本論文では、パスワードが不正アクセスに対する主要な防御手段である一方で、ユーザーが覚えやすいパスワードを選びがちなことが、セキュリティリスクを高めることを指摘します。伝統的なパスワード強度評価方法が不十分である中、著者たちはSODA ADVANCEというデータ再構築ツールを提案し、特にソーシャルメディアなどの公開データを活用してパスワード強度を評価するための特化型モジュールを統合しています。また、新興の大規模言語モデル（LLMs）が、ユーザープロファイルに基づいて強力でパーソナライズされたパスワードを生成し、評価する能力とリスクについても議論しています。実験結果では、100人の実ユーザーを対象にした評価により、LLMsが効果的にパスワードを生成・評価できることが示されました。この研究は、パスワード強度評価の新たな可能性を示すものです。