【摘 要】
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近些年来,针对明文口令的破解和恢复等技术展开了广泛而深刻的研究,总的来说,该领域的主流方法已经大大提升了口令破解和恢复的成功率,但多种方法之间缺少比较和内在关联的分
【机 构】
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上海交通大学电子信息与电气工程学院,上海交通大学机械与动力工程学院
【基金项目】
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国家自然科学基金(No.61472448,No.61772337)
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近些年来,针对明文口令的破解和恢复等技术展开了广泛而深刻的研究,总的来说,该领域的主流方法已经大大提升了口令破解和恢复的成功率,但多种方法之间缺少比较和内在关联的分析。着眼于明文口令字典的生成问题,总结了近十年来主流的明文口令生成模型：马尔可夫模型、概率上下文无关模型和神经网络模型。为了有效并客观地评估这三种主流模型,设计并进行了一系列性能验证实验,给出了三种模型各自适用的场合及优缺点,并从原理层面解释了三种模型存在缺陷的原因,给出了一些优化改进的思路。最后,认为神经网络将会成为未来最具潜力的模型,并指出
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