基于属性拆分与数据挖掘的真实口令分析

• 作者: 刘伯仲 邱卫东 郭奕东
• 来源期刊: 计算机工程
• 学科: 工学
• 关键词: 口令安全 口令分析 真实口令 口令属性 数据挖掘 Apriori关联算法
• 年，卷（期）: 2014,（7）
• 所属期刊栏目: 开发研究与工程应用
• 页码范围: 254-257
• 页数: 4页
• 分类号: TP309
• 字数: 3916字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-3428.2014.07.052

摘要

目前对网络口令安全性的研究通常集中在通信协议和加密算法的安全性分析上，较少涉及用户设置口令行为本身。为此，提出一种新的口令分析方法。通过设置口令属性，对原始口令依次进行属性拆分、属性归类，采用Apriori算法对归类后的口令属性进行数据挖掘，获得用户设置口令的内在特征。实验结果表明，该方法能够有效地从CSDN泄露的口令中分析出真实用户设置口令的习惯。用户设置的口令中存在大量弱口令，纯数字口令占总量的45.03%，姓氏拼音与数字的组合构成口令的另一大部分，占13.79%。能够在24 min之内分析处理642万条口令，可有效应对海量口令数据。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	邱卫东	上海交通大学信息安全工程学院	52	270	9.0	14.0
2	郭奕东	上海交通大学信息安全工程学院	2	4	1.0	2.0
3	刘伯仲	上海交通大学信息安全工程学院	1	4	1.0	1.0