TEDxCMU
Lorrie Faith Cranor: What’s wrong with your pa$$w0rd?
Lorrie Faith Cranor: Was stimmt nicht mit Ihrem Pa$$w0rt?
Filmed:
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Lorrie Faith Cranor untersuchte Tausende echter Passwörter, um überraschend verbreitete Fehler herauszufinden, die Nutzer – und "Secure Sites" – machen, die Sicherheit gefährden. Wie, werden Sie sich fragen, untersuchte sie Tausende von echten Passwörtern, ohne selbst die Sicherheit von Nutzern zu gefährden? Das ist eine Geschichte für sich. Das sind wissenswerte, geheime Daten, besonders wenn Ihr Passwort 123456 ist ...
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
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Ich bin Professorin
für Technische Informatik
für Technische Informatik
00:12
I am a computer science and engineering
professor here at Carnegie Mellon,
professor here at Carnegie Mellon,
0
535
3445
hier an der Carnegie Mellon,
00:15
and my research focuses on
usable privacy and security,
usable privacy and security,
1
3980
4248
und meine Forschung konzentriert sich
auf nützlichen Datenschutz.
auf nützlichen Datenschutz.
00:20
and so my friends like to give me examples
2
8228
2768
Daher geben meine Freunde
mir gerne Beispiele
mir gerne Beispiele
00:22
of their frustrations with computing systems,
3
10996
2202
für ihren Frust mit Rechnersystemen,
00:25
especially frustrations related to
4
13198
3354
vor allem in Bezug auf
unbrauchbaren Datenschutz.
unbrauchbaren Datenschutz.
00:28
unusable privacy and security.
5
16552
4112
00:32
So passwords are something that I hear a lot about.
6
20664
2711
Ich höre viel über Passwörter.
00:35
A lot of people are frustrated with passwords,
7
23375
2880
Viele Menschen sind
von Passwörtern genervt,
von Passwörtern genervt,
00:38
and it's bad enough
8
26255
1694
und das ist schlimm genug,
00:39
when you have to have one really good password
9
27949
2644
wenn man ein wirklich
gutes Passwort braucht,
gutes Passwort braucht,
00:42
that you can remember
10
30593
1822
das man sich merken kann,
00:44
but nobody else is going to be able to guess.
11
32415
2894
aber das niemand anders erraten soll.
00:47
But what do you do when you have accounts
12
35309
1637
Was macht man, wenn man Konten
auf hundert verschiedenen Systemen hat
auf hundert verschiedenen Systemen hat
00:48
on a hundred different systems
13
36946
1808
00:50
and you're supposed to have a unique password
14
38754
2276
und ein individuelles Passwort
für jedes dieser Systeme haben sollte?
für jedes dieser Systeme haben sollte?
00:53
for each of these systems?
15
41030
3037
00:56
It's tough.
16
44067
2184
Das ist schwer.
An der Carnegie Mellon machten sie
es uns ziemlich einfach,
es uns ziemlich einfach,
00:58
At Carnegie Mellon, they used to make it
17
46251
1759
01:00
actually pretty easy for us
18
48010
1299
01:01
to remember our passwords.
19
49309
1737
uns unsere Passwörter zu merken.
01:03
The password requirement up through 2009
20
51046
2403
Bis 2009 war die Anforderung
an ein Passwort nur,
an ein Passwort nur,
01:05
was just that you had to have a password
21
53449
2379
dass man ein Passwort brauchte
01:07
with at least one character.
22
55828
2211
mit mindestens einem Zeichen.
01:10
Pretty easy. But then they changed things,
23
58039
2888
Ziemlich einfach.
Aber dann änderten sie es,
und Ende 2009 gaben sie bekannt,
und Ende 2009 gaben sie bekannt,
01:12
and at the end of 2009, they announced
24
60927
2670
01:15
that we were going to have a new policy,
25
63597
2376
dass sie eine neue Richtlinie bekämen,
01:17
and this new policy required
26
65973
1863
und die neue Richtlinie verlangte,
01:19
passwords that were at least eight characters long,
27
67836
2681
dass Passwörter mindestens
8 Zeichen lang sein mussten.
8 Zeichen lang sein mussten.
01:22
with an uppercase letter, lowercase letter,
28
70517
1775
mit einem Groß-, einem Kleinbuchstaben,
einer Zahl und einem Symbol.
einer Zahl und einem Symbol.
01:24
a digit, a symbol,
29
72292
1288
01:25
you couldn't use the same
character more than three times,
character more than three times,
30
73580
2638
Man durfte dieselben Zeichen
nicht mehr als 3-mal nutzen,
nicht mehr als 3-mal nutzen,
01:28
and it wasn't allowed to be in a dictionary.
31
76218
2434
und es durfte kein Wort
aus dem Wörterbuch sein.
aus dem Wörterbuch sein.
01:30
Now, when they implemented this new policy,
32
78652
2182
Als sie die Richtlinie umsetzten,
01:32
a lot of people, my colleagues and friends,
33
80834
2310
kamen viele Leute,
meine Kollegen und Freunde,
meine Kollegen und Freunde,
01:35
came up to me and they said, "Wow,
34
83144
1854
auf mich zu und sagten:
"Wow, das ist wirklich unnütz.
01:36
now that's really unusable.
35
84998
1512
Warum machen sie das mit uns?
Warum hast du sie nicht gestoppt?"
Warum hast du sie nicht gestoppt?"
01:38
Why are they doing this to us,
36
86510
1193
01:39
and why didn't you stop them?"
37
87703
1711
01:41
And I said, "Well, you know what?
38
89414
1356
Und ich sagte: "Weißt du was?
Sie haben mich nicht gefragt."
Sie haben mich nicht gefragt."
01:42
They didn't ask me."
39
90770
1508
01:44
But I got curious, and I decided to go talk
40
92278
3465
Aber ich wurde neugierig und entschied,
mit den Verantwortlichen
für unsere Computersysteme zu reden
für unsere Computersysteme zu reden
01:47
to the people in charge of our computer systems
41
95743
1937
01:49
and find out what led them to introduce
42
97680
2831
und herauszufinden,
was sie veranlasst hatte,
was sie veranlasst hatte,
01:52
this new policy,
43
100511
1848
die neue Richtlinie einzuführen.
01:54
and they said that the university
44
102359
1584
Sie meinten, die Universität
01:55
had joined a consortium of universities,
45
103943
2366
wäre einem Universitäts--
Verbund beigetreten,
Verbund beigetreten,
01:58
and one of the requirements of membership
46
106309
2634
und eine der Anforderungen
an die Mitgliedschaft war,
an die Mitgliedschaft war,
02:00
was that we had to have stronger passwords
47
108943
2248
dass wir sichere Passwörter brauchten,
02:03
that complied with some new requirements,
48
111191
2272
die den neuen Anforderungen entsprachen.
02:05
and these requirements were that our passwords
49
113463
2104
Die neuen Vorgaben besagten,
unsere Passwörter müssten
mehr Entropie haben.
mehr Entropie haben.
02:07
had to have a lot of entropy.
50
115567
1604
02:09
Now entropy is a complicated term,
51
117171
2278
Entropie ist ein komplizierter Begriff,
02:11
but basically it measures the strength of passwords.
