrated with passwords,
7
23375
2880
Hodně lidí je frustrováno hesly,
00:38
and it's bad enough
8
26255
1694
a je dost špatné,
00:39
when you have to have one really good password
9
27949
2644
když máte mít jedno opravdu dobré heslo,
00:42
that you can remember
10
30593
1822
které si jste schopni pamatovat,
00:44
but nobody else is going to be able to guess.
11
32415
2894
ale nikdo jiný ho nebude schopen uhodnout.
00:47
But what do you do when you have accounts
12
35309
1637
Ale co uděláte, když máte účty
00:48
on a hundred different systems
13
36946
1808
na milionech různých systémech
00:50
and you're supposed to have a unique password
14
38754
2276
a měli byste mít jedinečné heslo
00:53
for each of these systems?
15
41030
3037
pro každý z těchto systémů?
00:56
It's tough.
16
44067
2184
Je to těžké.
00:58
At Carnegie Mellon, they used to make it
17
46251
1759
V Carnegie Mellon pro nás bývávalo
01:00
actually pretty easy for us
18
48010
1299
zapamatování hesla
01:01
to remember our passwords.
19
49309
1737
vlastně docela jednoduché.
01:03
The password requirement up through 2009
20
51046
2403
Požadavkem na heslo do roku 2009
01:05
was just that you had to have a password
21
53449
2379
bylo pouze mít heslo
01:07
with at least one character.
22
55828
2211
s alespoň jedním znakem.
01:10
Pretty easy. But then they changed things,
23
58039
2888
Docela jednoduché.
Ale pak se věci změnili
Ale pak se věci změnili
01:12
and at the end of 2009, they announced
24
60927
2670
a na konci roku 2009 oznámili,
01:15
that we were going to have a new policy,
25
63597
2376
že se chystají mít novou zásadu,
01:17
and this new policy required
26
65973
1863
a tato nová zásada požadovala
01:19
passwords that were at least eight characters long,
27
67836
2681
hesla, která byla dlouhá alespoň 8 znaků,
01:22
with an uppercase letter, lowercase letter,
28
70517
1775
s velkým písmenem, malým písmenem,
01:24
a digit, a symbol,
29
72292
1288
číslovkou, symbolem,
01:25
you couldn't use the same
character more than three times,
character more than three times,
30
73580
2638
nemohli jste použít
stejný znak více než třikrát,
stejný znak více než třikrát,
01:28
and it wasn't allowed to be in a dictionary.
31
76218
2434
a nebylo povoleno heslo ze slovníku.
01:30
Now, when they implemented this new policy,
32
78652
2182
Nyní když zavedli tuto novou zásadu,
01:32
a lot of people, my colleagues and friends,
33
80834
2310
hodně lidí, mých kolegů a přátel,
01:35
came up to me and they said, "Wow,
34
83144
1854
přišli za mnou a říkali: "Wow,
01:36
now that's really unusable.
35
84998
1512
teď je to opravdu nepoužitelné.
01:38
Why are they doing this to us,
36
86510
1193
Proč nám to dělají
01:39
and why didn't you stop them?"
37
87703
1711
a proč jsi je nezastavila?"
01:41
And I said, "Well, you know what?
38
89414
1356
A já jsem řekla: "No, víte co?
01:42
They didn't ask me."
39
90770
1508
Oni se mě nezeptali."
01:44
But I got curious, and I decided to go talk
40
92278
3465
Ale začalo mne to zajímat
a rozhodla jsem se jít promluvit
a rozhodla jsem se jít promluvit
01:47
to the people in charge of our computer systems
41
95743
1937
s lidmi ve vedení naší počítačové sítě,
01:49
and find out what led them to introduce
42
97680
2831
a zjistit, co je vedlo k zavedení
01:52
this new policy,
43
100511
1848
této nové politiky,
01:54
and they said that the university
44
102359
1584
a oni řekli, že se univerzita
01:55
had joined a consortium of universities,
45
103943
2366
připojila ke spolku univerzit
01:58
and one of the requirements of membership
46
106309
2634
a jedním z požadavků na členství
02:00
was that we had to have stronger passwords
47
108943
2248
bylo, že musíme mít silnější heslo,
02:03
that complied with some new requirements,
48
111191
2272
které splňuje některé nové podmínky,
02:05
and these requirements were that our passwords
49
113463
2104
a těmito podmínkami bylo,
že naše hesla
že naše hesla
02:07
had to have a lot of entropy.
50
115567
1604
musí obsahovat hodně entropie.
02:09
Now entropy is a complicated term,
51
117171
2278
Entropie je docela složitý termín,
02:11
but basically it measures the strength of passwords.
52
119449
2798
ale v podstatě jde o měření síly hesel.
02:14
But the thing is, there isn't actually
53
122247
1979
Ale jde o to, že vlastně není
02:16
a standard measure of entropy.
54
124226
1949
žádné standardní měřítko entropie.
02:18
Now, the National Institute
of Standards and Technology
of Standards and Technology
55
126175
2399
Národní úřad pro normalizaci a měření (UNM)
02:20
has a set of guidelines
56
128574
1553
má směrnice,
02:22
which have some rules of thumb
57
130127
2568
které mají určitá pravidla
02:24
for measuring entropy,
58
132695
1440
pro měření entropie,
02:26
but they don't have anything too specific,
59
134135
2895
ale nemají nic příliš specifického,
02:29
and the reason they only have rules of thumb
60
137030
2337
a důvod, proč mají pravidla jen tak od oka
02:31
is it turns out they don't actually have any good data
61
139367
3136
je, že oni vlastně nemají žádná dobrá data
02:34
on passwords.
62
142503
1520
týkající se hesel.
02:36
In fact, their report states,
63
144023
2312
Ve skutečnosti jejich zpráva uvádí:
02:38
"Unfortunately, we do not have much data
64
146335
2328
"Bohužel, nemáme příliš dat týkající se hesel,
02:40
on the passwords users
choose under particular rules.
choose under particular rules.
65
148663
2842
která si uživatelé vybírají za určitých podmínek.
