检索结果-内蒙古大学图书馆

物联网技术 2017年第4期7卷 59-61页

作者：陈颖狄宏柳亚男国际关系学院信息科技学院北京100091

口令作为当前互联网应用最主要的安全认证方式之一,口令的强弱决定着用户账户和系统的安全。文中针对目前常用的口令强度评估工具Passwordmeter等存在口令强度评估简单、参数较少等口令易遭受字典攻击等问题,利用信息熵进行口令强度的... 详细信息

口令作为当前互联网应用最主要的安全认证方式之一,口令的强弱决定着用户账户和系统的安全。文中针对目前常用的口令强度评估工具Passwordmeter等存在口令强度评估简单、参数较少等口令易遭受字典攻击等问题,利用信息熵进行口令强度的方法研究,提出一种新的口令强度评估方法。该方法采用概率上下文无关文法建模,对网络泄露的真实口令明文进行特征分析,通过口令的结构划分来计算其出现的概率,从而计算信息熵得出口令强度值,该方法计算代价较小,能够有效抵抗字典攻击。

关键词：安全认证口令规则口令强度信息熵概率上下文无关文法

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口令猜测研究进展

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密码学报（中英文） 2024年第1期11卷 67-100页

作者：邹云开汪定南开大学网络空间安全学院天津300350 天津市网络与数据安全技术重点实验室天津300350 数据与智能系统安全教育部重点实验室天津300350

口令是人类可记忆的短密钥,在身份认证、加密、签名等领域有广泛的应用.口令虽然被指出存在一系列安全性和可用性问题,但因其使用简单、成本低廉、容易更改,在可预见的未来仍无可替代.口令猜测是口令面临的最严重的安全威胁,是口令安全... 详细信息

口令是人类可记忆的短密钥,在身份认证、加密、签名等领域有广泛的应用.口令虽然被指出存在一系列安全性和可用性问题,但因其使用简单、成本低廉、容易更改,在可预见的未来仍无可替代.口令猜测是口令面临的最严重的安全威胁,是口令安全性研究的核心方向之一,引起了学术界的持续关注.本文首先采用数据驱动的研究方法,挖掘可被猜测攻击者利用的用户脆弱口令行为,分析用户口令构造规律,包括流行特性、语言依赖性、长度分布、口令重用、结构和语义特征等方面.接着,总结了近30年来学术界提出的28种主要口令猜测算法,并根据技术原理的不同对其进行分类.随后,回顾了目前广泛使用的口令猜测算法评估指标,探究了不同实验设置对评估算法攻破率和计算效率的影响,并根据实验结果讨论了不同猜测算法的技术特点和适用场景.最后,总结口令猜测领域的研究进展,并展望口令猜测算法的应用领域和未来的研究方向.

关键词：密钥安全口令口令强度口令猜测机器学习

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助记口令创建策略综述

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计算机科学 2024年第S02期51卷 808-818页

作者：陈佳敏蒋惠萍中央民族大学信息工程学院北京100081

口令身份验证因其简单性和可部署性而成为当今最常见的身份验证方式。随着口令猜测攻击算法的不断改进,对口令强度的要求也越来越高。强口令虽然能够提高安全性,但往往难以记忆,而易记口令则容易受到破解的威胁,因此选择既强大又易于记... 详细信息

口令身份验证因其简单性和可部署性而成为当今最常见的身份验证方式。随着口令猜测攻击算法的不断改进,对口令强度的要求也越来越高。强口令虽然能够提高安全性,但往往难以记忆,而易记口令则容易受到破解的威胁,因此选择既强大又易于记忆的口令成为一项挑战。随着每个用户的账户数量不断增加,需要记住的口令数量也在增加,这给人类记忆带来了明显的压力,因此寻找生成易记强口令的方法成为必须。在过去的二十多年里,许多研究者提出了基于不同助记工具的助记口令创建策略。故对现有的助记口令创建策略进行综述,首先针对口令创建背景、口令强度进行概况总结,其次根据助记工具的特点,将其分为基于句子、基于单词、基于键盘和其他特殊类型4类,并对每种类型进行了深入综述;最后,对助记口令创建策略进行了总结和展望,并指出了未来的研究方向和发展趋势。