52
119449
2798
aber im Wesentlichen misst er
die Stärke von Passwörtern.
die Stärke von Passwörtern.
02:14
But the thing is, there isn't actually
53
122247
1979
Es ist nur so, dass es tatsächlich
kein Richtmaß für Entropie gibt.
kein Richtmaß für Entropie gibt.
02:16
a standard measure of entropy.
54
124226
1949
Das Nationale Institut für
Standards und Technologie
Standards und Technologie
02:18
Now, the National Institute
of Standards and Technology
of Standards and Technology
55
126175
2399
02:20
has a set of guidelines
56
128574
1553
hat eine Reihe von Richtlinien
mit einigen Faustregeln,
mit einigen Faustregeln,
02:22
which have some rules of thumb
57
130127
2568
02:24
for measuring entropy,
58
132695
1440
um Entropie zu messen.
02:26
but they don't have anything too specific,
59
134135
2895
Aber es gibt nichts wirklich Konkretes.
02:29
and the reason they only have rules of thumb
60
137030
2337
Der Grund, warum sie
nur Faustregeln haben,
nur Faustregeln haben,
02:31
is it turns out they don't actually have any good data
61
139367
3136
liegt an der fehlenden guten
Datenlage über Passwörter.
Datenlage über Passwörter.
02:34
on passwords.
62
142503
1520
02:36
In fact, their report states,
63
144023
2312
In ihrem Bericht heißt es sogar:
02:38
"Unfortunately, we do not have much data
64
146335
2328
"Leider haben wir kaum Daten
zu den von Nutzern unter bestimmten
Bedingungen gewählten Passwörtern.
Bedingungen gewählten Passwörtern.
02:40
on the passwords users
choose under particular rules.
choose under particular rules.
65
148663
2842
02:43
NIST would like to obtain more data
66
151505
2333
Das NIST würde gerne mehr Daten gewinnen,
über die von Nutzern gewählten Passwörter,
02:45
on the passwords users actually choose,
67
153838
2462
aber Systemadministratoren
zögern verständlicherweise,
zögern verständlicherweise,
02:48
but system administrators
are understandably reluctant
are understandably reluctant
68
156300
2463
02:50
to reveal password data to others."
69
158763
2940
anderen die Passwörter offenzulegen."
02:53
So this is a problem, but our research group
70
161703
3097
Das ist also ein Problem,
aber unsere Forschungsgruppe
sah es als Chance.
sah es als Chance.
02:56
looked at it as an opportunity.
71
164800
2140
02:58
We said, "Well, there's a need
for good password data.
for good password data.
72
166940
3100
Wir sagten: "Es gibt einen Bedarf
für gute Passwort-Daten.
für gute Passwort-Daten.
03:02
Maybe we can collect some good password data
73
170040
2148
Vielleicht können wir
gute Passwort-Daten sammeln
gute Passwort-Daten sammeln
03:04
and actually advance the state of the art here.
74
172188
2704
und den Stand den Technik verbessern."
03:06
So the first thing we did is,
75
174892
1672
Als Erstes besorgten wir uns
eine Tüte Schokoriegel,
eine Tüte Schokoriegel,
03:08
we got a bag of candy bars
76
176564
1556
03:10
and we walked around campus
77
178120
1086
liefen über den Campus,
03:11
and talked to students, faculty and staff,
78
179206
2798
sprachen mit Studenten,
Dozenten und Mitarbeitern,
Dozenten und Mitarbeitern,
03:14
and asked them for information
79
182004
1530
und fragten sie nach Informationen
zu ihren Passwörtern.
zu ihren Passwörtern.
03:15
about their passwords.
80
183534
1552
03:17
Now we didn't say, "Give us your password."
81
185086
3004
Wir sagten aber nicht:
"Geben Sie uns Ihr Passwort."
"Geben Sie uns Ihr Passwort."
03:20
No, we just asked them about their password.
82
188090
2661
Nein, wir fragten sie etwas
über ihr Passwort.
über ihr Passwort.
Wie lang ist es?
03:22
How long is it? Does it have a digit?
83
190751
1478
Hat es eine Zahl, ein Symbol?
03:24
Does it have a symbol?
84
192229
1068
03:25
And were you annoyed at having to create
85
193297
2045
Waren sie verärgert als sie letzte Woche
ein neues erstellen mussten?
ein neues erstellen mussten?
03:27
a new one last week?
86
195342
2744
03:30
So we got results from 470 students,
87
198086
3206
Wir erhielten Ergebnisse
von 470 Studenten,
Dozenten und Mitarbeiter,
Dozenten und Mitarbeiter,
03:33
faculty and staff,
88
201292
971
und wir konnten bestätigen,
dass die neue Richtlinie
dass die neue Richtlinie
03:34
and indeed we confirmed that the new policy
89
202263
2514
03:36
was very annoying,
90
204777
1453
wirklich nervig war,
03:38
but we also found that people said
91
206230
1792
aber wir stellten auch fest,
03:40
they felt more secure with these new passwords.
92
208022
3130
dass Leute sich mit den neuen
Passwörtern sicherer fühlten.
Passwörtern sicherer fühlten.
03:43
We found that most people knew
93
211152
2306
Wir erfuhren, dass die
meisten Leute wissen,
meisten Leute wissen,
dass sie ihr Passwort
nicht aufschreiben sollten,
nicht aufschreiben sollten,
03:45
they were not supposed to
write their password down,
write their password down,
94
213458
2152
03:47
and only 13 percent of them did,
95
215610
2391
nur 13 % davon machten das,
03:50
but disturbingly, 80 percent of people
96
218001
2416
aber verstörende 80 % der Menschen sagten,
03:52
said they were reusing their password.
97
220417
2124
dass sie ihr Passwort wieder verwendeten.
03:54
Now, this is actually more dangerous
98
222541
1796
Das ist aber sogar viel gefährlicher
als sein Passwort aufzuschreiben,
als sein Passwort aufzuschreiben,
03:56
than writing your password down,
99
224337
2022
03:58
because it makes you much
more susceptible to attackers.
more susceptible to attackers.
100
226359
3561
denn es macht es
für Angreifer viel anfälliger.
für Angreifer viel anfälliger.
04:01
So if you have to, write your passwords down,
101
229920
3118
Wenn Sie müssen,
schreiben Sie Ihr Passwort auf,
aber benutzen Sie es nicht wieder.
aber benutzen Sie es nicht wieder.
04:05
but don't reuse them.
102
233038
1799
04:06
We also found some interesting things
103
234837
1751
Wir fanden auch interessante Dinge
04:08
about the symbols people use in passwords.
104
236588
2961
über die in Passwörtern
verwendeten Symbole heraus.
verwendeten Symbole heraus.
04:11
So CMU allows 32 possible symbols,
105
239549
2799
Die CMU erlaubt 32 mögliche Symbole,
04:14
but as you can see, there's only a small number
106
242348
2433
aber wie man sieht,
wird nur ein kleiner Anteil
wird nur ein kleiner Anteil
04:16
that most people are using,
107
244781
1802
von den Menschen genutzt.
