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비밀번호 강도 검사기

비밀번호 강도, 엔트로피 값 및 일반적인 약점을 검사합니다. 모든 검사는 브라우저에서 로컬로 실행됩니다.

강도 검사

엔트로피 값
강도:
오프라인(고속 GPU) 해독 시간 예측
온라인(제한 속도) 해독 시간 예측
검사 결과
  • 길이
  • 소문자
  • 대문자
  • 숫자
  • 기호
  • 연속
  • 반복
  • 블랙리스트
  • 키보드 패턴
  • 날짜
  • 주기
정책 구성
쉼표로 구분하며, 대소문자를 구분하지 않습니다. Leet 정규화 지원 (예: Pa$$w0rd → password).
최적화 제안
개인 정보 보호 안내：검사는 완전히 브라우저에서 로컬로 수행되며, 비밀번호는 업로드되지 않습니다。

사용 방법

로컬에서 비밀번호를 분석하고 실행 가능한 최적화 제안을 받습니다.
1) 비밀번호를 입력하거나 붙여넣습니다. 결과는 실시간으로 업데이트됩니다.
2) 필요에 따라 정책(최소 길이/문자 유형 요구 사항)을 조정합니다.
3) 일반적인 약한 단어를 블랙리스트에 추가하여 식별을 돕습니다(Leet 정규화 지원).
4) 가져오기/내보내기로 정책 설정을 공유합니다.

기능 특징

  • 100% 로컬 분석, 개인 정보 보호 우선입니다.
  • 고급 감지: 키보드 움직임, 날짜, 주기적 반복, 순서, 반복 등입니다.
  • Leet 정규화 블랙리스트 일치 (예: Pa$$w0rd → password).
  • 유연한 정책: 최소 길이와 문자 유형 요구 사항입니다.
  • 한 번의 클릭으로 정책 JSON 가져오기/내보내기.
  • 한 번의 클릭으로 감지기에서 분석

비밀번호 비교

비교 결과
엔트로피(A): 엔트로피(B):

자주 묻는 질문

제 비밀번호가 업로드되나요?
아닙니다. 모든 분석은 브라우저 내에서만 실행됩니다.
“엔트로피”란 무엇을 의미하나요?
대략적으로 추측하는 데 필요한 시도 횟수를 나타냅니다. 구조가 있을 때 실제 강도가 감소합니다.
점수가 떨어진 이유는 무엇인가요?
시퀀스, 날짜 또는 키보드 움직임과 같은 패턴은 강도를 낮춥니다.

보고서

보고서에는 비밀번호 텍스트가 포함되지 않으며, 지표와 설정만 포함됩니다.

관련 지식
엔트로피 값

엔트로피는 문자 집합과 길이를 기반으로 한 검색 공간의 크기를 추정하는 데 사용됩니다。 구조적 요소（패턴, 단어）가 있을 경우 원래 비트가 높게 보이더라도 유효 엔트로피는 감소합니다。

검사 항목 설명
  • 순차적인 시퀀스, 예를 들어 abcde 또는 12345입니다。
  • 동일 문자의 긴 반복（예: aaaa）입니다。
  • 사용자 지정 블랙리스트의 일반적인 약한 단어/패턴과 일치합니다。
  • 키보드 순서나 인접한 키 시퀀스（예: qwerty, asdf）입니다。
  • 날짜 형식（예: YYYYMMDD, dd-mm-yyyy）입니다。
  • 반복되는 부분 문자열（예: abcabc, 121212）입니다。
  • 블랙리스트와 일치하기 전에 Leet 정규화를 수행합니다（예: Pa$$w0rd → password）。
해독 시간 주의 사항

해독 시간은 대략적인 추정치일 뿐입니다。 실제 공격에서는 사전, 마스크 및 GPU를 사용합니다。 짧고 구조가 명확한 비밀번호는 종종 표면상의 엔트로피 값보다 훨씬 약합니다。

모범 사례
  • 먼저 긴 무작위 통과 구절（4개 이상의 단어） 또는 비밀번호 관리자가 생성한 비밀번호를 사용하세요。
  • 개인 정보, 날짜 및 예측 가능한 구조를 피하세요。
  • 비밀번호 관리자를 사용하고 가능한 한 다중 인증 요소（MFA）를 활성화하세요。
  • 비밀번호를 재사용하지 마세요；정보가 유출된 경우에만 변경하세요。

프로그래밍 언어로 비밀번호 강도를 검사하는 방법

다음은 커뮤니티에서 검증된 라이브러리를 사용한 최소한의 예제입니다. 기술 스택에 맞게 선택하세요.

JavaScript 
<!-- CDN -->
<script src="https://unpkg.com/[email protected]/dist/zxcvbn.js"></script>
<script>
  const res = zxcvbn('P@ssw0rd!');
  console.log(res.score, res.crack_times_display);
</script>
Node.js 
// npm i @zxcvbn-ts/core
import { zxcvbn } from '@zxcvbn-ts/core';

const result = zxcvbn('P@ssw0rd!');
console.log(result.score, result.guesses_log10);
PHP 
composer require bjeavons/zxcvbn-php
                        
<?php
require __DIR__ . '/vendor/autoload.php';

use ZxcvbnPhp\\Zxcvbn;

$zxcvbn = new Zxcvbn();
$res = $zxcvbn->passwordStrength('P@ssw0rd!');
echo $res['score'];
Python 
pip install zxcvbn
                        
from zxcvbn import zxcvbn

res = zxcvbn('P@ssw0rd!')
print(res['score'], res['crack_times_display'])
Go 
go get github.com/nbutton23/zxcvbn-go
                        
package main

import (
  "fmt"
  zxcvbn "github.com/nbutton23/zxcvbn-go"
)

func main() {
  res := zxcvbn.PasswordStrength("P@ssw0rd!", nil)
  fmt.Println(res.Score, res.Guesses)
}
Rust 
# Add dependency
cargo add zxcvbn
                        
use zxcvbn::zxcvbn;

fn main() {
    match zxcvbn("P@ssw0rd!", &[]) {
        Ok(estimate) => {
            println!("score: {}", estimate.score()); // 0..4
            if let Some(times) = estimate.crack_times() {
                println!("offline: {:?}", times.offline_slow_hashing_1e4_per_second());
            }
        }
        Err(err) => eprintln!("zxcvbn error: {err}"),
    }
}

설명: 이러한 라이브러리는 강도와 패턴을 추정하며, 이 페이지의 감지 항목과 약간의 차이가 있을 수 있습니다.

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