02:43
NIST would like to obtain more data
66
151505
2333
UNM by rád získal více dat
02:45
on the passwords users actually choose,
67
153838
2462
ohledně hesel, která si uživatelé vybírají,
02:48
but system administrators
are understandably reluctant
are understandably reluctant
68
156300
2463
nicméně systémoví administrátoři
se pochopitelně zdráhají
se pochopitelně zdráhají
02:50
to reveal password data to others."
69
158763
2940
odhalit hesla ostatním."
02:53
So this is a problem, but our research group
70
161703
3097
Tohle je problém,
ale naše výzkumná skupina
ale naše výzkumná skupina
02:56
looked at it as an opportunity.
71
164800
2140
to viděla jako příležitost.
02:58
We said, "Well, there's a need
for good password data.
for good password data.
72
166940
3100
Řekli jsme: "No, je tady potřeba
získat data ohledně hesel.
získat data ohledně hesel.
03:02
Maybe we can collect some good password data
73
170040
2148
Možná budeme moci sesbírat informace k heslům
03:04
and actually advance the state of the art here.
74
172188
2704
a vlastně dopomoci dobrému stavu věcí.
03:06
So the first thing we did is,
75
174892
1672
Takže první věc, kterou jsme udělali,
03:08
we got a bag of candy bars
76
176564
1556
vzali jsme tašku sladkých tyčinek,
03:10
and we walked around campus
77
178120
1086
a chodili jsme po kampusu
03:11
and talked to students, faculty and staff,
78
179206
2798
a mluvili se studenty, učiteli
a zaměstnanci,
a zaměstnanci,
03:14
and asked them for information
79
182004
1530
a ptali se jich na informace
03:15
about their passwords.
80
183534
1552
ohledně jejich hesel.
03:17
Now we didn't say, "Give us your password."
81
185086
3004
Neříkali jsme: "Dej nám svoje heslo."
03:20
No, we just asked them about their password.
82
188090
2661
Ne, my jsme se jen ptali na jejich hesla.
03:22
How long is it? Does it have a digit?
83
190751
1478
Jak je dlouhé? Obsahuje číslovku?
03:24
Does it have a symbol?
84
192229
1068
Obsahuje symbol?
03:25
And were you annoyed at having to create
85
193297
2045
A obtěžovalo vás vytvořit si
03:27
a new one last week?
86
195342
2744
nové heslo minulý týden?
03:30
So we got results from 470 students,
87
198086
3206
Tak jsme získali výsledky od 470 studentů,
03:33
faculty and staff,
88
201292
971
učitelů a zaměstnanců,
03:34
and indeed we confirmed that the new policy
89
202263
2514
a opravdu jsme potvrdili, že nová politika
03:36
was very annoying,
90
204777
1453
byla velmi otravná,
03:38
but we also found that people said
91
206230
1792
ale také jsme zjistili, že lidé říkali,
03:40
they felt more secure with these new passwords.
92
208022
3130
že se cítili více bezpečně
s těmito novými hesly.
s těmito novými hesly.
03:43
We found that most people knew
93
211152
2306
Zjistili jsme, že většina lidí věděla,
03:45
they were not supposed to
write their password down,
write their password down,
94
213458
2152
že by si neměli svoje heslo zapsat
03:47
and only 13 percent of them did,
95
215610
2391
a pouze 13 procent z nich to udělalo,
03:50
but disturbingly, 80 percent of people
96
218001
2416
ale znepokojivě, 80 procent lidí
03:52
said they were reusing their password.
97
220417
2124
řeklo, že opětovně používají svá hesla.
03:54
Now, this is actually more dangerous
98
222541
1796
A to je vlastně více nebezpečné
03:56
than writing your password down,
99
224337
2022
než zapsat si svoje heslo.
03:58
because it makes you much
more susceptible to attackers.
more susceptible to attackers.
100
226359
3561
protože vás to dělá
více náchylnými k napadení.
více náchylnými k napadení.
04:01
So if you have to, write your passwords down,
101
229920
3118
Takže pokud musíte, zapište si svoje heslo,
04:05
but don't reuse them.
102
233038
1799
ale nepoužívejte je opakovaně.
04:06
We also found some interesting things
103
234837
1751
Také jsme zjistili nějaké zajímavě věci
04:08
about the symbols people use in passwords.
104
236588
2961
ohledně symbolů , které lidé
ve svých heslech používají.
ve svých heslech používají.
04:11
So CMU allows 32 possible symbols,
105
239549
2799
Univerzita dovoluje 32 možných symbolů,
04:14
but as you can see, there's only a small number
106
242348
2433
ale jak můžete vidět,
je jen malé množství symbolů,
je jen malé množství symbolů,
04:16
that most people are using,
107
244781
1802
které lidé většinou používají,
04:18
so we're not actually getting very much strength
108
246583
2941
takže vlastně nezískáváme moc síly
04:21
from the symbols in our passwords.
109
249524
2466
ze symbolů ve svých heslech.
04:23
So this was a really interesting study,
110
251990
2711
Byla to velmi zajímavá studie
a nyní máme data od 470 lidí,
04:26
and now we had data from 470 people,
111
254701
2464
04:29
but in the scheme of things,
112
257165
1305
ale v souhrnu všech věcí,
04:30
that's really not very much password data,
113
258470
2580
to vlastně příliš dat o heslech není,
04:33
and so we looked around to see
114
261050
1445
a tak jsme se porozhlédli kolem,
04:34
where could we find additional password data?
115
262495
2560
kde bychom mohli najít
dodatečná data o heslech?
dodatečná data o heslech?
04:37
So it turns out there are a lot of people
116
265055
2176
Zdá se, že je zde mnoho lidí,
04:39
going around stealing passwords,
117
267231
2202
kteří hesla kradou,
04:41
and they often go and post these passwords
118
269433
2477
a často tato hesla publikují
04:43
on the Internet.
119
271910
1337
na internetu.
04:45
So we were able to get access
120
273247
1673
A my jsme byli schopní získat přístup
04:46
to some of these stolen password sets.
121
274920
3970
k některým z těchto kradených hesel.
04:50
This is still not really ideal for research, though,
122
278890
2328
Nicméně to stále není ideální pro výzkum,
04:53
because it's not entirely clear
123
281218
2037
protože není úplně jasné,
04:55
where all of these passwords came from,
124
283255
2184
odkud se ta hesla vzala,
04:57
or exactly what policies were in effect
125
285439
2242
nebo jaké zásady zrovna platily,
04:59
when people created these passwords.
