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基于GPT-2模型的姓氏口令猜测方法
1
作者
林嘉熹
钱秋妍
+1 位作者
曾剑平
张尉东
《计算机科学与探索》
北大核心
2025年第4期1087-1094,共8页
随着身份验证机制的多样化,口令作为一种传统且广泛采用的认证方法,其安全性面临着严峻的挑战。受到语言特性和文化差异的影响,中文用户的口令选择与英文用户有显著不同,这为猜测攻击提供了新的视角。为应对这一问题,提出了一种基于GPT-...
随着身份验证机制的多样化,口令作为一种传统且广泛采用的认证方法,其安全性面临着严峻的挑战。受到语言特性和文化差异的影响,中文用户的口令选择与英文用户有显著不同,这为猜测攻击提供了新的视角。为应对这一问题,提出了一种基于GPT-2模型的中文姓氏口令猜测方法,旨在有效提升对中文口令的猜测能力。该方法通过无监督微调,使预训练语言模型能够生成与姓氏密切相关的口令。为了弥补GPT-2对中文字符支持的不足,该模型利用新闻语料库作为预训练数据集,将中文文本转换为拼音形式,训练模型识别拼音,从而帮助模型更准确地理解中文用户的口令习惯。实验结果表明,该模型在口令猜测任务中显示出优越的性能,特别是在资源有限的情况下,相较于传统猜测方法和基于深度学习的口令攻击技术,实现了更高的攻击成功率。此外,还探讨了温度参数对口令猜测成功率的影响,指出了进一步提升口令安全性的潜在方向。
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关键词
口令安全
中文口令
GPT-2模型
口令猜测
预训练语言模型
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职称材料
Ionia:基于Coq的带类型学习框架及代码生成工具
2
作者
张晓丽
陈钢
+1 位作者
麻莹莹
胡萍
《计算机研究与发展》
北大核心
2025年第10期2635-2650,共16页
随着人工智能(artificial intelligence,AI)规模的快速增长,深度学习应用程序中出现的错误也日益增多.现有主流深度学习框架大都建立在动态类型语言Python之上,缺乏类型检查机制,导致许多错误无法在编译阶段通过类型检查加以排除.为此,...
随着人工智能(artificial intelligence,AI)规模的快速增长,深度学习应用程序中出现的错误也日益增多.现有主流深度学习框架大都建立在动态类型语言Python之上,缺乏类型检查机制,导致许多错误无法在编译阶段通过类型检查加以排除.为此,提出了一种基于定理证明器Coq的强类型函数式编程风格的深度学习框架.该框架具有带类型的张量结构和强大的静态类型检查能力.实验结果表明,该框架能够自动有效检测到深度学习模型中的形状不匹配错误,相较于其他检查工具,在检测能力和速度方面具有更大优势.进一步地,设计并实现了一套从函数式编程模型到C代码的重写转换规则,实现了从函数式神经网络算子表达式到多核并行OpenMP C代码的转换.多组实验结果表明,该方法生成的算子C代码与手工编写的代码质量相当,且加入多核并行优化后生成的神经网络算子OpenMP C代码相较于顺序执行的算子C代码,速度提升了4~10倍.此外,利用该方法生成的C算子具有高安全性,能够有效避免人工编写代码时常见的下标越界和存储分配错误等问题.
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关键词
深度学习框架
静态分析
类型系统
形状错误检测
COQ
多核并行代码生成
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职称材料
题名
基于GPT-2模型的姓氏口令猜测方法
1
作者
林嘉熹
钱秋妍
曾剑平
张尉东
机构
复旦大学计算机科学技术学院
教育部网络信息安全审计与监控工程研究中心
上海壁仞科技股份有限公司
出处
《计算机科学与探索》
北大核心
2025年第4期1087-1094,共8页
基金
复旦大学-壁仞科技联合实验室项目(202201)。
文摘
随着身份验证机制的多样化,口令作为一种传统且广泛采用的认证方法,其安全性面临着严峻的挑战。受到语言特性和文化差异的影响,中文用户的口令选择与英文用户有显著不同,这为猜测攻击提供了新的视角。为应对这一问题,提出了一种基于GPT-2模型的中文姓氏口令猜测方法,旨在有效提升对中文口令的猜测能力。该方法通过无监督微调,使预训练语言模型能够生成与姓氏密切相关的口令。为了弥补GPT-2对中文字符支持的不足,该模型利用新闻语料库作为预训练数据集,将中文文本转换为拼音形式,训练模型识别拼音,从而帮助模型更准确地理解中文用户的口令习惯。实验结果表明,该模型在口令猜测任务中显示出优越的性能,特别是在资源有限的情况下,相较于传统猜测方法和基于深度学习的口令攻击技术,实现了更高的攻击成功率。此外,还探讨了温度参数对口令猜测成功率的影响,指出了进一步提升口令安全性的潜在方向。
关键词
口令安全
中文口令
GPT-2模型
口令猜测
预训练语言模型
Keywords
password security
Chinese password
GPT-2 model
password guessing
pre-trained language model
分类号
TP183 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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职称材料
题名
Ionia:基于Coq的带类型学习框架及代码生成工具
2
作者
张晓丽
陈钢
麻莹莹
胡萍
机构
南京航空航天大学计算机科学与技术学院
海光信息
科技
有限公司
上海壁仞科技股份有限公司
出处
《计算机研究与发展》
北大核心
2025年第10期2635-2650,共16页
文摘
随着人工智能(artificial intelligence,AI)规模的快速增长,深度学习应用程序中出现的错误也日益增多.现有主流深度学习框架大都建立在动态类型语言Python之上,缺乏类型检查机制,导致许多错误无法在编译阶段通过类型检查加以排除.为此,提出了一种基于定理证明器Coq的强类型函数式编程风格的深度学习框架.该框架具有带类型的张量结构和强大的静态类型检查能力.实验结果表明,该框架能够自动有效检测到深度学习模型中的形状不匹配错误,相较于其他检查工具,在检测能力和速度方面具有更大优势.进一步地,设计并实现了一套从函数式编程模型到C代码的重写转换规则,实现了从函数式神经网络算子表达式到多核并行OpenMP C代码的转换.多组实验结果表明,该方法生成的算子C代码与手工编写的代码质量相当,且加入多核并行优化后生成的神经网络算子OpenMP C代码相较于顺序执行的算子C代码,速度提升了4~10倍.此外,利用该方法生成的C算子具有高安全性,能够有效避免人工编写代码时常见的下标越界和存储分配错误等问题.
关键词
深度学习框架
静态分析
类型系统
形状错误检测
COQ
多核并行代码生成
Keywords
deep learning(DL)framework
static analysis
type system
shape error checking
Coq
multi-core parallel code generation
分类号
TP311 [自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于GPT-2模型的姓氏口令猜测方法
林嘉熹
钱秋妍
曾剑平
张尉东
《计算机科学与探索》
北大核心
2025
0
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
Ionia:基于Coq的带类型学习框架及代码生成工具
张晓丽
陈钢
麻莹莹
胡萍
《计算机研究与发展》
北大核心
2025
0
在线阅读
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职称材料
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