[发明专利]一种口令破解方法及装置

说明书

本发明适用于网络安全技术领域，提供了一种口令破解方法及装置，所述方法包括：对训练集中的口令按预设的限制条件进行预处理，获取统一格式的口令集合；对所述口令集合进行结构划分，获取所述口令集合中所有口令的基本结构以及基本结构中各个段对应的第一字符串集合；对所述各个段对应的第一字符串集合进行字符串重组，获取第二字符串集合；根据所述第二字符串集合以及所述口令的基本结构迭代生成候选口令。通过本发明可以解决口令迭代生成速率慢、准确率偏低的问题，提高了口令破解成功率，保证了口令攻击的时效性。

技术领域

本发明属于网络安全技术领域，尤其涉及一种口令破解方法及装置。

背景技术

随着计算机网络、通信技术的迅猛发展，网络安全已成为当前信息时代的一个重要问题。身份认证是网络安全的一道重要防线，口令以其简单、易部署的特性长期以来一直是身份认证的主流方式，广泛以用于电子商务、网上银行以及社交媒体等领域。口令攻击是口令安全研究的重要手段，也是密码学的重要方向之一，口令攻击不仅可以用于公共安全取证等领域，同时也可以更好的检验口令算法的安全性，促进口令算法的发展。

目前口令攻击算法主要基于暴力破解技术和字典攻击技术。暴力破解是指在设定的范围内尝试所有可能的口令组合攻击；而字典攻击技术是指根据一定的先验知识生成专门的字典文件来与待破解口令进行碰撞。应用暴力破解技术会消耗大量破解资源，破解时间较长；而字典攻击技术的攻击效果完全取决于生成字典的好坏，对先验信息的挖掘程度要求较高。

字典攻击技术中，最流行的两类算法是基于概率上下文无关文法(probabilisticcontext-free grammar PCFG)和基于Markov链的算法，它们分别从子结构组成层面和字符前后依赖层面对口令进行有效地建模刻画。在2014年，Jerry Ma指出基于概率上下文无关文法(probabilistic context-free grammar PCFG)的模型可以准确的抽象可能的基础口令结构，但是泛化能力较弱；基于Markov链的模型虽然能够通过调整Markov链的阶数提高泛化能力，但是在估计口令概率方面存在偏差，准确性偏低，同时迭代速率慢。

发明内容

有鉴于此，本发明实施例提供了一种口令破解方法及终端设备，以解决现有技术中口令迭代生成速率慢、准确率偏低的问题。

本发明实施例的第一方面提供了一种口令破解方法，包括：

对训练集中的口令按预设的限制条件进行预处理，获取统一格式的口令集合；

对所述口令集合进行结构划分，获取所述口令集合中所有口令的基本结构以及基本结构中各个段对应的第一字符串集合；

对所述各个段对应的第一字符串集合进行字符串重组，获取第二字符串集合；

根据所述第二字符串集合以及所述口令的基本结构迭代生成候选口令。

本发明实施例的第二方面提供了一种口令破解装置，包括：

预处理单元，用于对训练集中的口令按预设的限制条件进行预处理，获取统一格式的口令集合；

结构划分单元，用于对所述口令集合进行结构划分，获取所述口令集合中所有口令的基本结构以及基本结构中各个段对应的第一字符串集合；

字符串重组单元，用于对所述各个段对应的第一字符串集合进行字符串重组，获取第二字符串集合；

口令生成单元，用于根据所述第二字符串集合以及所述口令的基本结构迭代生成候选口令。

本发明实施例的第三方面提供了一种终端设备，包括：口令破解装置、存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述口令破解方法的步骤。