基于神经网络的定向口令猜测研究

摘要

文本口令是现如今最主要的身份认证方式之一,很多用户为了方便记忆在构造口令时使用个人信息。然而,目前利用用户个人信息进行定向口令猜测,进而评估口令安全的工作相对欠缺。同时,神经网络在文本序列处理问题上的成功应用,使得利用神经网络进行口令安全问题研究成为一种新的研究思路。本文基于大规模口令集合,对用户口令构造行为进行分析的基础上,研究用户个人信息在口令构造中的作用,进而提出一种结合神经网络和用户个人信息的定向口令猜测模型TPGXNN（Targeted Password Guessing using X Neural Networks）,并在8组共计7000万条口令数据上进行定向口令猜测实验。实验结果显示,在各组定向口令猜测实验中,TPGXNN模型的猜测成功率均比概率上下文无关文法、马尔科夫模型等传统模型更高,表明了TPGXNN模型的有效性。