{"id":161945,"date":"2026-02-21T17:11:54","date_gmt":"2026-02-21T15:11:55","guid":{"rendered":"https:\/\/prohoster.info\/blog\/novosti-interneta\/oczenka-nadyozhnosti-parolej-sgenerirovannyh-bolshimi-yazykovymi-modelyami"},"modified":"2026-02-21T17:11:54","modified_gmt":"2026-02-21T15:11:55","slug":"oczenka-nadyozhnosti-parolej-sgenerirovannyh-bolshimi-yazykovymi-modelyami","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/prohoster.info\/it\/blog\/novosti-interneta\/oczenka-nadyozhnosti-parolej-sgenerirovannyh-bolshimi-yazykovymi-modelyami","title":{"rendered":"Valutazione dell'affidabilit\u00e0 delle password generate da grandi modelli linguistici","gt_translate_keys":[{"key":"rendered","format":"text"}]},"content":{"rendered":"
I risultati dell'analisi sull'affidabilit\u00e0 delle password generate da grandi modelli linguistici e assistenti AI sono presentati. I ricercatori hanno chiesto ai modelli Claude, ChatGPT e Gemini di generare una password sicura di 16 caratteri e in tutti i casi hanno ricevuto un risultato che, a prima vista, soddisfaceva tutti i requisiti per password sicure ed era considerato affidabile dagli strumenti di verifica delle password. Le password combinavano simboli di vari registri, caratteri speciali e numeri, ma apparivano sicure solo esteticamente; in realt\u00e0, avevano una bassa entropia, seguivano uno schema standard e, in caso di richieste ripetute, formavano una regolarit\u00e0. <\/p>\n
Secondo gli studiosi, le password generate da grandi modelli linguistici e prevedibili vengono effettivamente utilizzate da utenti reali e proposte durante il lavoro con assistenti AI. Il livello di entropia delle password generate dai modelli AI \u00e8 valutato tra 20 e 27 bit, il che richiede da pochi secondi a ore per il cracking delle password, mentre l'analisi dei risultati da parte di strumenti di controllo qualit\u00e0 prevede tempi di cracking di diversi secoli. La prevedibilit\u00e0 di tali password \u00e8 il risultato della generazione di contenuti da parte di grandi modelli linguistici basata sulla previsione dei token. <\/p>\n
Dei 50 password generati in Claude Opus 4.6, 18 si ripetevano completamente, tutti i password iniziavano con una lettera (principalmente \u00abG\u00bb), seguita sempre da un numero (principalmente 7), e tutti i password contenevano i simboli \u00abL\u00bb, \u00ab9\u00bb, \u00abm\u00bb, \u00ab2\u00bb, \u00ab$\u00bb e \u00ab#\u00bb.
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In GPT-5.2 quasi tutti i password iniziavano con la lettera \u00abv\u00bb, seguita da \u00abQ\u00bb in met\u00e0 dei password e un modello ripetuto da un insieme limitato di simboli. In Gemini 3 quasi met\u00e0 dei password iniziava con i simboli \u00abK\u00bb o \u00abk\u00bb, seguiti pi\u00f9 frequentemente da \u00ab#\u00bb, \u00abP\u00bb o \u00ab9\u00bb, e l'insieme di simboli usati era fortemente ridotto. Aumentare la \u00abtemperatura\u00bb quando si interagisce con i modelli AI non influisce sostanzialmente sulla qualit\u00e0 dei password generati. <\/p>\n
Per quanto riguarda quelli utilizzati nello sviluppo degli assistenti AI, la qualit\u00e0 della password dipende in gran parte dalla richiesta formulata dal sviluppatore. Ad esempio, Claude Code con Opus 4.6 e Gemini-CLI con Auto Gemini 3 utilizzavano il comando \u00abopenssl rand\u00bb per generare una password sicura. In questo caso, Gemini-CLI con Auto Gemini 3, per la richiesta \u00abgenera password\u00bb utilizzava \u00abopenssl rand\u00bb, mentre per la richiesta \u00absuggerisci password\u00bb generava una password tramite il modello AI. Codex con GPT-5.3-Code talvolta lanciava un'utilit\u00e0 esterna per generare una password sicura, ma a volte generava una password prevedibile da solo. Claude Code con Opus 4.5 generava pi\u00f9 spesso password prevedibili autonomamente. Il browser ChatGPT Atlas, quando creava una password per la registrazione su un sito, formava una password poco sicura con l'aiuto del modello AI. \n Fonte: opennet.ru<\/a> <\/p>","protected":false,"gt_translate_keys":[{"key":"rendered","format":"html"}]},"excerpt":{"rendered":"
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