参数化混合口令猜测方法

摘要：

基于文本口令的认证方法仍是当前用户身份认证的主流方式.为更好地研究口令安全性,研究人员提出了多种数据驱动的口令猜测方法,如概率上下文无关文法(probabilistic context-free grammars,PCFG)和马尔可夫(Markov)方法等.这些方法在猜测口令时有其独特的猜测优势,即能够以更小的猜测数猜中特定类型的口令.为充分利用这些优势以实现更优的猜测效率,提出了一个通用的参数化混合猜测框架.该框架由模型剪枝方法和理论证明最优的猜测数分配策略构成,能够混合不同数据驱动方法的猜测优势以生成更高效的猜测集.为了验证框架的通用性和最优性,通过分析并混合现有数据驱动猜测方法的不同优势,基于该框架设计了多个混合多元模型的参数化混合猜测方法(统称为hyPassGu)用于猜测实践.并且,还利用从真实网站泄露的4个大规模口令数据集(总共超过1.5亿条口令)对这些混合猜测方法进行了评估实验.实验结果表明,由不同方法组合构建的hyPassGu均表现出超越单一方法的猜测效率,且在1010猜测数下超越了单一方法最优效率的1.52％～35.49％.此外,不同猜测数下的对比实验结果表明,提出的最优分配策略的猜测表现稳定,优于平均分配策略和随机分配策略,并在分布离散程度最大的口令数据集上有16.87％的相对提升,同时更多元的混合方法整体上也表现出更好的猜测效率.

关键词：口令安全、数据驱动猜测、概率上下文无关文法、马尔可夫模型、混合模型

所属期刊栏目：59

分类号：TP309(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金;上海市科委基金项目

在线出版日期：2022-12-29（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共15页

页码：2708-2722