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基于形态学的电力系统弱口令深度学习检测方案
1
作者
栗会峰
李铁成
+3 位作者
姚启桂
栗维勋
杨立波
孙广辉
《计算机应用与软件》
北大核心
2024年第10期379-385,共7页
在电力系统中,口令是身份认证的重要方式之一。传统的弱口令扫描方案主要针对口令长度、相同字母组合、口令与个人信息相关性等因素,未关注用户基于键盘坐标构成具有形态学特征的弱口令。将口令根据键盘位置转化为28×28的图像,并...
在电力系统中,口令是身份认证的重要方式之一。传统的弱口令扫描方案主要针对口令长度、相同字母组合、口令与个人信息相关性等因素,未关注用户基于键盘坐标构成具有形态学特征的弱口令。将口令根据键盘位置转化为28×28的图像,并通过卷积神经网络学习口令的形态学特征,从而有效识别具有形态学特征的弱口令。该方案与基于N-gram马尔可夫链模型、卡巴斯基评测器这两种现有口令强度评估方法进行对比,具有更高的准确率和显著的识别精度,更能保障电力系统口令安全。
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关键词
形态学弱口令
电力系统
卷积神经网络
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题名
基于形态学的电力系统弱口令深度学习检测方案
1
作者
栗会峰
李铁成
姚启桂
栗维勋
杨立波
孙广辉
机构
国网河北省电力有限公司电力科学研究院
国网河北省电力有限公司
全球能源互联网研究院有限公司
信息网络安全国网重点实验室
出处
《计算机应用与软件》
北大核心
2024年第10期379-385,共7页
基金
国网河北省电力有限公司科技项目(kjcb2020-003)。
文摘
在电力系统中,口令是身份认证的重要方式之一。传统的弱口令扫描方案主要针对口令长度、相同字母组合、口令与个人信息相关性等因素,未关注用户基于键盘坐标构成具有形态学特征的弱口令。将口令根据键盘位置转化为28×28的图像,并通过卷积神经网络学习口令的形态学特征,从而有效识别具有形态学特征的弱口令。该方案与基于N-gram马尔可夫链模型、卡巴斯基评测器这两种现有口令强度评估方法进行对比,具有更高的准确率和显著的识别精度,更能保障电力系统口令安全。
关键词
形态学弱口令
电力系统
卷积神经网络
Keywords
Morphological weak password
Power system
Convolutional neural network
分类号
TP309 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于形态学的电力系统弱口令深度学习检测方案
栗会峰
李铁成
姚启桂
栗维勋
杨立波
孙广辉
《计算机应用与软件》
北大核心
2024
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