口令构造PCFG算法

论文中研究的PCFG（概率上下文无关算法）的核心是将口令分为字母段L，数字段D和特殊字符段S，例如将口令“qing123!”表示为L4D3S1。在训练阶段，统计出口令模式频率表（L4D3S1在全部口令中的频率）和字符组件频率表（”qing”在L4中的频率），利用两个表生成一个带频率猜测的集合，来模拟现实中口令的概率分布。例如P(qing123)=P(L4D3S1)*P(qing)*P(123)*P(!)。这样就能够获得每个字符串的概率，按照概率递减排序可获得一个猜测集。

         这种漫步攻击（trawlingattacking）是指攻击者不关心具体的攻击对象，唯一目标是在允许的猜测的次数下，猜测出越多的口令越好。

相关论文链接：https://www.researchgate.net/publication/305654413_Targeted_Online_Password_Guessing_An_Underestimated_Threat

Targeted Online Password Guessing: AnUnderestimated Threat

1.      前提

将个人信息分为三类：

1、用户个人信息PII（姓名、性别等）半公开信息（仅相关人员知晓）；

2、用户识别凭证（用户名、密码等），部分公开信息；

3、与密码构造无关的个人信息。

 

PII分为两类：

1、  生日、姓名等可以作为构造密码的一部分；

2、  性别、受教育程度等影响用户密码生成规则。

 

2.      安全模型：假设攻击者能够通过一些途径得到用户信息，并且得到一个相似网站的密码。

 

3.