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公开(公告)号：CN114595443A
公开(公告)日：2022-06-07
申请号：CN202210174257.3
申请日：2022-02-25
Applicant: 复旦大学
Abstract: 本发明属于系统安全技术领域，具体为基于高频字符串PCFG模型的口令强度检测方法。本发明包括：用口令专用分词方法将口令分成更小组成单元；使用分词后的口令构建、并训练PCFG模型；利用该模型检测口令强度并反馈给用户等级化的强度信息；将该模型进行压缩后部署在浏览器端和服务端。本发明使用分词方法将口令自动分解成高频字符串，改变了当前通常使用同一种字符类型进行字符串分组的模式；降低了强度检测工具对口令的高估性，得到准确的口令强度评估结果；本发明反馈用户口令强度外还反馈更多信息以解释弱口令生成原因，告知用户口令中所采用的哪些高频字符串是导致弱口令形成的重要因素，以方便用户有针对性的改进他们口令安全性。
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公开(公告)号：CN112861528B
公开(公告)日：2022-08-19
申请号：CN202110071385.0
申请日：2021-01-19
Applicant: 复旦大学
IPC: G06F40/284
Abstract: 本发明属于系统安全技术领域，具体为一种基于口令内部语义驱动的Markov口令恢复方法。本发明方法包括：使用口令专用分词方法将口令分成更小的组成单元；使用分词后的口令构建、并训练Markov口令恢复模型；基于训练后的口令恢复模型生成概率降序排序的候选口令。本发明通过提取明文口令数据集中频度较高的字符串作为口令的基本组成单元，并利用这些组成单元的转移概率构建Markov口令恢复模型。本发明的优点在于，实现了变长适中粒度的口令恢复模型，根据口令专用的分词方法能自动捕捉口令的高频字符串，可以更好的对口令内部规律建模并实现一个高效的恢复模型。
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公开(公告)号：CN112861528A
公开(公告)日：2021-05-28
申请号：CN202110071385.0
申请日：2021-01-19
Applicant: 复旦大学
IPC: G06F40/284
Abstract: 本发明属于系统安全技术领域，具体为一种基于口令内部语义驱动的Markov口令恢复方法。本发明方法包括：使用口令专用分词方法将口令分成更小的组成单元；使用分词后的口令构建、并训练Markov口令恢复模型；基于训练后的口令恢复模型生成概率降序排序的候选口令。本发明通过提取明文口令数据集中频度较高的字符串作为口令的基本组成单元，并利用这些组成单元的转移概率构建Markov口令恢复模型。本发明的优点在于，实现了变长适中粒度的口令恢复模型，根据口令专用的分词方法能自动捕捉口令的高频字符串，可以更好的对口令内部规律建模并实现一个高效的恢复模型。
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