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基于集成学习的口令强度评估模型

Password strength estimation model based on ensemble learning

作     者:宋创创 方勇 黄诚 刘亮 SONG Chuangchuang;FANG Yong;HUANG Cheng;LIU Liang

作者机构:四川大学电子信息学院成都610065 四川大学网络空间安全学院成都610207 

出 版 物:《计算机应用》 (journal of Computer Applications)

年 卷 期:2018年第38卷第5期

页      面:1383-1388页

学科分类:0839[工学-网络空间安全] 08[工学] 081201[工学-计算机系统结构] 0812[工学-计算机科学与技术(可授工学、理学学位)] 

主  题:口令安全 口令强度评估 多模型 集成学习 

摘      要:针对现有的口令评估模型通用性差,没有一个可以对从简单口令到非常复杂口令都适用的评估模型的问题,设计了一种基于多模型的集成学习的口令评估模型。首先,使用真实的口令训练集训练多个现有的口令评估模型作为子模型;其次,将多个经过训练的子模型作为基学习器进行集成学习,采用偏弱项投票法的结合策略实现各个子模型的优势集成;最后,实现一个以高准确性为前提的通用口令评估模型。实验中使用网络泄露的真实用户口令数据集作为实验数据,实验结果表明,基于多模型集成学习模型针对不同复杂程度的口令进行口令强度评估,其评估结果准确率高、通用性强,所提模型在口令评估方面具有较好的适用性。

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