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题名基于神经网络的多源密码猜测模型
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作者
夏之阳
易平
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机构
上海交通大学网络空间安全学院
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出处
《通信技术》
2019年第1期161-167,共7页
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基金
国家自然科学基金(No.61571290)~~
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文摘
用户在设置密码时总是会以某一种形式来组合密码,使得密码猜测成为新的研究方向。目前成熟的技术是基于统计概率的方法,运算量大,耗时长。随着深度学习的兴起,运用递归神经网络生成密码的技术被证明是更加有效的。然而,目前基于深度学习的研究仅仅针对单一数据集,数据量受限,使得跨数据集的命中率不高。因此,提出了基于单数据集的密码生成模型PL(PCFG+LSTM)。相比LSTM,PL提升单数据集的命中率16%～30%。此外,提出了基于多数据集的对抗生成模型GENPass,相比简单混合多个数据集,命中率提升超过20%。
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关键词
密码猜测
密码分析
深度学习
递归神经网络
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Keywords
password guessing
password analyzing
deep learning
recurrent neural network
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分类号
TP391.1
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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