126
287681
2108
když lidé ta hesla tvořili.
05:01
So we wanted to find some better source of data.
127
289789
3552
Tak jsme chtěli najít nějaký lepší zdroj dat.
05:05
So we decided that one thing we could do
128
293341
1634
Rozhodli jsme, že bychom mohli
05:06
is we could do a study and have people
129
294975
2129
udělat studii a přitom nechat lidi
05:09
actually create passwords for our study.
130
297104
3240
vytvořit hesla pro naši studii.
05:12
So we used a service called
Amazon Mechanical Turk,
Amazon Mechanical Turk,
131
300344
2821
Tak jsme použili službu zvanou
Amazon Mechanical Turk,
Amazon Mechanical Turk,
05:15
and this is a service where you can post
132
303165
2334
a to je služba, kde můžete publikovat
05:17
a small job online that takes a minute,
133
305499
2304
malý úkol online, který zabere minutu,
05:19
a few minutes, an hour,
134
307803
1500
několik minut, hodinu,
05:21
and pay people, a penny, ten cents, a few dollars,
135
309303
2584
a zaplatit lidem haléř,
10 centů, pár dolarů,
10 centů, pár dolarů,
05:23
to do a task for you,
136
311887
1346
aby pro vás udělali úkol
05:25
and then you pay them through Amazon.com.
137
313233
2122
a pak jim zaplatíte přes Amazon.com.
05:27
So we paid people about 50 cents
138
315355
2294
Tak jsme zaplatili lidem kolem 50 centů
05:29
to create a password following our rules
139
317649
2596
za vytvoření hesla podle našich pravidel
05:32
and answering a survey,
140
320245
1410
a vyplnění dotazníku,
05:33
and then we paid them again to come back
141
321655
2525
a pak jsme jim zaplatili
znovu, aby se vrátili
znovu, aby se vrátili
05:36
two days later and log in
142
324180
2071
o dva dny později a přihlásili se
05:38
using their password and answering another survey.
143
326251
2574
použitím jejich hesla
a vyplněním dalšího dotazníku.
a vyplněním dalšího dotazníku.
05:40
So we did this, and we collected 5,000 passwords,
144
328825
4464
Tak jsme to udělali a sesbírali 5000 hesel
05:45
and we gave people a bunch of different policies
145
333289
2695
a dali jsme lidem kupu různých pravidel
05:47
to create passwords with.
146
335984
1508
pro tvoření hesel.
05:49
So some people had a pretty easy policy,
147
337492
1910
Někteří lidé měli docela jednoduché pravidlo,
05:51
we call it Basic8,
148
339402
1539
říkáme mu Basic8,
05:52
and here the only rule was that your password
149
340941
2146
a tady jediná podmínka bylo, že vaše heslo
05:55
had to have at least eight characters.
150
343087
3416
musí mít alespoň 8 znaků.
05:58
Then some people had a much harder policy,
151
346503
2251
Pak někteří lidé měli hodně těžší zásadu,
06:00
and this was very similar to the CMU policy,
152
348754
2537
a to bylo velmi podobné politice CMU,
06:03
that it had to have eight characters
153
351291
1934
a to, že musí mít 8 znaků
06:05
including uppercase, lowercase, digit, symbol,
154
353225
2376
včetně velkého a malého písmena,
číslovku, symbol,
číslovku, symbol,
06:07
and pass a dictionary check.
155
355601
2389
a musí projít testem slovníku.
06:09
And one of the other policies we tried,
156
357990
1335
A jedna z dalších zásad, kterou jsme zkusili,
06:11
and there were a whole bunch more,
157
359325
1270
a bylo jich mnohem více,
06:12
but one of the ones we tried was called Basic16,
158
360595
2240
ale jednu z těch, co jsme zkusili se jmenuje Basic16,
06:14
and the only requirement here
159
362835
2632
a jejím jediným požadavkem
06:17
was that your password had
to have at least 16 characters.
to have at least 16 characters.
160
365467
3153
je mít heslo s alespoň 16 znaky.
06:20
All right, so now we had 5,000 passwords,
161
368620
2458
Dobře, tak teď jsme měli 5000 hesel,
06:23
and so we had much more detailed information.
162
371078
3563
a tak jsme měli mnohem detailnější informace.
06:26
Again we see that there's only a small number
163
374641
2559
Znova vidíme, že je jen malé množství
06:29
of symbols that people are actually using
164
377200
1915
symbolů, které lidé vlastně používají
06:31
in their passwords.
165
379115
1886
ve svých heslech.
06:33
We also wanted to get an idea of how strong
166
381001
2599
Také jsme chtěli vědět, jak silná
06:35
the passwords were that people were creating,
167
383600
2771
hesla lidé vytvářeli,
06:38
but as you may recall, there isn't a good measure
168
386371
2620
ale jak si možná vzpomenete,
neexistuje dobré měřítko
neexistuje dobré měřítko
06:40
of password strength.
169
388991
1754
síly hesla.
06:42
So what we decided to do was to see
170
390745
2312
Takže jsme se rozhodli podívat,
06:45
how long it would take to crack these passwords
171
393057
2370
jak dlouho bude trvat nabourat tato hesla
06:47
using the best cracking tools
172
395427
1414
použitím nejlepších nabourávacích nástrojů,
06:48
that the bad guys are using,
173
396841
1808
které ti zlí hoši používají,
06:50
or that we could find information about
174
398649
2016
nebo jsme mohli najít informace
06:52
in the research literature.
175
400665
1537
ve výzkumné literatuře.
06:54
So to give you an idea of how bad guys
176
402202
2758
Tak abych vám udělala
představu o tom, jak se zlí hoši
představu o tom, jak se zlí hoši
06:56
go about cracking passwords,
177
404960
2170
nabourávají do hesel,
06:59
they will steal a password file
178
407130
1951
ukradnou soubor hesel,
07:01
that will have all of the passwords
179
409081
2153
který obsahuje všechna ta hesla
07:03
in kind of a scrambled form, called a hash,
180
411234
2889
v takové zakódované podobě,
nazvané "hash",
nazvané "hash",
07:06
and so what they'll do is they'll make a guess
181
414123
2562
a co udělají je, že si tipnou,
07:08
as to what a password is,
182
416685
1712
jaké to heslo je,
07:10
run it through a hashing function,
183
418397
1897
projedou to skrz "hash" funkci,
07:12
and see whether it matches
184
420294
1765
a uvidí, jestli to odpovídá
07:14
the passwords they have on
their stolen password list.
their stolen password list.
