基于深度神经网络在线密码攻击模型的研究

余剑

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基于深度神经网络在线密码攻击模型的研究

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密码创建规则中包含多种多样的个人身份信息组合方式,不仅文法结构规范特殊,而且语义内容丰富.对于文本处理方法,传统的基于概率上下无关文法模型会导致文本特征表示稀疏、语义信息或丢失的问题,因此提出利用深度学习DNN算法.通过对个人身份信息数据进行特征提取,构建语义分类表示的深度神经网络,并为该模型设计训练方法来进行广泛的训练.最后通过实验表明深度学习DNN算法能够提高个人身份信息语义识别的性能,在一定程度上优于已有的一些密码攻击方法.

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来源
《柳州师专学报》 |2017年第5期|122-126,138|共6页
作者
余剑;
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作者单位

柳州职业技术学院电子信息工程学院,柳州 545000;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类密码的加密与解密;
关键词
机器学习; 深度学习; 深度神经网络; 用户身份验证; 个人认证信息; 在线密码攻击;

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