發(fā)布時間：2022-01-01 02:23

　　基于口令的認證方法因開銷小、使用便捷,故成為目前使用最廣泛的身份認證方式。正是因為使用簡單,口令也一直存在著嚴重的安全問題:（1）來自不同語言的口令集具有明顯不同的字母分布。大多數(shù)的口令生成方法只是簡單地將所有口令集歸為一類,不進行特點區(qū)分,使用同一種方法評估可能包含不同特點的口令集,且沒有針對中文口令集中的漢語拼音進行分析的研究。（2）多數(shù)用戶將容易記憶的個人信息或常用字符組合作為口令,導致其安全性偏弱,容易遭受字典攻擊。助記策略用于幫助用戶生成安全性較高且易于記憶的口令,近年來受到國內(nèi)外學者的廣泛關(guān)注。現(xiàn)有助記策略多存在低安全性、不便記憶等問題。針對上述問題1,提出一種針對中文口令集的口令字典生成方法（Chinese Syllables and Neural Network based password generation,CSNN）,用于對信息系統(tǒng)口令集進行安全性評估。該方法將每個完整的漢語拼音視為一個整體元素,后利用漢語拼音的規(guī)則對口令進行結(jié)構(gòu)劃分與處理。將處理后的口令放入長短期記憶網(wǎng)絡中訓練,用訓練后的模型生成口令字典。本文通過命中率實驗評估CSNN方法的效能,將CSNN與... 

【文章來源】：青島大學山東省

【文章頁數(shù)】：51 頁

【學位級別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
Abstract
第一章 引言
    1.1 研究背景及意義
    1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀
    1.3 主要研究內(nèi)容
    1.4 文章組織結(jié)構(gòu)
第二章 背景知識
    2.1 口令安全技術(shù)
        2.1.1 口令生成方法
        2.1.2 口令評估方法
        2.1.3 加密存儲
    2.2 神經(jīng)網(wǎng)絡模型
    2.3 本章小結(jié)
第三章 基于漢語拼音與神經(jīng)網(wǎng)絡的口令集安全評估方法
    3.1 研究背景
    3.2 CSNN口令生成方法
        3.2.1 CSNN口令結(jié)構(gòu)
        3.2.2 口令集處理
        3.2.3 模型訓練
        3.2.4 口令生成
    3.3 數(shù)據(jù)集
        3.3.1 數(shù)據(jù)集處理
        3.3.2 口令集信息統(tǒng)計
        3.3.3 口令結(jié)構(gòu)
        3.3.4 口令組成
    3.4 評估
        3.4.1 口令字典評估
        3.4.2 命中率
    3.5 本章小結(jié)
第四章 基于中文句法的口令助記策略
    4.1 研究背景
    4.2 策略描述
    4.3 口令易用性
    4.4 口令安全性
    4.5 評估
        4.5.1 口令生成策略評估
        4.5.2 安全性評估
        4.5.3 易用性評估
    4.6 本章小結(jié)
第五章 總結(jié)與展望
參考文獻
攻讀碩士期間的研究成果
致謝



本文編號：3561464