04:18
so we're not actually getting very much strength
108
246583
2941
Daher tragen die Symbole
in unseren Passwörtern
in unseren Passwörtern
04:21
from the symbols in our passwords.
109
249524
2466
nicht viel zur Stärke bei.
04:23
So this was a really interesting study,
110
251990
2711
Das war also eine wirklich
interessante Studie,
interessante Studie,
04:26
and now we had data from 470 people,
111
254701
2464
und jetzt hatten wir
Daten von 470 Personen,
Daten von 470 Personen,
04:29
but in the scheme of things,
112
257165
1305
aber im Großen und Ganzen,
sind das nicht viele Passwort-Daten.
sind das nicht viele Passwort-Daten.
04:30
that's really not very much password data,
113
258470
2580
04:33
and so we looked around to see
114
261050
1445
Daher sahen wir uns danach um,
04:34
where could we find additional password data?
115
262495
2560
wo wir weitere Passwort-
Daten finden konnten.
Daten finden konnten.
04:37
So it turns out there are a lot of people
116
265055
2176
Es zeigt sich, dass viele Leute
Passwörter stehlen,
Passwörter stehlen,
04:39
going around stealing passwords,
117
267231
2202
04:41
and they often go and post these passwords
118
269433
2477
und sie stellen diese Passwörter
dann oft ins Internet.
dann oft ins Internet.
04:43
on the Internet.
119
271910
1337
04:45
So we were able to get access
120
273247
1673
Wir erlangten Zugang
04:46
to some of these stolen password sets.
121
274920
3970
zu einigen der gestohlenen
Passworteinstellungen.
Passworteinstellungen.
Das ist immer noch nicht
ideal für die Erforschung,
ideal für die Erforschung,
04:50
This is still not really ideal for research, though,
122
278890
2328
04:53
because it's not entirely clear
123
281218
2037
denn es ist nicht völlig klar,
woher all die Passwörter kamen
woher all die Passwörter kamen
04:55
where all of these passwords came from,
124
283255
2184
04:57
or exactly what policies were in effect
125
285439
2242
oder welche Richtlinien galten,
als die Leute diese Passwörter erstellten.
als die Leute diese Passwörter erstellten.
04:59
when people created these passwords.
126
287681
2108
05:01
So we wanted to find some better source of data.
127
289789
3552
Wir wollten daher eine
bessere Datenquelle finden.
bessere Datenquelle finden.
05:05
So we decided that one thing we could do
128
293341
1634
Wir entschieden eine Studie zu machen
05:06
is we could do a study and have people
129
294975
2129
und Menschen für unsere Studie
Passwörter erstellen zu lassen.
Passwörter erstellen zu lassen.
05:09
actually create passwords for our study.
130
297104
3240
05:12
So we used a service called
Amazon Mechanical Turk,
Amazon Mechanical Turk,
131
300344
2821
Wir nutzten einen Service namens
"Amazon Mechanical Turk".
"Amazon Mechanical Turk".
05:15
and this is a service where you can post
132
303165
2334
Bei diesem Service kann man
eine kleine Aufgabe online einstellen,
eine kleine Aufgabe online einstellen,
05:17
a small job online that takes a minute,
133
305499
2304
für die man ca. 1 Minute,
einige Minuten, eine Stunde braucht,
einige Minuten, eine Stunde braucht,
05:19
a few minutes, an hour,
134
307803
1500
05:21
and pay people, a penny, ten cents, a few dollars,
135
309303
2584
und Leuten Cents oder
ein paar Dollar zahlt,
ein paar Dollar zahlt,
damit sie eine Aufgabe
für einen zu erledigen.
für einen zu erledigen.
05:23
to do a task for you,
136
311887
1346
05:25
and then you pay them through Amazon.com.
137
313233
2122
Man bezahlt über Amazon.com.
05:27
So we paid people about 50 cents
138
315355
2294
Wir zahlten Leuten etwa 50 Cents,
05:29
to create a password following our rules
139
317649
2596
um ein Passwort nach
unseren Regeln zu erstellen
unseren Regeln zu erstellen
05:32
and answering a survey,
140
320245
1410
und eine Umfrage zu beantworten.
05:33
and then we paid them again to come back
141
321655
2525
Dann bezahlten wir sie erneut,
um sich 2 Tage später wieder einzuloggen,
um sich 2 Tage später wieder einzuloggen,
05:36
two days later and log in
142
324180
2071
05:38
using their password and answering another survey.
143
326251
2574
mit ihrem Passwort, und eine
andere Umfrage zu beantworten.
andere Umfrage zu beantworten.
05:40
So we did this, and we collected 5,000 passwords,
144
328825
4464
Wir machten das und
sammelten 5000 Passwörter.
sammelten 5000 Passwörter.
Wir gaben den Leuten eine Menge
verschiedener Richtlinien,
verschiedener Richtlinien,
05:45
and we gave people a bunch of different policies
145
333289
2695
05:47
to create passwords with.
146
335984
1508
um Passwörter zu erstellen.
Manche hatten eine
recht leichte Richtlinie,
recht leichte Richtlinie,
05:49
So some people had a pretty easy policy,
147
337492
1910
05:51
we call it Basic8,
148
339402
1539
wir nennen sie "Basic8".
05:52
and here the only rule was that your password
149
340941
2146
Die einzige Regel war hier,
05:55
had to have at least eight characters.
150
343087
3416
dass das Passwort mindestens
8 Zeichen haben muss.
8 Zeichen haben muss.
Einige bekamen
eine viel strengere Richtlinie,
eine viel strengere Richtlinie,
05:58
Then some people had a much harder policy,
151
346503
2251
06:00
and this was very similar to the CMU policy,
152
348754
2537
ganz ähnlich wie die CMU-Richtlinie,
06:03
that it had to have eight characters
153
351291
1934
bei der man 8 Zeichen brauchte,
06:05
including uppercase, lowercase, digit, symbol,
154
353225
2376
die Groß-, Kleinbuchstabe,
Zahl, Symbol beinhalten,
Zahl, Symbol beinhalten,
06:07
and pass a dictionary check.
155
355601
2389
und einen Wörterbuch-Test
bestehen mussten.
bestehen mussten.
Eine andere getestete Richtlinie,
06:09
And one of the other policies we tried,
156
357990
1335
06:11
and there were a whole bunch more,
157
359325
1270
und es gab noch jede Menge,
war eine namens "Basic16".
war eine namens "Basic16".
06:12
but one of the ones we tried was called Basic16,
158
360595
2240
06:14
and the only requirement here
159
362835
2632
Die einzige Anforderung hier war,
06:17
was that your password had
to have at least 16 characters.
to have at least 16 characters.
160
365467
3153
dass das Passwort mindestens
16 Zeichen haben musste.
16 Zeichen haben musste.
06:20
All right, so now we had 5,000 passwords,
161
368620
2458
Gut, wir hatten jetzt 5000 Passwörter
06:23
and so we had much more detailed information.
162
371078
3563
und damit hatten wir
viel genauere Informationen.
viel genauere Informationen.
