基于PCFG与Markov模型的口令猜测算法研究与实现开题报告

全文总字数：6856字

1. 研究目的与意义（文献综述）

题目：基于pcfg与markov模型的口令猜测算法研究与实现

背景资料：

自20世纪90年代互联网进入千家万户以来，互联网服务（如邮件，电子商务，社交网络）蓬勃发展，口令认证也是成为互联网世界中保护用户信息安全的最主要手段之一。随着互联网的发展，一方面越来越多的服务需要口令保护，另一方面人类大脑能力有限，只能记忆5~7个口令，导致用户不可避免地使用低信息熵的弱口令，在多个网站中重用同一口令，在纸上记口令，从而带来严重的安全危险^[1]。自2012年以来，对口令的研究逐渐成为一个热点，学术界也涌跃出了一大批研究口令安全的学者，他们的研究方向大致分为口令破解，口令加强，口令强度评估。为了提高口令破解效率，越来越多的口令猜测模型被提出，如n阶马尔科夫模型（markov n-grams）^[16]、概率上下文无关文法模型（probabilistic context free grammar，pcfg）^[15]等。这些模型打破了传统的依赖简单统计方法和启发式“奇思妙想”的方式，将口令安全研究带入了以严密理论体系为支撑的科学轨道^[1]，为近几年口令研究模型奠定了基础。

2. 研究的基本内容与方案

基本内容与目标：

1）通过阅读相关文献，了解口令安全研究进展（包括口令破解、口令强度评价、口令加强）、pcfg模型、markov模型、python、linux等相关知识；

2）基于linux开发环境，使用python完成口令猜测生成的编码实现。同时，通过阅读相关文献，能够分析数据集中口令的组成结构规律以及语义模式；

3. 研究计划与安排

(1)2020/1/13—2020/2/28：确定选题，查阅文献，外文翻译和撰写开题报告； (2)2020/3/1—2020/4/30：系统架构、程序设计与开发、系统测试与完善； (3)2020/5/1—2020/5/25：撰写及修改毕业论文；(4)2020/5/26—2020/6/5：准备答辩。

4. 参考文献（12篇以上）

[1]王 平, 汪 定，黄欣沂. 口令安全研究进展[j].计算机研究与发展，2016，53（10）：2173-2188.

[2]周 浩, 王靖康, 王 博，等. 明文口令生成模型研究综述[j].计算机工程与应用，2018，54(4)：9-16.

[3]刘功申，邱卫东，孟 魁，等. 基于真实数据挖掘的口令脆弱性评估及恢复[j].计算机学报，2016，39(3)：454-467.