185
422059
3950
heslům, které mají
na jejich ukradeném seznamu hesel.
na jejich ukradeném seznamu hesel.
07:18
So a dumb attacker will try every password in order.
186
426009
3105
No a hloupý útočník zkusí každé heslo postupně.
07:21
They'll start with AAAAA and move on to AAAAB,
187
429114
3568
Začnou s AAAAA, pokračují s AAAAB
07:24
and this is going to take a really long time
188
432682
2418
a tohle zabere opravdu dlouho
07:27
before they get any passwords
189
435100
1526
než získají hesla,
07:28
that people are really likely to actually have.
190
436626
2697
která lidé s velkou pravděpodobností mají.
07:31
A smart attacker, on the other hand,
191
439323
2183
Chytrý útočník, na druhou stranu,
07:33
does something much more clever.
192
441506
1386
udělá něco mnohem chytřejšího.
07:34
They look at the passwords
193
442892
1826
Podívají se na hesla,
07:36
that are known to be popular
194
444718
1800
o kterých se ví, že jsou populární
07:38
from these stolen password sets,
195
446518
1727
z těch ukradených souborů hesel
07:40
and they guess those first.
196
448245
1189
a právě ty hádají jako první.
07:41
So they're going to start by guessing "password,"
197
449434
2134
Takže začnou s hádáním "heslo",
07:43
and then they'll guess "I love you," and "monkey,"
198
451568
2751
a pak tipnou "miluji tě", a "opice",
07:46
and "12345678,"
199
454319
2583
a "12345678"
07:48
because these are the passwords
200
456902
1312
protože to jsou hesla,
07:50
that are most likely for people to have.
201
458214
1905
která lidé nejpravděpodobněji mají.
07:52
In fact, some of you probably have these passwords.
202
460119
3261
A opravdu, někteří z vás
pravděpodobně mají tato hesla.
pravděpodobně mají tato hesla.
07:57
So what we found
203
465191
1298
Takže co jsme našli
07:58
by running all of these 5,000 passwords we collected
204
466489
3406
díky testování všech těch 5000 hesel,
co jsme sesbírali,
co jsme sesbírali,
08:01
through these tests to see how strong they were,
205
469895
4106
v těch testech, které ukazují sílu hesel,
08:06
we found that the long passwords
206
474001
2752
zjistili jsme, že dlouhá hesla
08:08
were actually pretty strong,
207
476753
1280
jsou vlastně docela silná,
08:10
and the complex passwords were pretty strong too.
208
478033
3262
a komplexní hesla jsou taky celkem silná.
08:13
However, when we looked at the survey data,
209
481295
2442
Nicméně, když jsme se podívali
na data výzkumu,
na data výzkumu,
08:15
we saw that people were really frustrated
210
483737
3024
viděli jsme, že lidé jsou
opravdu frustrovaní
opravdu frustrovaní
08:18
by the very complex passwords,
211
486761
2339
velmi komplexními hesly,
08:21
and the long passwords were a lot more usable,
212
489100
2630
a dlouhá hesla byla mnohem více použitelná
08:23
and in some cases, they were actually
213
491730
1325
a v některých případech,
byla vlastně
byla vlastně
08:25
even stronger than the complex passwords.
214
493055
2908
dokonce silnější než komplexní hesla.
08:27
So this suggests that,
215
495963
1169
Takže tohle naznačuje,
08:29
instead of telling people that they need
216
497132
1703
že na místo říkat lidem, že mají
08:30
to put all these symbols and numbers
217
498835
1522
dát všechny ty symboly a čísla
08:32
and crazy things into their passwords,
218
500357
2842
a šílené věci do svých hesel,
08:35
we might be better off just telling people
219
503199
2022
tak bychom lépe lidem jen řekli,
08:37
to have long passwords.
220
505221
2652
aby měli dlouhá hesla.
08:39
Now here's the problem, though:
221
507873
1792
No ale tady je teď problém:
08:41
Some people had long passwords
222
509665
2255
Někteří lidé měli dlouhá hesla,
08:43
that actually weren't very strong.
223
511920
1555
která vlastně nebyla moc silná.
08:45
You can make long passwords
224
513475
1997
Můžete vytvořit dlouhá hesla,
08:47
that are still the sort of thing
225
515472
1556
která jsou stejně
08:49
that an attacker could easily guess.
226
517028
1742
útočníkem lehce uhodnutelná.
08:50
So we need to do more than
just say long passwords.
just say long passwords.
227
518770
3365
Takže musíme udělat víc,
než jen zadat dlouhá hesla.
než jen zadat dlouhá hesla.
08:54
There has to be some additional requirements,
228
522135
1936
Musí tam být nějaké dodatečné požadavky,
08:56
and some of our ongoing research is looking at
229
524071
2969
a některé z našich probíhajících
výzkumů zkoumají
výzkumů zkoumají
08:59
what additional requirements we should add
230
527040
2439
jaké dodatečné požadavky
bychom měli přidat,
bychom měli přidat,
09:01
to make for stronger passwords
231
529479
2104
abychom udělali silnější hesla,
09:03
that also are going to be easy for people
232
531583
2312
která budou pro lidi jednoduchá
09:05
to remember and type.
233
533895
2698
na zapamatování i psaní.
09:08
Another approach to getting people to have
234
536593
2126
Další přístup, jak lidi dostat k tomu, aby měli
09:10
stronger passwords is to use a password meter.
235
538719
2257
silnější hesla, je užití heslo-metru.
09:12
Here are some examples.
236
540976
1385
Tady jsou nějaké příklady.
09:14
You may have seen these on the Internet
237
542361
1401
Možná jste je viděli na internetu,
09:15
when you were creating passwords.
238
543762
3057
když jste vytvářeli hesla.
09:18
We decided to do a study to find out
239
546819
2248
My jsme se rozhodli udělali studii,
abychom zjistili,
abychom zjistili,
09:21
whether these password meters actually work.
