[发明专利]口令强度评估方法、装置、设备及可读存储介质

说明书

本发明提供一种口令强度评估方法、装置、设备及可读存储介质，所述方法包括：获取口令集，并对所述口令集进行预处理，生成口令样本集，其中所述预处理包括筛选、逆序和编码；将所述口令样本集传输到预设网络模型，对所述预设网络模型进行训练，得到目标网络模型；当接收到待评估口令时，将所述待评估口令传输到目标网络模型，并基于所述目标网络模型评估所述待评估口令的口令强度。本发明用于目标网络模型训练的口令样本集经逆序处理，有利于提升训练效果，使得通过目标网络模型对待评估口令所进行的口令强度评估更为准确，有利于用户基于评估结果的建议构建高强度的口令，增强了口令抵抗和口令猜测攻击的能力，提高了口令的安全性。

技术领域

本发明涉及信息安全技术领域，尤其涉及一种口令强度评估方法、装置、设备及可读存储介质。

背景技术

随着互联网技术的发展，人们生活的方方面面已经和互联网服务息息相关，从日常的微信、支付宝等移动支付，到工业界的各种访问控制系统，甚至航天航空领域都离不开互联网服务。而互联网对外提供服务过程中又离不开身份认证，因此出现了诸如指纹、人脸、口令等多种多样的用户身份认证方式；其中，口令认证又以其简单、易用的特点而成为身份认证的一种主流方式。但是，随着数据泄露、口令破解等事件的不断发生，对口令安全的研究越来越多，因此对口令安全强度的评估方法也越来越重要。

目前，用户使用的口令大多具有关联性，比如使用姓名、生日、身份证号等具有字母、数字及其他字符结合的口令。但该类关联性会使得口令强度降低，而导致口令容易遭受破解攻击。为了提高用户口令的安全强度，一般互联网服务商都会执行口令强度评测(Password Strength Metirc，简称PSM)向用户反馈用户口令的强弱程度，并根据评测结果向用户输出构建高强度口令建议。

其中，PSM是依据口令长度和包含字符类型的评测规则，反馈的强弱程度与口令本身紧密相关。即便用户使用关联性的信息构建口令，只要构建口令的长度较长，且包含多种字符类型，则会评测为强程度口令，而不会输出构建高强度口令的建议。如此一来，对于基于用户个人信息的定向口令攻击，则会增加用户信息泄露和资产损失的风险。因此，目前仅依据口令本身因子特性进行口令强度评测所存在的测评不准确问题是亟待解决的技术问题。

发明内容

本发明的主要目的在于提供一种口令强度评估方法、装置、设备及可读存储介质，旨在解决现有技术中仅依据口令本身因子特性进行口令强度评测所存在的测评不准确的技术问题。

为实现上述目的，本发明实施例提供一种口令强度评估方法，所述口令强度评估方法包括以下步骤：

获取口令集，并对所述口令集进行预处理，生成口令样本集，其中所述预处理包括筛选、逆序和编码；

将所述口令样本集传输到预设网络模型，对所述预设网络模型进行训练，得到目标网络模型；

当接收到待评估口令时，将所述待评估口令传输到目标网络模型，并基于所述目标网络模型评估所述待评估口令的口令强度。

优选地，所述对所述口令集进行预处理，生成口令样本集的步骤包括：

对所述口令集进行筛选，剔除所述口令集中的无效口令，并对剔除所述无效口令后所述口令集中剩余的口令进行逆序；

对经逆序的所述口令集中的口令进行编码，生成口令样本集。

优选地，所述对所述口令集进行筛选，剔除所述口令集中的无效口令，并对剔除所述无效口令后所述口令集中剩余的口令进行逆序的步骤包括：

将所述口令集中各口令的字符分别和预设字符集对比，查找所述口令集中字符不均存在于所述预设字符集中的无效口令；

将所述无效口令从所述口令集中剔除，并查找剔除所述无效口令后所述口令集剩余各口令中包含的数字因子，对各口令包含的数字因子进行逆序。