分类： 计算机科学 >> 计算机科学的集成理论 提交时间： 2019-01-03 合作期刊: 《计算机应用研究》
摘要： 密码是数据加密和用户认证的普遍方式，用户设置的密码并不完全是随机性的，因此很容易受到密码破解工具的攻击。使用密码猜测算法是评估用户密码强度和安全性的有效方法，提出一种基于条件变分自编码密码猜测算法PassCVAE。本算法基于条件变分自编码模型，将用户个人信息作为条件特征，训练密码攻击模型。在编码器端，分别使用双向GRU循环神经网络和TextCNN文本卷积神经网络，实现对密码序列和用户个人信息的编码和特征的抽象提取；在解码器端使用两层GRU神经网络，实现对用户个人信息和密码数据隐编码的解码，生成密码序列。本算法可以有效地拟合密码数据的分布和字符组合规律，生成高质量的猜测密码数据。多组实验结果表明，提出的PassCVAE算法优于现有的主流密码猜测算法。
分类： 计算机科学 >> 计算机科学的集成理论 提交时间： 2018-04-17 合作期刊: 《计算机应用研究》
摘要： 网络节点影响力度量对社会网络研究具有重要的价值，静态网络的影响力度量是目前研究的主要问题。实质上，社会网络属于动态网络。静态网络节点影响力度量模型虽然可以对动态网络不同时间点上的快照进行度量，但这种机制很难刻画动态网络节点影响力的变化过程。将动态网络建模为不同时间点网络的叠加快照，然后构建了动态网络边权重衰减和节点影响力衰减机制，基于衰减机制提出了动态网络节点影响力模型，模型可以应用于加权或无权动态网络节点影响力度量。为了客观衡量本文模型的性能，在一个模拟网络和三个真实网络进行了不同实验。实验结果表明本文模型不仅可以较好的刻画动态网络节点影响力的变化过程，还可以准确度量动态网络节点影响力。
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