安全分析人员发现，大多数真实世界中的密码并非完全随机，而是与用户的生活习惯和个人信息紧密相关，如姓名、生日、宠物名、喜爱的球队乃至旧用户名等。通过梳理这些用户画像信息，研究者能够构建出更具针对性的密码候选列表，从而大幅提升密码破解的效率和成功率，而不再依赖通用词典或盲目暴力破解。
据ElcomSoft介绍，具体方法包括从用户资料中提取关键信息单元（tokens）、转化为密码模板、结合变种规则制作专属的小型词典。这一流程不仅能节约计算资源，更提高了实际攻击的命中概率，尤其适用于电子取证环境下需要解锁加密设备或文件的场景。
文章还展示了利用实际案例和EDPR兼容语法，说明如何以结构化和自动化的方式，将个人信息转化为有效的密码攻击工具，凸显安全防护中“弱密码风险”与个人隐私泄露的隐患。