陈锐浩，邱卫东

基于神经网络的口令属性分析方法

陈锐浩，邱卫东

提出了一种适用于大量口令的分析方法，通过神经网络建模分析，挖掘口令的各项属性间可能存在的关系。通过对大量不同应用类型的口令进行属性赋值，进而利用MATLAB的神经网络工具完成建模、训练学习和仿真测试，从中找出潜在的有价值的属性间关系或规则，并根据这些关系由已知的属性值推断出未知属性值，或根据这些属性规则生成反映用户口令设置习惯的暴力破解字典，为口令破解和口令恢复提供一定的指向性和帮助。

神经网络；口令；属性赋值；分析

0 引言

人工神经网络，简称神经网络，是一种模仿生物神经网络的结构和功能的数学模型或计算模型，由称为神经元的基本处理单元互连而成的非线性复杂网络系统。

用人工神经网络解决计算机密码学中的问题，即神经密码学。经过对现有技术的检索发现，目前对于神经密码学的研究主要集中在加密机制、加密系统的改进上，如文献[1]中，针对S/KEY一次性口令方案中存在的缺陷，作者提出的基于RBF神经网络的一次性口令认证方案；再如文献[2]提出的Web动态口令登录新方法，利用神经网络权值同步模型的良好密码学特性，将其应用到密钥协商中[3～4]，获得更高的安全性。然而，利用神经网络对口令本身的研究却几乎没有，而事实上，通过分析口令特点挖掘用户设置口令的习惯，具有重要现实意义。因为，在……