06:26
Again we see that there's only a small number
163
374641
2559
Wieder sahen wir, dass nur
eine kleine Anzahl von Symbolen
eine kleine Anzahl von Symbolen
06:29
of symbols that people are actually using
164
377200
1915
für die Passwörter genutzt wurde.
06:31
in their passwords.
165
379115
1886
06:33
We also wanted to get an idea of how strong
166
381001
2599
Wir wollten eine Vorstellung
von der Stärke der Passwörter bekommen,
von der Stärke der Passwörter bekommen,
06:35
the passwords were that people were creating,
167
383600
2771
die die Leuten erstellten.
06:38
but as you may recall, there isn't a good measure
168
386371
2620
Aber wie Sie vielleicht erinnern,
gibt es keine gute Maßeinheit
für Passwort-Stärke.
für Passwort-Stärke.
06:40
of password strength.
169
388991
1754
06:42
So what we decided to do was to see
170
390745
2312
Wir beschlossen zu schauen,
wie lange es dauert,
wie lange es dauert,
06:45
how long it would take to crack these passwords
171
393057
2370
bis wir die Passwörter knacken würden,
unter Verwendung der besten Knack-Tools,
die die bösen Jungs nutzen,
die die bösen Jungs nutzen,
06:47
using the best cracking tools
172
395427
1414
06:48
that the bad guys are using,
173
396841
1808
06:50
or that we could find information about
174
398649
2016
oder über die wir Informationen
in der Forschungsliteratur fanden.
in der Forschungsliteratur fanden.
06:52
in the research literature.
175
400665
1537
06:54
So to give you an idea of how bad guys
176
402202
2758
Hier zeige ich Ihnen, wie böse Jungs
Passwörter knacken.
Passwörter knacken.
06:56
go about cracking passwords,
177
404960
2170
Sie klauen eine Passwort-Datei,
06:59
they will steal a password file
178
407130
1951
07:01
that will have all of the passwords
179
409081
2153
mit allen Passwörter
in verschlüsselter Form,
in verschlüsselter Form,
07:03
in kind of a scrambled form, called a hash,
180
411234
2889
"Hash" genannt.
07:06
and so what they'll do is they'll make a guess
181
414123
2562
Sie raten dann,
was ein Passwort sein könnte,
was ein Passwort sein könnte,
07:08
as to what a password is,
182
416685
1712
lassen es durch eine Hash-Funktion laufen
07:10
run it through a hashing function,
183
418397
1897
07:12
and see whether it matches
184
420294
1765
und schauen, ob es zu den Passwörtern
07:14
the passwords they have on
their stolen password list.
their stolen password list.
185
422059
3950
auf der Liste gestohlener
Passwörter passt.
Passwörter passt.
07:18
So a dumb attacker will try every password in order.
186
426009
3105
Ein dummer Angreifer wird jedes
Passwort nacheinander versuchen.
Passwort nacheinander versuchen.
07:21
They'll start with AAAAA and move on to AAAAB,
187
429114
3568
Sie fangen mit "AAAAA" an
und machen mit "AAAAB" weiter,
und machen mit "AAAAB" weiter,
07:24
and this is going to take a really long time
188
432682
2418
und es dauert ziemlich lange,
bis sie irgendein Passwort finden,
bis sie irgendein Passwort finden,
07:27
before they get any passwords
189
435100
1526
07:28
that people are really likely to actually have.
190
436626
2697
dass Leute wirklich benutzen.
07:31
A smart attacker, on the other hand,
191
439323
2183
Ein schlauer Angreifer andererseits
macht etwas viel Klügeres.
macht etwas viel Klügeres.
07:33
does something much more clever.
192
441506
1386
07:34
They look at the passwords
193
442892
1826
Sie schauen sich die Passwörter an,
die bekanntermaßen beliebt sind,
die bekanntermaßen beliebt sind,
07:36
that are known to be popular
194
444718
1800
07:38
from these stolen password sets,
195
446518
1727
aus den gestohlenen Passwörtern,
07:40
and they guess those first.
196
448245
1189
und erraten diese zuerst.
07:41
So they're going to start by guessing "password,"
197
449434
2134
Sie tippen also erst auf "Passwort",
07:43
and then they'll guess "I love you," and "monkey,"
198
451568
2751
dann tippen sie auf
"Ich liebe dich" und "Affe"
"Ich liebe dich" und "Affe"
07:46
and "12345678,"
199
454319
2583
und "12345678",
denn diese Passwörter
nutzen die meisten Leute.
nutzen die meisten Leute.
07:48
because these are the passwords
200
456902
1312
07:50
that are most likely for people to have.
201
458214
1905
07:52
In fact, some of you probably have these passwords.
202
460119
3261
Wahrscheinlich haben einige
von Ihnen diese Passwörter.
von Ihnen diese Passwörter.
Wir fanden also heraus,
07:57
So what we found
203
465191
1298
07:58
by running all of these 5,000 passwords we collected
204
466489
3406
indem wir all diese 5000
Passwörter sammelten
Passwörter sammelten
08:01
through these tests to see how strong they were,
205
469895
4106
und testeten, wie stark sie waren,
erkannten wir, dass lange Passwörter
ziemlich stark waren.
ziemlich stark waren.
08:06
we found that the long passwords
206
474001
2752
08:08
were actually pretty strong,
207
476753
1280
08:10
and the complex passwords were pretty strong too.
208
478033
3262
Komplexe Passwörter
waren auch ziemlich stark.
waren auch ziemlich stark.
08:13
However, when we looked at the survey data,
209
481295
2442
Aber wenn wir uns
die Umfrage-Daten ansahen,
die Umfrage-Daten ansahen,
08:15
we saw that people were really frustrated
210
483737
3024
sahen wir, dass viele
wirklich frustriert waren
wirklich frustriert waren
08:18
by the very complex passwords,
211
486761
2339
von den sehr komplexen Passwörtern.
08:21
and the long passwords were a lot more usable,
212
489100
2630
Lange Passwörter waren viel brauchbarer
08:23
and in some cases, they were actually
213
491730
1325
und manchmal waren sie sogar
stärker als komplexe Passwörter.
stärker als komplexe Passwörter.
08:25
even stronger than the complex passwords.
214
493055
2908
08:27
So this suggests that,
215
495963
1169
Das legt also nahe,
08:29
instead of telling people that they need
216
497132
1703
dass es statt den Leuten zu sagen,
sie sollten Symbole, Zahlen
sie sollten Symbole, Zahlen
08:30
to put all these symbols and numbers
217
498835
1522
08:32
and crazy things into their passwords,
218
500357
2842
und anderes Zeug in ihren
Passwörtern verwenden,
Passwörtern verwenden,
08:35
we might be better off just telling people
219
503199
2022
wohlmöglich besser wäre zu sagen,
08:37
to have long passwords.
220
505221
2652
man sollte lange Passwörter haben.
08:39
Now here's the problem, though:
221
507873
1792
Es gibt aber ein Problem:
08:41
Some people had long passwords
222
509665
2255
Einige Leute hatten lange Passwörter,
die nicht wirklich stark waren.
die nicht wirklich stark waren.
08:43
that actually weren't very strong.