240
549067
2887
jestli ty heslo-metry opravdu fungují.
09:23
Do they actually help people
241
551954
1421
Opravdu lidem pomáhají
09:25
have stronger passwords,
242
553375
1453
mít silnější heslo,
09:26
and if so, which ones are better?
243
554828
2086
a jestli ano,
které jsou lepší?
které jsou lepší?
09:28
So we tested password meters that were
244
556914
2507
Tak jsme otestovali heslo-metry,
které měly
které měly
09:31
different sizes, shapes, colors,
245
559421
2098
různé velikosti, tvary, barvy,
09:33
different words next to them,
246
561519
1416
různá slova vedle nich,
09:34
and we even tested one that was a dancing bunny.
247
562935
3275
a dokonce jsme otestovali ten,
co byl tančící králík.
co byl tančící králík.
09:38
As you type a better password,
248
566210
1582
Když napíšete lepší heslo,
09:39
the bunny dances faster and faster.
249
567792
2539
králík tančí rychleji a rychleji.
09:42
So this was pretty fun.
250
570331
2529
Takže to bylo docela sranda.
09:44
What we found
251
572860
1567
Co jsme zjistili
09:46
was that password meters do work.
252
574427
3572
bylo, že heslo-metry fungují.
09:49
(Laughter)
253
577999
1801
(smích)
09:51
Most of the password meters were actually effective,
254
579800
3333
Většina heslo-metrů byla vlastně efektních,
09:55
and the dancing bunny was very effective too,
255
583133
2521
a tančící králík byl taky hodně efektní,
09:57
but the password meters that were the most effective
256
585654
2881
ale heslo-metry, které byly nejvíce efektní,
10:00
were the ones that made you work harder
257
588535
2355
byly ty, co vás přiměly pracovat pilněji
10:02
before they gave you that thumbs up and said
258
590890
1980
předtím než vám ukázaly
palec nahoru a řekly,
palec nahoru a řekly,
10:04
you were doing a good job,
259
592870
1377
že děláte dobrou práci,
10:06
and in fact we found that most
260
594247
1512
a ve skutečnosti jsme zjistili,
že většina
že většina
10:07
of the password meters on the Internet today
261
595759
2281
heslo-metrů na internetu
10:10
are too soft.
262
598040
952
je dnes příliš slabá.
10:10
They tell you you're doing a good job too early,
263
598992
2203
Řeknou vám,
že děláte dobrou práci příliš brzy,
že děláte dobrou práci příliš brzy,
10:13
and if they would just wait a little bit
264
601195
1929
a pokud by počkali jen chvilku předtím
10:15
before giving you that positive feedback,
265
603124
2049
než vám dají tu pozitivní zpětnou vazbu,
10:17
you probably would have better passwords.
266
605173
3160
pravděpodobně byste měli lepší hesla.
10:20
Now another approach to better passwords, perhaps,
267
608333
3847
Další přístup k lepším heslům je možná
10:24
is to use pass phrases instead of passwords.
268
612180
2890
užití frází namísto hesel.
10:27
So this was an xkcd cartoon
from a couple of years ago,
from a couple of years ago,
269
615070
3418
toto byl xkcd kreslený vtip,
několik let starý,
několik let starý,
10:30
and the cartoonist suggests
270
618488
1674
a ten karikaturista navrhl,
10:32
that we should all use pass phrases,
271
620162
2196
že bychom všichni měli používat fráze,
10:34
and if you look at the second row of this cartoon,
272
622358
3170
a když se podíváte na druhý řádek
toho kresleného vtipu,
toho kresleného vtipu,
10:37
you can see the cartoonist is suggesting
273
625528
1857
můžete vidět, že karikaturista navrhuje,
10:39
that the pass phrase "correct horse battery staple"
274
627385
3441
že fráze "Oprav koňské svorky baterie"
10:42
would be a very strong pass phrase
275
630826
2481
by byla velmi silnou frází
10:45
and something really easy to remember.
276
633307
1916
a něčím opravdu jednoduchým k zapamatování.
10:47
He says, in fact, you've already remembered it.
277
635223
2797
Říká, vlastně jste si to už zapamatovali.
10:50
And so we decided to do a research study
278
638020
2150
A tak jsme se rozhodli udělat studii,
10:52
to find out whether this was true or not.
279
640170
2592
abychom zjistili,
jestli je to pravda nebo ne.
jestli je to pravda nebo ne.
10:54
In fact, everybody who I talk to,
280
642762
1775
Ve skutečnosti, každý s kým mluvím,
10:56
who I mention I'm doing password research,
281
644537
2042
komu zmíním, že dělám výzkum o heslech,
10:58
they point out this cartoon.
282
646579
1400
poukáží na tento kreslený vtip.
10:59
"Oh, have you seen it? That xkcd.
283
647979
1574
"Oh, viděla jsi to? Ten komix.
11:01
Correct horse battery staple."
284
649553
1602
Oprav koňské svorky baterie."
11:03
So we did the research study to see
285
651155
1806
Tak jsme udělali výzkumnou studii,
abychom viděli
abychom viděli
11:04
what would actually happen.
286
652961
2359
co by se vlastně stalo.
11:07
So in our study, we used Mechanical Turk again,
287
655320
3060
Takže v naší studii jsme
zase použili Mechanical Turk,
zase použili Mechanical Turk,
11:10
and we had the computer pick the random words
288
658380
4167
a počítač nám vybral náhodná slova
11:14
in the pass phrase.
289
662547
1100
do heslových frází.
11:15
Now the reason we did this
290
663647
1153
Důvod, proč jsme to udělali
11:16
is that humans are not very good
291
664800
1586
je, že lidé nejsou velmi dobří
11:18
at picking random words.
292
666386
1384
ve vybírání náhodných slov.
11:19
If we asked a human to do it,
293
667770
1262
Pokud bychom požádali člověka,
aby to udělal,
aby to udělal,
11:21
they would pick things that were not very random.
294
669032
2998
vybral by věci,
které by nebyly moc náhodné.
které by nebyly moc náhodné.
11:24
So we tried a few different conditions.
295
672030
2032
Tak jsme zkusili pár různých podmínek.