关键词：助记口令口令强度口令策略可记忆性安全性

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一种基于频率和熵的口令策略生成框架

网络空间安全科学学报

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网络空间安全科学学报 2023年第2期1卷 73-82页

作者：朱浩郭华陈晨刘伟伟北京航空航天大学空天网络安全工业与信息化部重点实验室北京100191 复杂关键软件环境全国重点实验室北京100191 华北水利水电大学数学与统计学院郑州450046

文本口令具有实现简单、可部署性强的优点,是当前最主要的身份认证技术之一,口令安全至关重要,合理的口令生成策略有助于提升口令安全。文章针对已有基于频率的口令策略生成器HTPG中因为仅使用频率作为口令分类标准,从而只反映了口令的... 详细信息

文本口令具有实现简单、可部署性强的优点,是当前最主要的身份认证技术之一,口令安全至关重要,合理的口令生成策略有助于提升口令安全。文章针对已有基于频率的口令策略生成器HTPG中因为仅使用频率作为口令分类标准,从而只反映了口令的流行性的问题,设计了基于频率和熵的口令策略生成器框架(FEPG),创新性地引入熵作为口令复杂性的衡量标准,通过Zipf分布和正态分布构建了基于频率和熵的口令四分类方法,并使用口令强度评价工具zxcvbn验证了四分类的有效性。FEPG通过比较弱口令与低频高熵口令的差异,提供了一套修改策略,并在模拟用户修改口令行为后,使用概率上下文无关语法(PCFG,probabilisticcontext-freegrammar)进行测试,结果表明,经过FEPG强化的口令比经过HTPG强化的口令被成功猜测的比例下降了69.30%,验证了FEPG的有效性。

关键词：口令策略熵正态分布口令强度

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基于机器学习的口令安全系统的研究与应用

基于机器学习的口令安全系统的研究与应用

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作者：王娟山西大学

学位级别：硕士

目前,各大网站、系统等通过设置口令限制访问权限,目的是为了保护用户信息安全,但是随着近年口令泄露事件的发生,口令安全问题引起广泛关注。导致口令安全问题发生的主要原因有两方面,首先,现有的口令强度评估器反馈给用户的口令强度结... 详细信息

目前,各大网站、系统等通过设置口令限制访问权限,目的是为了保护用户信息安全,但是随着近年口令泄露事件的发生,口令安全问题引起广泛关注。导致口令安全问题发生的主要原因有两方面,首先,现有的口令强度评估器反馈给用户的口令强度结果不准确,容易混淆用户对口令强度的认知,其次,用户不了解强口令具有的特征,创建的口令强度等级低,随机生成的口令强度等级高但是难以记忆。针对以上问题,本文研究了基于机器学习的口令强度检测方法和基于助记形状的口令生成策略,提出了结合半监督聚类的自训练口令强度检测模型和基于五笔码助记形状的口令生成策略,并基于以上模型和策略设计实现了口令安全系统。本文的主要工作和创新点如下: (1)针对已有的口令强度检测方法误报率高以及有标签数据较少的问题,提出了结合半监督聚类的自训练口令强度检测模型STSP。STSP首先对口令进行特征提取,然后使用半监督模糊C均值作为预聚类算法对口令数据进行高隶属度筛选,支持向量机模型作为终端分类器对高隶属度数据进行自训练分类。实验结果表明,本文提出的口令强度检测模型相对于基于规则和基于固定模式的口令强度检测方法降低了口令误报率。 (2)为了提高口令可用性,平衡口令可用性和安全性之间的关系,本文提出了基于五笔码助记形状的口令生成策略F-strategy。F-strategy首先通过五笔码在键盘上的位置构造助记形状生成助记字符串,其次,将助记字符串与一般口令策略相结合生成口令,有效避免了因使用单一口令策略产生弱口令的情况。 (3)设计并实现了基于机器学习的口令安全系统,系统主要包括口令强度检测、口令分析、口令生成三部分。口令强度检测模块利用上述口令强度检测模型能准确检测口令强度并将强度值反馈给用户,针对检测到的弱口令,用户可以通过口令分析模块对口令结构进行分析并修改,或者通过口令生成模块利用上述口令生成策略构造助记形状生成强口令。