223
511920
1555
08:45
You can make long passwords
224
513475
1997
Man kann lange Passwörter erstellen,
die trotzdem von der Art sind,
die trotzdem von der Art sind,
08:47
that are still the sort of thing
225
515472
1556
08:49
that an attacker could easily guess.
226
517028
1742
die ein Angreifer leicht erraten kann.
08:50
So we need to do more than
just say long passwords.
just say long passwords.
227
518770
3365
Wir müssen also mehr tun als
nur "lange Passwörter" zu sagen.
nur "lange Passwörter" zu sagen.
Es gibt weitere Anforderungen,
08:54
There has to be some additional requirements,
228
522135
1936
08:56
and some of our ongoing research is looking at
229
524071
2969
und ein Teil unserer laufenden
Forschung untersucht,
Forschung untersucht,
welche weiteren Anforderungen
wir hinzufügen sollten,
wir hinzufügen sollten,
08:59
what additional requirements we should add
230
527040
2439
09:01
to make for stronger passwords
231
529479
2104
um für sichere Passwörter zu sorgen,
09:03
that also are going to be easy for people
232
531583
2312
die für die Menschen auch einfach
zu merken und zu tippen sind.
zu merken und zu tippen sind.
09:05
to remember and type.
233
533895
2698
Um Leute zu stärkeren Passwörtern
zu bewegen,
zu bewegen,
09:08
Another approach to getting people to have
234
536593
2126
könnte man als weiteren Ansatz
ein Passwort-Messgerät nutzen.
ein Passwort-Messgerät nutzen.
09:10
stronger passwords is to use a password meter.
235
538719
2257
09:12
Here are some examples.
236
540976
1385
Hier ein paar Beispiele.
09:14
You may have seen these on the Internet
237
542361
1401
Vielleicht kennen Sie sie
aus dem Internet,
aus dem Internet,
09:15
when you were creating passwords.
238
543762
3057
wenn Sie Passwörter erstellt haben.
09:18
We decided to do a study to find out
239
546819
2248
Wir entschieden mit
einer Studie herauszufinden,
einer Studie herauszufinden,
09:21
whether these password meters actually work.
240
549067
2887
ob diese Passwort-Messgeräte
wirklich funktionieren.
wirklich funktionieren.
09:23
Do they actually help people
241
551954
1421
Helfen Sie Menschen wirklich,
stärkere Passwörter zu finden,
stärkere Passwörter zu finden,
09:25
have stronger passwords,
242
553375
1453
09:26
and if so, which ones are better?
243
554828
2086
und wenn ja, welche sind besser?
09:28
So we tested password meters that were
244
556914
2507
Also testeten wir Passwort-Checker,
die verschiedene Größen,
Formen, Farben hatten,
Formen, Farben hatten,
09:31
different sizes, shapes, colors,
245
559421
2098
09:33
different words next to them,
246
561519
1416
mit verschiedenen Worten daneben.
09:34
and we even tested one that was a dancing bunny.
247
562935
3275
Wir testeten sogar einen,
der ein tanzender Hase war.
der ein tanzender Hase war.
Wenn man ein besseres Passwort eintippt,
09:38
As you type a better password,
248
566210
1582
09:39
the bunny dances faster and faster.
249
567792
2539
tanzt der Hase immer schneller.
09:42
So this was pretty fun.
250
570331
2529
Das war sehr lustig.
Wir fanden heraus,
09:44
What we found
251
572860
1567
09:46
was that password meters do work.
252
574427
3572
dass Passwortstärke-
Anzeiger funktionieren.
Anzeiger funktionieren.
09:49
(Laughter)
253
577999
1801
(Gelächter)
09:51
Most of the password meters were actually effective,
254
579800
3333
Die meisten Passwort-Messer
waren tatsächlich effektiv.
waren tatsächlich effektiv.
09:55
and the dancing bunny was very effective too,
255
583133
2521
Auch der tanzende Hase war sehr effektiv.
09:57
but the password meters that were the most effective
256
585654
2881
Aber die effektivsten
Passwort-Messer waren die,
Passwort-Messer waren die,
10:00
were the ones that made you work harder
257
588535
2355
die einen härter arbeiten ließen,
10:02
before they gave you that thumbs up and said
258
590890
1980
bis sie zustimmten und sagten,
dass man es gut gemacht hatte.
dass man es gut gemacht hatte.
10:04
you were doing a good job,
259
592870
1377
10:06
and in fact we found that most
260
594247
1512
Wir stellten aber fest,
die meisten heute im Internet verfügbaren
Passwort-Messer sind zu leicht.
Passwort-Messer sind zu leicht.
10:07
of the password meters on the Internet today
261
595759
2281
10:10
are too soft.
262
598040
952
10:10
They tell you you're doing a good job too early,
263
598992
2203
Sie sagen einem zu früh,
dass man es gut macht.
dass man es gut macht.
10:13
and if they would just wait a little bit
264
601195
1929
Würden sie nur ein bisschen mehr warten,
bevor sie eine positive Rückmeldung geben,
bevor sie eine positive Rückmeldung geben,
10:15
before giving you that positive feedback,
265
603124
2049
10:17
you probably would have better passwords.
266
605173
3160
hätte man vermutlich bessere Passwörter.
10:20
Now another approach to better passwords, perhaps,
267
608333
3847
Eine andere Methode für
bessere Passwörter ist vielleicht,
bessere Passwörter ist vielleicht,
10:24
is to use pass phrases instead of passwords.
268
612180
2890
Merksätze statt Passwörter zu nutzen.
10:27
So this was an xkcd cartoon
from a couple of years ago,
from a couple of years ago,
269
615070
3418
Das war ein xkcd-Comic
von vor einigen Jahren,
von vor einigen Jahren,
10:30
and the cartoonist suggests
270
618488
1674
und der Zeichner schlägt vor,
dass wir alle Merksätze nutzen sollten.
dass wir alle Merksätze nutzen sollten.
10:32
that we should all use pass phrases,
271
620162
2196
10:34
and if you look at the second row of this cartoon,
272
622358
3170
Wenn man sich die zweite
Reihe des Comics ansieht,
Reihe des Comics ansieht,
10:37
you can see the cartoonist is suggesting
273
625528
1857
sieht man wie der Zeichner vorschlägt,
10:39
that the pass phrase "correct horse battery staple"
274
627385
3441
dass der Merksatz
"Correct horse battery staple"
"Correct horse battery staple"
10:42
would be a very strong pass phrase
275
630826
2481
ein sehr starker Merksatz wäre
und sehr einfach zu merken ist.
und sehr einfach zu merken ist.
10:45
and something really easy to remember.
276
633307
1916
10:47
He says, in fact, you've already remembered it.
277
635223
2797
Er sagt, dass Sie ihn sich
gerade schon gemerkt haben.
gerade schon gemerkt haben.
Wir beschlossen eine
Forschungsstudie zu machen,
Forschungsstudie zu machen,
10:50
And so we decided to do a research study
278
638020
2150
10:52
to find out whether this was true or not.
279
640170
2592
um herauszufinden, ob es stimmte.
10:54
In fact, everybody who I talk to,
280
642762
1775
Jeder, dem ich erzählte,
dass ich eine Passwort-Studie machte,
dass ich eine Passwort-Studie machte,
10:56
who I mention I'm doing password research,
281
644537
2042
10:58
they point out this cartoon.