11:26
In one condition, the computer picked
296
674062
2090
Za první podmínky počítač vybral
11:28
from a dictionary of the very common words
297
676152
2216
ze slovníku velmi běžných slov
11:30
in the English language,
298
678368
1362
anglického jazyka,
11:31
and so you'd get pass phrases like
299
679730
1764
a tak byste narazili na fráze jako
11:33
"try there three come."
300
681494
1924
"zkus tam tři přijít".
11:35
And we looked at that, and we said,
301
683418
1732
A my jsme se na to podívali a řekli:
11:37
"Well, that doesn't really seem very memorable."
302
685150
3050
"No, to opravdu nevypadá velmi zapamatovatelně."
11:40
So then we tried picking words
303
688200
2240
Tak pak jsme zkusili vybírání slov,
11:42
that came from specific parts of speech,
304
690440
2521
které pocházeli ze specifických částí řeči,
11:44
so how about noun-verb-adjective-noun.
305
692961
2182
takže co třeba podstatné jm.-sloveso-přídavné jm.-podstatné jm.
11:47
That comes up with something
that's sort of sentence-like.
that's sort of sentence-like.
306
695143
2577
To přijde s něčím,
co už trochu vypadá jako věta.
co už trochu vypadá jako věta.
11:49
So you can get a pass phrase like
307
697720
2070
Tak můžete dostat frázi jako
11:51
"plan builds sure power"
308
699790
1308
"plán buduje spolehlivou sílu"
11:53
or "end determines red drug."
309
701098
2786
nebo "konec určuje červenou drogu"
11:55
And these seemed a little bit more memorable,
310
703884
2676
A tyto vypadají trochu víc zapamatovatelně,
11:58
and maybe people would like those a little bit better.
311
706560
2822
a lidé by je asi měli trochu raději.
12:01
We wanted to compare them with passwords,
312
709382
2572
Chtěli jsme je porovnat s hesly
12:03
and so we had the computer
pick random passwords,
pick random passwords,
313
711954
3196
a tak jsme nechali počítač
vybrat náhodná hesla,
vybrat náhodná hesla,
12:07
and these were nice and short, but as you can see,
314
715150
1990
a ty byly pěkné a krátké, ale jak můžete vidět,
12:09
they don't really look very memorable.
315
717140
2806
opravdu nevypadají moc zapamatovatelně.
12:11
And then we decided to try something called
316
719946
1396
A pak jsme se rozhodli
vyzkoušet něco nazvané
vyzkoušet něco nazvané
12:13
a pronounceable password.
317
721342
1646
vyslovitelné heslo.
12:14
So here the computer picks random syllables
318
722988
2245
Tak tady počítač vybere náhodné slabiky
12:17
and puts them together
319
725233
1134
a dá je dohromady
12:18
so you have something sort of pronounceable,
320
726367
2475
tak, že máte něco nějak vyslovitelného,
12:20
like "tufritvi" and "vadasabi."
321
728842
2602
jako "tufritvi" a "vadasabi".
12:23
That one kind of rolls off your tongue.
322
731444
2147
Ten se nějak váli na jazyku.
12:25
So these were random passwords that were
323
733591
2216
Takže ta byla náhodná hesla, která byla
12:27
generated by our computer.
324
735807
2744
vygenerovaná počítačem.
12:30
So what we found in this study was that, surprisingly,
325
738551
2978
Co jsme zjistili v této studii je, překvapivě,
12:33
pass phrases were not actually all that good.
326
741529
3768
že heslové fráze nebyly vlastně tak dobré.
12:37
People were not really better at remembering
327
745297
2793
Lidé opravdu nebyli lepší v pamatování
12:40
the pass phrases than these random passwords,
328
748090
2953
frází než těchto náhodných hesel,
12:43
and because the pass phrases are longer,
329
751043
2754
a protože fráze jsou delší,
12:45
they took longer to type
330
753797
1226
jejich napsání trvá déle
12:47
and people made more errors while typing them in.
331
755023
3010
a lidé dělají více chyb, když je píší.
12:50
So it's not really a clear win for pass phrases.
332
758033
3227
Takže to opravdu není
čistá výhra pro fráze.
čistá výhra pro fráze.
12:53
Sorry, all of you xkcd fans.
333
761260
3345
Promiňte, všichni fanoušci komixu xkcd.
12:56
On the other hand, we did find
334
764605
1892
Na druhou stranu jsme zjistili,
12:58
that pronounceable passwords
335
766497
1804
že vyslovitelná hesla
13:00
worked surprisingly well,
336
768301
1471
fungují překvapivě dobře,
13:01
and so we actually are doing some more research
337
769772
2418
a tak už děláme další výzkum,
13:04
to see if we can make that
approach work even better.
approach work even better.
338
772190
3195
abychom zjistili, jestli můžeme
tento přístup udělat ještě lepším.
tento přístup udělat ještě lepším.
13:07
So one of the problems
339
775385
1812
Jeden z problémů
13:09
with some of the studies that we've done
340
777197
1623
s některými z našich studií
13:10
is that because they're all done
341
778820
1683
je, že protože jsou udělány
13:12
using Mechanical Turk,
342
780503
1590
za pomoci Mechanical Turk,
13:14
these are not people's real passwords.
343
782093
1812
nejsou to opravdová hesla lidí.
13:15
They're the passwords that they created
344
783905
2105
Jsou to hesla, která lidé vytvořili
13:18
or the computer created for them for our study.
345
786010
2495
nebo počítač vytvořil za ně
pro náš výzkum.
pro náš výzkum.
13:20
And we wanted to know whether people
346
788505
1568
A my jsme chtěli vědět,
13:22
would actually behave the same way
347
790073
2312
jestli by se lidé chovali stejně
13:24
with their real passwords.
348
792385
2227
se svými opravdovými hesly.
13:26
So we talked to the information
security office at Carnegie Mellon
security office at Carnegie Mellon
349
794612
3681
Tak jsme si promluvili s informační
bezpečností službou v Carnegie Mellon
bezpečností službou v Carnegie Mellon
13:30
and asked them if we could
have everybody's real passwords.
have everybody's real passwords.
350
798293
3803
a zeptali se jich, jestli bychom
mohli mít opravdová hesla všech.
mohli mít opravdová hesla všech.
