[发明专利]基于变分自编码器的轻量级口令猜测字典生成方法及装置

说明书

本发明属于网络安全技术领域，特别涉及一种基于变分自编码器的轻量级口令猜测字典生成方法及装置，该方法包括对训练集中的口令按预设条件进行预处理，获取统一格式的口令集合；对所述口令集合按结构进行划分得到口令片段，并使用n‑gram方法将每个口令片段切分为字符组合；根据预设参数筛选出常用字符组合，然后将口令编码为向量形式；初始化变分自编码器模型，并使用所述向量形式口令进行训练，直至损失函数值不再下降；使用训练后的变分自编码器模型生成猜测口令，并按生成口令出现的频次降序排列，得到口令猜测字典。本发明极大的缩短了模型训练时间和口令猜测字典的生成时间，提高了口令猜测的成功率，保证了字典猜测攻击的时效性。

技术领域

本发明属于网络安全技术领域，特别涉及一种基于变分自编码器的轻量级口令猜测字典生成方法及装置。

背景技术

随着计算机网络、通信技术的迅猛发展，人们的日常工作、生活已经离不开网络，网络安全已成为当前信息时代的一个重要问题。身份认证是网络安全的一道重要防线，口令以其简单、易部署的特性长期以来一直是身份认证的主流方式。口令攻击是口令安全研究的重要手段，也是密码学研究的重要方向之一，可以用于口令恢复以及口令强度评估等研究领域。

字典猜测攻击技术是一种常用的口令攻击方法。现在主流的口令猜测字典生成的方法主要有基于概率上下文无关文法(probabilistic context-free grammar，PCFG)、基于Markov链的算法、基于循环神经网络(Recurrent Neural Networks,RNNs)的算法和PassGAN等。但是这些方法有的会受限于先验知识，生成的口令猜测字典泛化能力差；有的模型结构复杂，生成口令猜测字典需要的时间长。为此，需要提出更轻量级的模型缩短口令猜测字典的生成时间，提升字典猜测攻击效率。

发明内容

为了解决现有技术中口令猜测字典生成速度慢、准确性低、泛化能力差的问题，本发明提供一种基于变分自编码器的轻量级口令猜测字典生成方法及装置。

为解决上述技术问题，本发明采用以下的技术方案：

本发明提供了一种基于变分自编码器的轻量级口令猜测字典生成方法，包含以下步骤：

对训练集中的口令按预设条件进行预处理，获取统一格式的口令集合；

对所述口令集合按结构进行划分得到口令片段，并使用n-gram方法将每个口令片段切分为字符组合；

根据预设参数筛选出常用字符组合，然后将口令编码为向量形式；

初始化变分自编码器模型，并使用所述向量形式口令进行训练，直至损失函数值不再下降；

使用训练后的变分自编码器模型生成猜测口令，并按生成口令出现的频次降序排列，得到口令猜测字典。

进一步地，所述对训练集中的口令按预设条件进行预处理，其中的预设条件包括：

口令的长度在6～20个字符之间；

口令中仅包含ASCII字符中的96个可打印字符。

进一步地，对所述口令集合按结构进行划分得到口令片段包括：

将口令集合中的口令按照字母L/数字D/特殊字符S的结构进行划分，获取口令片段。

进一步地，所述使用n-gram方法将每个口令片段切分为字符组合包括：

设置n-gram中的n值，若口令片段的长度超过n，将其切分为多个字符组合，若口令片段的长度未超过n，直接作为字符组合。

进一步地，所述根据预设参数筛选出常用字符组合，然后将口令编码为向量形式包括：