基于机器学习建模的口令脆弱性检测

• 作者: 刘明春 罗怡 罗鹏宇 胥小波
• 来源期刊: 通信技术
• 学科: 工学
• 关键词: 弱口令 概率语言 机器学习 融合告警
• 年，卷（期）: 2020,（12）
• 所属期刊栏目: 安全与保密
• 页码范围: 3087-3093
• 页数: 7页
• 分类号: TP302
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1002-0802.2020.12.033

摘要

为了解决网络中的口令脆弱性评估、口令混淆检测等问题,研究基于机器学习融合告警的口令脆弱性评估方法,从大量的样本集中学习概率语言特征和文本上下文特征,通过随机森林算法和逻辑回归算法构建机器学习融合告警模型,实现了口令脆弱性的智能评估功能.将机器学习算法引入口令评估领域,大幅提高口令的评估检测能力,能够准确识别时序变化和恶意混淆的口令.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	胥小波		7	33	3.0	5.0
2	罗鹏宇		1	0	0.0	0.0
3	罗怡		2	1	1.0	1.0
4	刘明春		1	0	0.0	0.0