13:34
Not surprisingly, they were a little bit reluctant
351
802096
1754
Nepřekvapivě byli trochu zdráhaví
13:35
to share them with us,
352
803850
1550
je s námi sdílet,
13:37
but we were actually able to work out
353
805400
1810
ale my jsme vlastně byli schopní s nimi
13:39
a system with them
354
807210
1040
vypracovat systém,
13:40
where they put all of the real passwords
355
808250
2109
kam vložili všechna reálná hesla
13:42
for 25,000 CMU students, faculty and staff,
356
810359
3091
25000 studentů, učitelů a zaměstnanců,
13:45
into a locked computer in a locked room,
357
813450
2448
do uzamčeného počítače
v uzamčené místnosti,
v uzamčené místnosti,
13:47
not connected to the Internet,
358
815898
1394
nepřipojeném k internetu
13:49
and they ran code on it that we wrote
359
817292
1848
a oni na něm spustili kód,
který jsme napsali,
který jsme napsali,
13:51
to analyze these passwords.
360
819140
2152
abychom zanalyzovali ta hesla.
13:53
They audited our code.
361
821292
1326
Oni nahráli náš kód.
13:54
They ran the code.
362
822618
1312
Spustili ten kód.
13:55
And so we never actually saw
363
823930
1738
A tak jsme nikdy vlastně neviděli
13:57
anybody's password.
364
825668
2817
ničí heslo.
14:00
We got some interesting results,
365
828485
1515
Dostali jsme nějaké zajímavé výsledky,
14:02
and those of you Tepper students in the back
366
830000
1696
a vás, studenty Tepper, vzadu,
14:03
will be very interested in this.
367
831696
2875
to bude velmi zajímat.
14:06
So we found that the passwords created
368
834571
3731
Zjistili jsme, že hesla vytvořená
14:10
by people affiliated with the
school of computer science
school of computer science
369
838302
2158
lidmi z fakulty počítačových věd
14:12
were actually 1.8 times stronger
370
840460
2324
byla vlastně 1.8 krát silnější
14:14
than those affiliated with the business school.
371
842784
3738
než těch z ekonomické fakulty.
14:18
We have lots of other really interesting
372
846522
2040
Máme také hodně dalších opravdu zajímavých
14:20
demographic information as well.
373
848562
2238
demografických informací.
14:22
The other interesting thing that we found
374
850800
1846
Další zajímá věc, kterou jsme zjistili
14:24
is that when we compared
the Carnegie Mellon passwords
the Carnegie Mellon passwords
375
852646
2440
je, že když srovnáme
hesla z Carnegie Mellon
hesla z Carnegie Mellon
14:27
to the Mechanical Turk-generated passwords,
376
855086
2283
s hesly vygenerovanými na Mechanical Turk,
14:29
there was actually a lot of similarities,
377
857369
2619
bylo tam celkem hodně podobností,
14:31
and so this helped validate our research method
378
859988
1948
a pomohlo to ověřit naši výzkumnou metodu
14:33
and show that actually, collecting passwords
379
861936
2510
a ukázat, že sbírání hesel
14:36
using these Mechanical Turk studies
380
864446
1808
za pomoci Mechanical Turk studí
14:38
is actually a valid way to study passwords.
381
866254
2788
je vlastně správná cesta ke zkoumání hesel.
14:41
So that was good news.
382
869042
2285
A to byla dobrá zpráva.
14:43
Okay, I want to close by talking about
383
871327
2414
Dobře, chtěla bych na závěr říct něco
14:45
some insights I gained while on sabbatical
384
873741
2068
o zkušenosti, kterou jsem získala loni
14:47
last year in the Carnegie Mellon art school.
385
875809
3201
na roční vědecké dovolené
ve škole umění Carnegie Mellon.
ve škole umění Carnegie Mellon.
14:51
One of the things that I did
386
879010
1281
Jedna z věcí, kterou jsem vytvořila,
14:52
is I made a number of quilts,
387
880291
1524
bylo několik přikrývek,
14:53
and I made this quilt here.
388
881815
1548
a tohle je jedna z nich.
14:55
It's called "Security Blanket."
389
883363
1899
Jmenuje se "Bezpečnostní deka".
14:57
(Laughter)
390
885262
2431
(Smích)
14:59
And this quilt has the 1,000
391
887693
3095
A tato deka obsahuje 1000
15:02
most frequent passwords stolen
392
890788
2328
nejčastějších hesel ukradených
15:05
from the RockYou website.
393
893116
2571
ze stránky RockYou.
15:07
And the size of the passwords is proportional
394
895687
2061
A velikost hesel odpovídá tomu,
15:09
to how frequently they appeared
395
897748
1901
jak často se objevovala
15:11
in the stolen dataset.
396
899649
2248
v ukradené databázi.
15:13
And what I did is I created this word cloud,
397
901897
2632
A tak jsem vytvořila tento mrak slov
15:16
and I went through all 1,000 words,
398
904529
2132
a prošla všech 1000 slov
15:18
and I categorized them into
399
906661
1795
a rozřadila je do
15:20
loose thematic categories.
400
908456
2380
volných tematických kategorií.
15:22
And it was, in some cases,
401
910836
1903
A to bylo, v některých případech,
15:24
it was kind of difficult to figure out
402
912739
2038
docela složité zjistit,
15:26
what category they should be in,
403
914777
1755
do jaké kategorie by měly patřit
15:28
and then I color-coded them.
404
916532
1899
a pak jsem je barevně označila.
15:30
So here are some examples of the difficulty.
405
918431
2619
Tady jsou některé obtížné příklady.
15:33
So "justin."
406
921050
1181
Třeba "justin".
15:34
Is that the name of the user,
407
922231
1829
Je to jméno uživatele,
15:36
their boyfriend, their son?
408
924060
1322
jejich přítel, jejich syn?
15:37
Maybe they're a Justin Bieber fan.
409
925382
2888
Možná jsou jen fanouškem Justina Biebera.
15:40
Or "princess."
410
928270
2225
Nebo "princezna".
15:42
Is that a nickname?
411
930495
1635
Je to přezdívka?
15:44
Are they Disney princess fans?
412
932130
1595
Jsou fanoušci Disney princezen?
15:45
Or maybe that's the name of their cat.