282
646579
1400
verwies auf diesen Comic.
10:59
"Oh, have you seen it? That xkcd.
283
647979
1574
"Hast du das gesehen? Von xkcd.
11:01
Correct horse battery staple."
284
649553
1602
Correct horse battery staple."
In einer Forschungsstudie
wollten wir sehen,
wollten wir sehen,
11:03
So we did the research study to see
285
651155
1806
11:04
what would actually happen.
286
652961
2359
was wirklich passieren würde.
11:07
So in our study, we used Mechanical Turk again,
287
655320
3060
In unsere Studie nutzten
wir wieder Mechanical Turk,
wir wieder Mechanical Turk,
11:10
and we had the computer pick the random words
288
658380
4167
und ließen den Computer
zufällige Wörter im Merksatz auswählen.
zufällige Wörter im Merksatz auswählen.
11:14
in the pass phrase.
289
662547
1100
11:15
Now the reason we did this
290
663647
1153
Wir machten das daher,
weil Menschen nicht gut darin sind,
weil Menschen nicht gut darin sind,
11:16
is that humans are not very good
291
664800
1586
11:18
at picking random words.
292
666386
1384
zufällige Wörter auszuwählen.
11:19
If we asked a human to do it,
293
667770
1262
Würden wir Menschen darum bitten,
11:21
they would pick things that were not very random.
294
669032
2998
würden sie nicht sehr
zufällige Dinge auswählen.
zufällige Dinge auswählen.
11:24
So we tried a few different conditions.
295
672030
2032
Wir testeten daher
verschiedene Bedingungen,
verschiedene Bedingungen,
11:26
In one condition, the computer picked
296
674062
2090
unter einer Bedingung wählte
der Rechner aus einem Wörterbuch
der Rechner aus einem Wörterbuch
11:28
from a dictionary of the very common words
297
676152
2216
sehr gängige Wörter
aus dem Englischen aus.
aus dem Englischen aus.
11:30
in the English language,
298
678368
1362
11:31
and so you'd get pass phrases like
299
679730
1764
So erhielt man Merksätze wie
11:33
"try there three come."
300
681494
1924
"[Versuch dort drei kommen]."
11:35
And we looked at that, and we said,
301
683418
1732
Wir schauten das an und sagten:
11:37
"Well, that doesn't really seem very memorable."
302
685150
3050
"Das scheint nicht sehr einprägsam."
11:40
So then we tried picking words
303
688200
2240
Dann versuchten wir Worte auszuwählen,
11:42
that came from specific parts of speech,
304
690440
2521
die aus bestimmten Teilen
der Sprache stammen,
der Sprache stammen,
11:44
so how about noun-verb-adjective-noun.
305
692961
2182
z. B. Nomen-Verb-Adjektiv-Nomen.
11:47
That comes up with something
that's sort of sentence-like.
that's sort of sentence-like.
306
695143
2577
Dann kommt man zu einer Art Satz.
11:49
So you can get a pass phrase like
307
697720
2070
Man erhält dann einen Merksatz wie:
11:51
"plan builds sure power"
308
699790
1308
"[Plan baut sicher Kraft]"
11:53
or "end determines red drug."
309
701098
2786
oder "[Ende bestimmt rote Droge]".
11:55
And these seemed a little bit more memorable,
310
703884
2676
Diese erschienen etwas einprägsamer,
11:58
and maybe people would like those a little bit better.
311
706560
2822
und vielleicht hätten Menschen
sie ein bisschen lieber.
sie ein bisschen lieber.
12:01
We wanted to compare them with passwords,
312
709382
2572
Wir wollten sie mit
Passwörtern vergleichen,
Passwörtern vergleichen,
12:03
and so we had the computer
pick random passwords,
pick random passwords,
313
711954
3196
daher ließen wir den Rechner
zufällige Wörter auswählen,
zufällige Wörter auswählen,
diese waren nett und kurz,
aber wie man sieht,
aber wie man sieht,
12:07
and these were nice and short, but as you can see,
314
715150
1990
12:09
they don't really look very memorable.
315
717140
2806
sehen sie nicht sehr einprägsam aus.
Dann probierten wir etwas aus,
12:11
And then we decided to try something called
316
719946
1396
12:13
a pronounceable password.
317
721342
1646
"aussprechbares Passwort" genannt.
12:14
So here the computer picks random syllables
318
722988
2245
Hier wählt der Rechner zufällig Silben aus
und fügt sie zusammen,
und fügt sie zusammen,
12:17
and puts them together
319
725233
1134
12:18
so you have something sort of pronounceable,
320
726367
2475
dadurch erhält man etwas Aussprechbares
12:20
like "tufritvi" and "vadasabi."
321
728842
2602
wie "tufritvi" und "vadasabi".
12:23
That one kind of rolls off your tongue.
322
731444
2147
Das geht leicht von den Lippen.
12:25
So these were random passwords that were
323
733591
2216
Das sind zufällige Passwörter,
12:27
generated by our computer.
324
735807
2744
die vom Computer erzeugt wurden.
12:30
So what we found in this study was that, surprisingly,
325
738551
2978
Wir fanden in der Studie
etwas Überraschendes heraus:
etwas Überraschendes heraus:
12:33
pass phrases were not actually all that good.
326
741529
3768
Merksätze waren gar nicht so gut.
Die Leute konnte sich die Merksätze
12:37
People were not really better at remembering
327
745297
2793
12:40
the pass phrases than these random passwords,
328
748090
2953
kaum besser merken
als zufällige Passwörter.
als zufällige Passwörter.
12:43
and because the pass phrases are longer,
329
751043
2754
Da Merksätze länger sind,
tippten sie länger,
tippten sie länger,
12:45
they took longer to type
330
753797
1226
12:47
and people made more errors while typing them in.
331
755023
3010
und beim Eintippen entstanden mehr Fehler.
12:50
So it's not really a clear win for pass phrases.
332
758033
3227
Es gibt also keinen klaren
Sieg für Merksätze.
Sieg für Merksätze.
12:53
Sorry, all of you xkcd fans.
333
761260
3345
Tut mir leid, ihr xkcd-Fans.
12:56
On the other hand, we did find
334
764605
1892
Andererseits fanden wir heraus,
12:58
that pronounceable passwords
335
766497
1804
dass aussprechbare Passwörter
sehr gut funktionierten.
sehr gut funktionierten.
13:00
worked surprisingly well,
336
768301
1471
13:01
and so we actually are doing some more research
337
769772
2418
Daher erforschen wir gerade,
13:04
to see if we can make that
approach work even better.
approach work even better.
338
772190
3195
ob wir diesen Ansatz
noch verbessern können.
noch verbessern können.
13:07
So one of the problems
339
775385
1812
Eins der Probleme mit den
von uns durchgeführten Studien war,
von uns durchgeführten Studien war,
13:09
with some of the studies that we've done
340
777197
1623
13:10
is that because they're all done
341
778820
1683
dass sie alle mit
Mechanical Turk gemacht wurden.
Mechanical Turk gemacht wurden.