关键词：口令强度机器学习助记策略口令生成

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基于分词的汉语背景用户口令分析技术研究

基于分词的汉语背景用户口令分析技术研究

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作者：岳桂鑫西安电子科技大学

学位级别：硕士

如今,口令仍然是进行人机身份验证的主要方式之一,因为其具有实现简单、方便、容易修改等特点,在短时间内并不会被其他身份验证方式所取代。即使目前已经有很多加密算法和哈希算法可以保证用户口令不在传输过程中或数据库中泄露,但是口... 详细信息

如今,口令仍然是进行人机身份验证的主要方式之一,因为其具有实现简单、方便、容易修改等特点,在短时间内并不会被其他身份验证方式所取代。即使目前已经有很多加密算法和哈希算法可以保证用户口令不在传输过程中或数据库中泄露,但是口令的强度很大程度上取决于用户自身,如果用户设置的口令强度不高,那么这个口令很容易被攻击者通过猜测攻击猜测出来。在2009年发生了多起网站数据库泄露事件之后,出现了多种用户口令猜测攻击算法,这些攻击算法可以更有效地对用户口令进行猜测攻击。因此,对于口令安全问题进行研究分析具有重大意义。研究口令安全问题一方面可以总结用户在设置口令时的行为习惯,分析这些习惯是否会导致口令强度降低,并总结弱口令和强口令的标准。另一方面,通过这些研究可以引起用户对口令安全问题的重视,减少弱口令和口令重用问题的发生。本文基于2011年国内几大网站泄露的用户口令完成了下列工作。首先,本文从用户弱口令、口令长度、包含元素、常用词和字符组合等角度对真实的用户口令进行分析,总结了以汉语为母语的用户在设置口令时的习惯以及弱口令的一些特点,并从统计学角度对数据集进行分析、比较。得到的结论为,汉语背景的用户常用纯数字、纯小写字母或二者组合的口令,且习惯在口令中添加汉语拼音。用户使用的弱口令以连续的数字、多个重复的字符或包含特殊含义的数字组合为主。其次,基于对汉语背景用户口令的分析,本文提出了一种基于分词的顺序马尔可夫枚举模型(WS-OMEN),以分词的方式对口令进行较粗粒度的划分,再基于马尔可夫模型按概率从大到小的顺序生成口令猜测。将WS-OMEN模型与普通的OMEN模型进行比较,在生成一亿次口令猜测时,根据选择的训练集和测试集的不同,WSOMEN模型达到的口令覆盖率最少比OMEN模型提高了约3%,最多提高了约17%。最后,本文使用WS-OMEN模型对汉语背景用户的口令进行强度评估,并与一些商业网站所使用的用户口令强度评估方式进行比较。经过实验验证,WS-OMEN与只考虑口令长度和构成元素的NIST口令强度评估方法相比,能够识别出使用了汉语拼音等常用组合构成的口令,但是由于WS-OMEN在评估口令强度时不考虑口令长度和包含元素,在使用WS-OMEN进行口令强度评估时,需要额外考虑以上信息。针对这一问题,本文对WS-OMEN模型进行了改进。同时,基于以上研究内容和国内外的研究现状,本文给出了一些关于用户在设置口令时的建议。

关键词：口令猜测攻击口令强度马尔可夫

来源：评论

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