413
933725
3694
Nebo možná je to jméno jejich kočky.
15:49
"Iloveyou" appears many times
414
937419
1655
"Miluji tě" se objevilo mnohokrát
15:51
in many different languages.
415
939074
1545
v nespočtu různých jazycích.
15:52
There's a lot of love in these passwords.
416
940619
3735
V těchto heslech je hodně lásky.
15:56
If you look carefully, you'll see there's also
417
944354
1680
Když se podíváte pozorněji, uvidíte, že jsou tam taky
15:58
some profanity,
418
946034
2267
určité vulgarismy,
16:00
but it was really interesting to me to see
419
948301
1950
ale bylo pro mě opravdu zajímavé vidět,
16:02
that there's a lot more love than hate
420
950251
2307
že je v těchto heslech
16:04
in these passwords.
421
952558
2292
mnohem více lásky než nenávisti.
16:06
And there are animals,
422
954850
1490
A jsou tam zvířata,
16:08
a lot of animals,
423
956340
1360
hodně zvířat,
16:09
and "monkey" is the most common animal
424
957700
2304
a "opice" je nejčastější zvíře
16:12
and the 14th most popular password overall.
425
960004
3675
a 14. nejpopulárnější heslo celkově.
16:15
And this was really curious to me,
426
963679
2231
A to mě opravdu zajímalo,
16:17
and I wondered, "Why are monkeys so popular?"
427
965910
2523
a říkala jsem si: "Proč jsou opice tak populární?"
16:20
And so in our last password study,
428
968433
3352
A v naší poslední studii o heslech,
16:23
any time we detected somebody
429
971785
1686
pokaždé, když jsme objevili někoho
16:25
creating a password with the word "monkey" in it,
430
973471
2649
používat heslo se slovem "opice",
16:28
we asked them why they had
a monkey in their password.
a monkey in their password.
431
976120
3030
zeptali jsme se jich,
proč měli opici ve svém hesle.
proč měli opici ve svém hesle.
16:31
And what we found out --
432
979150
1910
A co jsme zjistili -
16:33
we found 17 people so far, I think,
433
981060
2103
našli jsme zatím 17 lidí, myslím,
16:35
who have the word "monkey" --
434
983163
1283
co měli slovo "opice" -
16:36
We found out about a third of them said
435
984446
1812
zjistili jsme, že asi třetina z nich řekla,
16:38
they have a pet named "monkey"
436
986258
1740
že mají domácí zvíře jménem "opice"
16:39
or a friend whose nickname is "monkey,"
437
987998
2291
nebo kamaráda, jehož přezdívka je "opice",
16:42
and about a third of them said
438
990289
1660
a asi třetina z nich řekla,
16:43
that they just like monkeys
439
991949
1533
že prostě mají rádi opice
16:45
and monkeys are really cute.
440
993482
1638
a že opice jsou roztomilé.
16:47
And that guy is really cute.
441
995120
3639
A ten malý je opravdu roztomilý.
16:50
So it seems that at the end of the day,
442
998759
3408
Tak se zdá, že nakonec
16:54
when we make passwords,
443
1002167
1783
když tvoříme hesla,
16:55
we either make something that's really easy
444
1003950
1974
buď vytvoříme něco,
co je opravdu jednoduché
co je opravdu jednoduché
16:57
to type, a common pattern,
445
1005924
3009
napsat, běžný vzorec,
17:00
or things that remind us of the word password
446
1008933
2486
nebo věci, co nám připomínají slovo heslo
17:03
or the account that we've created the password for,
447
1011419
3312
nebo účet, pro který jsme heslo vytvořili,
17:06
or whatever.
448
1014731
2617
nebo cokoliv.
17:09
Or we think about things that make us happy,
449
1017348
2642
Nebo myslíme na věci,
které nás dělají šťastnými,
které nás dělají šťastnými,
17:11
and we create our password
450
1019990
1304
a tvoříme hesla
17:13
based on things that make us happy.
451
1021294
2238
založená na věcech,
co nás dělají šťastnými.
co nás dělají šťastnými.
17:15
And while this makes typing
452
1023532
2863
A zatímco to dělá psaní
17:18
and remembering your password more fun,
453
1026395
2870
a zapamatování vašeho hesla více zábavné,
17:21
it also makes it a lot easier
454
1029265
1807
taky je mnohem lehčí
17:23
to guess your password.
455
1031072
1506
vaše heslo uhodnout.
17:24
So I know a lot of these TED Talks
456
1032578
1748
Vím, že hodně z těchto TED přednášek
17:26
are inspirational
457
1034326
1634
je inspirativních
17:27
and they make you think about nice, happy things,
458
1035960
2461
a že vás přimějí myslet na hezké, veselé věci,
17:30
but when you're creating your password,
459
1038421
1897
ale když si tvoříte heslo,
17:32
try to think about something else.
460
1040318
1991
snažte se myslet na něco jiného.
17:34
Thank you.
461
1042309
1107
Děkuji.
(Potlesk)
17:35
(Applause)
462
1043416
553
ABOUT THE SPEAKER
Lorrie Faith Cranor - Security researcherAt Carnegie Mellon University, Lorrie Faith Cranor studies online privacy, usable security, phishing, spam and other research around keeping us safe online.
Why you should listen
Lorrie Faith Cranor is an Associate Professor of Computer Science and of Engineering and Public Policy at Carnegie Mellon University, where she is director of the CyLab Usable Privacy and Security Laboratory (CUPS) and co-director of the MSIT-Privacy Engineering masters program. She is also a co-founder of Wombat Security Technologies, Inc. She has authored over 100 research papers on online privacy, usable security, phishing, spam, electronic voting, anonymous publishing, and other topics.
Cranor plays a key role in building the usable privacy and security research community, having co-edited the seminal book Security and Usability and founded the Symposium On Usable Privacy and Security (SOUPS). She also chaired the Platform for Privacy Preferences Project (P3P) Specification Working Group at the W3C and authored the book Web Privacy with P3P. She has served on a number of boards, including the Electronic Frontier Foundation Board of Directors, and on the editorial boards of several journals. In 2003 she was named one of the top 100 innovators 35 or younger by Technology Review.
Lorrie Faith Cranor | Speaker | TED.com