本研究提出了MAYA，一个统一的密码基准框架，旨在解决生成模型在密码猜测中的不一致性问题。通过先进的测试场景和真实数据集评估模型，发现复杂和长密码的表现差异显著，且多模型攻击效果优于单一模型，从而推动密码生成技术的发展。

本文探讨了基于深度学习的密码猜测方法，介绍了PassGAN和GNPassGAN等模型，这些模型能够生成高质量的密码猜测，从而提升密码安全性。同时，研究还关注语音身份验证系统的安全性及新防御机制的开发，以增强对抗性攻击的检测和防御能力。