13:12
using Mechanical Turk,
342
780503
1590
Das sind keine echten Passwörter.
13:14
these are not people's real passwords.
343
782093
1812
Das sind Passwörter,
die sie erstellt haben
die sie erstellt haben
13:15
They're the passwords that they created
344
783905
2105
13:18
or the computer created for them for our study.
345
786010
2495
oder die der Rechner für sie
für die Studie erzeugt hat.
für die Studie erzeugt hat.
13:20
And we wanted to know whether people
346
788505
1568
Wir wollten wissen, ob Menschen
sich bei ihren echten Passwörtern
sich bei ihren echten Passwörtern
13:22
would actually behave the same way
347
790073
2312
13:24
with their real passwords.
348
792385
2227
wirklich genauso verhalten würden.
Wir sprachen daher mit
13:26
So we talked to the information
security office at Carnegie Mellon
security office at Carnegie Mellon
349
794612
3681
den Informationssicherheitsbeauftragten
an der Carnegie Mellon
an der Carnegie Mellon
13:30
and asked them if we could
have everybody's real passwords.
have everybody's real passwords.
350
798293
3803
und baten sie, die echten Passwörter
von allen zu bekommen.
von allen zu bekommen.
Kein Wunder, dass sie etwas zögerten,
sie mit uns zu teilen,
sie mit uns zu teilen,
13:34
Not surprisingly, they were a little bit reluctant
351
802096
1754
13:35
to share them with us,
352
803850
1550
13:37
but we were actually able to work out
353
805400
1810
aber wir erarbeiteten
mit ihnen ein System,
mit ihnen ein System,
13:39
a system with them
354
807210
1040
13:40
where they put all of the real passwords
355
808250
2109
wo sie alle echten Passwörter
13:42
for 25,000 CMU students, faculty and staff,
356
810359
3091
für 25 000 CMU-Studenten,
-Dozenten und -Mitarbeiter
-Dozenten und -Mitarbeiter
in einen gesicherten Rechner
in einem gesicherten Raum eingaben,
in einem gesicherten Raum eingaben,
13:45
into a locked computer in a locked room,
357
813450
2448
13:47
not connected to the Internet,
358
815898
1394
ohne Verbindung zum Internet,
13:49
and they ran code on it that we wrote
359
817292
1848
und sie führten eine Code aus,
den wir schrieben,
den wir schrieben,
13:51
to analyze these passwords.
360
819140
2152
um diese Passwörter zu analysieren.
13:53
They audited our code.
361
821292
1326
Sie prüften unseren Code.
13:54
They ran the code.
362
822618
1312
Sie führten den Code aus.
13:55
And so we never actually saw
363
823930
1738
Wir sahen also tatsächlich
von niemandem das Passwort.
von niemandem das Passwort.
13:57
anybody's password.
364
825668
2817
Wir erhielten interessante Ergebnisse,
14:00
We got some interesting results,
365
828485
1515
14:02
and those of you Tepper students in the back
366
830000
1696
und alle Tepper-Studenten
in den hinteren Reihen
in den hinteren Reihen
14:03
will be very interested in this.
367
831696
2875
wird das sehr interessieren.
14:06
So we found that the passwords created
368
834571
3731
Wir stellten fest, dass die von
Angestellten der Informatik-Fakultät
Angestellten der Informatik-Fakultät
14:10
by people affiliated with the
school of computer science
school of computer science
369
838302
2158
erstellten Passwörter
1,8-mal stärker waren,
1,8-mal stärker waren,
14:12
were actually 1.8 times stronger
370
840460
2324
14:14
than those affiliated with the business school.
371
842784
3738
als die der Angestellten
der Fakultät für Wirtschaft.
der Fakultät für Wirtschaft.
14:18
We have lots of other really interesting
372
846522
2040
Wir haben auch noch einige andere
interessante demografische Informationen.
interessante demografische Informationen.
14:20
demographic information as well.
373
848562
2238
14:22
The other interesting thing that we found
374
850800
1846
Es war interessant zu sehen,
14:24
is that when we compared
the Carnegie Mellon passwords
the Carnegie Mellon passwords
375
852646
2440
dass, als wir die
Carnegie-Mellon-Passwörter
Carnegie-Mellon-Passwörter
mit denen von Mechanical Turk
generierten Passwörtern verglichen,
generierten Passwörtern verglichen,
14:27
to the Mechanical Turk-generated passwords,
376
855086
2283
14:29
there was actually a lot of similarities,
377
857369
2619
es viele Parallelen gab.
Dies half dabei, unsere
Forschungsmethode zu bestätigen
Forschungsmethode zu bestätigen
14:31
and so this helped validate our research method
378
859988
1948
14:33
and show that actually, collecting passwords
379
861936
2510
und zu zeigen, dass
Sammeln von Passwörtern
Sammeln von Passwörtern
14:36
using these Mechanical Turk studies
380
864446
1808
mit den Mechanical-Turk-Studien
14:38
is actually a valid way to study passwords.
381
866254
2788
eine gültige Weise war,
Passwörter zu untersuchen.
Passwörter zu untersuchen.
14:41
So that was good news.
382
869042
2285
Das sind also gute Neuigkeiten.
14:43
Okay, I want to close by talking about
383
871327
2414
Zum Schluss möchte ich noch
über ein paar Erkenntnisse sprechen,
über ein paar Erkenntnisse sprechen,
14:45
some insights I gained while on sabbatical
384
873741
2068
die ich während
des Sabbatical letztes Jahr
des Sabbatical letztes Jahr
14:47
last year in the Carnegie Mellon art school.
385
875809
3201
an der Carnegie Mellon-
Kunsthochschule gewann.
Kunsthochschule gewann.
14:51
One of the things that I did
386
879010
1281
Ich machte unter anderem
eine Anzahl von Quilts,
eine Anzahl von Quilts,
14:52
is I made a number of quilts,
387
880291
1524
14:53
and I made this quilt here.
388
881815
1548
und ich machte diesen Quilt hier.
14:55
It's called "Security Blanket."
389
883363
1899
Er nennt sich "Sicherheitspolster".
14:57
(Laughter)
390
885262
2431
(Gelächter)
14:59
And this quilt has the 1,000
391
887693
3095
Dieser Quilt zeigt die 1000
gängigsten gestohlenen Passwörter
gängigsten gestohlenen Passwörter
15:02
most frequent passwords stolen
392
890788
2328
15:05
from the RockYou website.
393
893116
2571
von der RockYou-Website.
15:07
And the size of the passwords is proportional
394
895687
2061
Die Größe eines Passworts ist proportional
zur Häufigkeit seines Auftretens
zur Häufigkeit seines Auftretens
15:09
to how frequently they appeared
395
897748
1901
15:11
in the stolen dataset.
396
899649
2248
im gestohlenen Datensatz.
Ich schuf diese Wortwolke,
15:13
And what I did is I created this word cloud,
397
901897
2632
15:16
and I went through all 1,000 words,
398
904529
2132
ich ging alle 1000 Wörter durch
15:18
and I categorized them into
399
906661
1795
und teilte sie in lose
thematische Kategorien ein.
thematische Kategorien ein.
15:20
loose thematic categories.
