基于口令的認(rèn)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(rèn)證方式。正是因?yàn)槭褂煤?jiǎn)單,口令也一直存在著嚴(yán)重的安全問(wèn)題:（1）來(lái)自不同語(yǔ)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(jiǎn)單地將所有口令集歸為一類,不進(jìn)行特點(diǎn)區(qū)分,使用同一種方法評(píng)估可能包含不同特點(diǎn)的口令集,且沒有針對(duì)中文口令集中的漢語(yǔ)拼音進(jìn)行分析的研究。（2）多數(shù)用戶將容易記憶的個(gè)人信息或常用字符組合作為口令,導(dǎo)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(lái)受到國(guó)內(nèi)外學(xué)者的廣泛關(guān)注�，F(xiàn)有助記策略多存在低安全性、不便記憶等問(wèn)題。針對(duì)上述問(wèn)題1,提出一種針對(duì)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(duì)信息系統(tǒng)口令集進(jìn)行安全性評(píng)估。該方法將每個(gè)完整的漢語(yǔ)拼音視為一個(gè)整體元素,后利用漢語(yǔ)拼音的規(guī)則對(duì)口令進(jìn)行結(jié)構(gòu)劃分與處理。將處理后的口令放入長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)中訓(xùn)練,用訓(xùn)練后的模型生成口令字典。本文通過(guò)命中率實(shí)驗(yàn)評(píng)估CSNN方法的效能,將CSNN與... 

【文章來(lái)源】：青島大學(xué)山東省

【文章頁(yè)數(shù)】：51 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)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(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀
    1.3 主要研究?jī)?nèi)容
    1.4 文章組織結(jié)構(gòu)
第二章 背景知識(shí)
    2.1 口令安全技術(shù)
        2.1.1 口令生成方法
        2.1.2 口令評(píng)估方法
        2.1.3 加密存儲(chǔ)
    2.2 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型
    2.3 本章小結(jié)
第三章 基于漢語(yǔ)拼音與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的口令集安全評(píng)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(xùn)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(jì)
        3.3.3 口令結(jié)構(gòu)
        3.3.4 口令組成
    3.4 評(píng)估
        3.4.1 口令字典評(píng)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(píng)估
        4.5.1 口令生成策略評(píng)估
        4.5.2 安全性評(píng)估
        4.5.3 易用性評(píng)估
    4.6 本章小結(jié)
第五章 總結(jié)與展望
參考文獻(xiàn)
攻讀碩士期間的研究成果
致謝



本文編號(hào)：3561464