PG-RNN:一种基于递归神经网络的密码猜测模型

摘要：

用户名—密码(口令)是目前最流行的用户身份认证方式,鉴于获取真实的大规模密码明文非常困难,利用密码猜测技术来生成大规模密码集,可以评估密码猜测算法效率、检测现有用户密码保护机制的缺陷等,是研究密码安全性的主要方法.本文提出了一种基于递归神经网络的密码猜测概率模型(password guessing RNN,PG-RNN),区别于传统的基于人为设计规则的密码生成方法,递归神经网络能够自动地学习到密码集本身的分布特征和字符规律.因此,在泄露的真实用户密码集上训练后的递归神经网络,能够生成非常接近训练集真实数据的密码,避免了人为设定规则来破译密码的局限性.实验结果表明,PG-RNN生成的密码在结构字符类型、密码长度分布上比Markov模型更好地接近原始训练数据的分布特征,同时在真实密码匹配度上,本文提出的PG-RNN模型比目前较好的基于生成对抗网络的PassGAN模型提高了1.2％.

关键词：密码生成、深度学习、递归神经网络、Markov、密码猜测

所属期刊栏目：13

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：北京市科技计划课题Z171100002217094;中科院战略性先导科技专项A类XDA18040400

在线出版日期：2018-11-30（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：889-896