[发明专利]一种口令猜测集生成系统及方法

权利要求书

1.一种口令猜测集生成方法，其特征在于，所述口令猜测集生成方法包括以下步骤：

第一步，生成基于个人信息和口令数据库的概率上下文无关文法；对概率上下文无关文法中的字符串按分类规则分为适合或不适合用于训练长短期记忆神经网络的字符串；

第二步，训练出收敛的长短期记忆神经网络模型；用收敛的长短期记忆神经网络模型生成口令段和与口令段相对应的概率；

第三步，将与口令段相对应的概率映射为新概率，并将口令段按新概率降序排序；生成按概率降序排序的口令。

2.如权利要求1所述的口令猜测集生成方法，其特征在于，所述第一步根据个人信息模式，利用最长前缀匹配算法对个人信息和口令数据库中的口令进行个人信息模式的匹配、划分和标记，与个人信息不匹配的部分按其是字母、数字还是特殊符号，分别标记为L、D和S，并用下标表示该部分的长度，然后计算每个模式中每个字符串的概率，最后将基本终端和同一模式的字符串按概率降序排序，生成基于个人信息和口令数据库的概率上下文无关文法。

3.如权利要求2所述的口令猜测集生成方法，其特征在于，所述个人信息模式包括；

模式的匹配、划分和标记是指使用最长前缀匹配算法进行匹配，然后将口令划分为段，各段按匹配的模式进行标记；

个人信息模式的概率为1，个人信息是固定的；

模式为L，D和S的字符串，计算每个模式中每个字符串的概率的公式为：

其中，n为字符串出现的次数，m为模式出现的次数。

4.如权利要求1所述的口令猜测集生成方法，其特征在于，所述第一步对生成的概率上下文无关文法中的字符串按分类规则分类，分类规则为：若字符串的模式为个人信息模式，则该字符串为不适合用于训练长短期记忆神经网络的字符串；若字符串模式为L、D、S模式且长度小于等于4，则该字符串为不适合用于训练长短期记忆神经网络的字符串；若字符串模式为L、D、S模式且长度大于4，则该字符串为适合用于训练长短期记忆神经网络的字符串。

5.如权利要求1所述的口令猜测集生成方法，其特征在于，所述第二步对于每一个适合用于训练长短期记忆神经网络的字符串，将这个字符串不同时刻的字符依次传入长短期记忆神经网络的输入层，长短期记忆神经网络的输出是对字符串中下一个时刻的字符的预测；

训练长短期记忆神经网络时使用的损失函数为交叉熵损失函数；

训练长短期记忆神经网络时使用的优化算法为Adam或其他自适应学习速率的方法；

收敛是指长短期记忆神经网络的参数使得损失函数的值数学上收敛于某值。

6.如权利要求1所述的口令猜测集生成方法，其特征在于，所述第三步将生成的概率大于某个阈值的口令段的概率按映射函数映射为新概率，并将口令段按新概率降序排序，映射函数为：

其中，p_旧指生成的某个概率大于p_阈值的口令段的概率，∑p_i指生成的所有概率大于p_阈值的口令段的概率的和，p_阈值根据所需生成口令猜测集的大小自由选择。