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题名基于GPT-2模型的姓氏口令猜测方法
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作者
林嘉熹
钱秋妍
曾剑平
张尉东
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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
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出处
《计算机科学与探索》
北大核心
2025年第4期1087-1094,共8页
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基金
复旦大学-壁仞科技联合实验室项目(202201)。
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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。
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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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Keywords
password security
Chinese password
GPT-2 model
password guessing
pre-trained language model
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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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