400
908456
2380
15:22
And it was, in some cases,
401
910836
1903
Und manchmal war es
ziemlich schwierig herauszufinden,
ziemlich schwierig herauszufinden,
15:24
it was kind of difficult to figure out
402
912739
2038
in welcher Kategorie sie sein sollten,
und kodierte sie nach Farbe.
und kodierte sie nach Farbe.
15:26
what category they should be in,
403
914777
1755
15:28
and then I color-coded them.
404
916532
1899
15:30
So here are some examples of the difficulty.
405
918431
2619
Hier sind ein paar Beispiele
für die Schwierigkeit.
für die Schwierigkeit.
15:33
So "justin."
406
921050
1181
Etwa "Justin".
15:34
Is that the name of the user,
407
922231
1829
Ist das der Name des Nutzers,
des Freundes, des Sohns?
des Freundes, des Sohns?
15:36
their boyfriend, their son?
408
924060
1322
15:37
Maybe they're a Justin Bieber fan.
409
925382
2888
Vielleicht sind sie nur eine Bieber-Fan.
15:40
Or "princess."
410
928270
2225
Oder "Prinzessin".
15:42
Is that a nickname?
411
930495
1635
Ist das eine Spitzname?
15:44
Are they Disney princess fans?
412
932130
1595
Oder sind sie Disney-Prinzessinnen-Fans?
15:45
Or maybe that's the name of their cat.
413
933725
3694
Oder vielleicht ist
das der Name ihrer Katze.
das der Name ihrer Katze.
15:49
"Iloveyou" appears many times
414
937419
1655
"iloveyou" erscheint häufig
in vielen verschiedenen Sprachen.
in vielen verschiedenen Sprachen.
15:51
in many different languages.
415
939074
1545
15:52
There's a lot of love in these passwords.
416
940619
3735
Es gibt viel Liebe in diesen Passwörtern.
15:56
If you look carefully, you'll see there's also
417
944354
1680
Wenn man genau hinsieht,
sieht man auch Alltägliches.
sieht man auch Alltägliches.
15:58
some profanity,
418
946034
2267
Aber für mich war es
wirklich interessant zu sehen,
wirklich interessant zu sehen,
16:00
but it was really interesting to me to see
419
948301
1950
16:02
that there's a lot more love than hate
420
950251
2307
dass in den Passwörtern
viel mehr Liebe als Hass steckt.
viel mehr Liebe als Hass steckt.
16:04
in these passwords.
421
952558
2292
16:06
And there are animals,
422
954850
1490
Es gibt auch viele Tiere.
16:08
a lot of animals,
423
956340
1360
16:09
and "monkey" is the most common animal
424
957700
2304
"Affe" ist das häufigste Tier
16:12
and the 14th most popular password overall.
425
960004
3675
und das am 14. beliebteste
Passwort überhaupt.
Passwort überhaupt.
Das war sehr seltsam für mich,
16:15
And this was really curious to me,
426
963679
2231
16:17
and I wondered, "Why are monkeys so popular?"
427
965910
2523
und ich fragte mich:
"Warum sind Affen so beliebt?"
"Warum sind Affen so beliebt?"
16:20
And so in our last password study,
428
968433
3352
In unserer letzten Passwort-Studie
fragten wir immer,
wenn wir jemanden fanden,
wenn wir jemanden fanden,
16:23
any time we detected somebody
429
971785
1686
16:25
creating a password with the word "monkey" in it,
430
973471
2649
der ein Passwort mit
dem Wort "Affe" anlegte,
dem Wort "Affe" anlegte,
16:28
we asked them why they had
a monkey in their password.
a monkey in their password.
431
976120
3030
warum sie Affe im Passwort hatten.
16:31
And what we found out --
432
979150
1910
Und wir fanden heraus --
wir fanden bisher 17 Menschen,
die das Wort "Affe" nutzen --
die das Wort "Affe" nutzen --
16:33
we found 17 people so far, I think,
433
981060
2103
16:35
who have the word "monkey" --
434
983163
1283
dass ein Drittel von ihnen
ein Haustier namens "Affe" hätten,
ein Haustier namens "Affe" hätten,
16:36
We found out about a third of them said
435
984446
1812
16:38
they have a pet named "monkey"
436
986258
1740
16:39
or a friend whose nickname is "monkey,"
437
987998
2291
oder einen Freund,
dessen Spitzname "Affe" war.
dessen Spitzname "Affe" war.
16:42
and about a third of them said
438
990289
1660
Und ein Drittel von ihnen sagte,
16:43
that they just like monkeys
439
991949
1533
dass sie Affen einfach mögen
und Affen wirklich süß sind.
und Affen wirklich süß sind.
16:45
and monkeys are really cute.
440
993482
1638
16:47
And that guy is really cute.
441
995120
3639
Dieser Affe ist wirklich süß.
Letztendlich scheint es so,
16:50
So it seems that at the end of the day,
442
998759
3408
16:54
when we make passwords,
443
1002167
1783
wenn wir Passwörter erstellen,
16:55
we either make something that's really easy
444
1003950
1974
nehmen wir etwas wirklich Einfaches
zum Tippen, ein gängiges Muster,
zum Tippen, ein gängiges Muster,
16:57
to type, a common pattern,
445
1005924
3009
17:00
or things that remind us of the word password
446
1008933
2486
oder Dinge, die uns an
das Wort Passwort erinnern,
das Wort Passwort erinnern,
17:03
or the account that we've created the password for,
447
1011419
3312
oder an das Konto, für das wir
das Passwort erstellt haben,
das Passwort erstellt haben,
17:06
or whatever.
448
1014731
2617
oder so etwas.
17:09
Or we think about things that make us happy,
449
1017348
2642
Oder wir denken an Dinge,
die uns glücklich machen,
die uns glücklich machen,
und wir nehmen ein Passwort,
17:11
and we create our password
450
1019990
1304
17:13
based on things that make us happy.
451
1021294
2238
basierend auf Dingen,
die uns glücklich machen.
die uns glücklich machen.
17:15
And while this makes typing
452
1023532
2863
Obwohl dadurch das Tippen und Erinnern
Ihres Passwort mehr Spaß macht,
Ihres Passwort mehr Spaß macht,
17:18
and remembering your password more fun,
453
1026395
2870
17:21
it also makes it a lot easier
454
1029265
1807
erleichtert es auch sehr,
Ihr Passwort zu erraten.
Ihr Passwort zu erraten.
17:23
to guess your password.
455
1031072
1506
17:24
So I know a lot of these TED Talks
456
1032578
1748
Ich weiß, dass viele
der TEDTalks inspirierend sind
der TEDTalks inspirierend sind
17:26
are inspirational
457
1034326
1634
17:27
and they make you think about nice, happy things,
458
1035960
2461
und einen an nette,
fröhliche Dinge denken lassen,
fröhliche Dinge denken lassen,
17:30
but when you're creating your password,
459
1038421
1897
aber wenn Sie Passwort erstellen,
versuchen Sie an etwas anderes zu denken.
versuchen Sie an etwas anderes zu denken.
17:32
try to think about something else.
460
1040318
1991
17:34
Thank you.
461
1042309
1107
Danke.
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