计算机科学与探索

作者：林嘉熹, 钱秋妍, 曾剑平, 张尉东

单位：1. 复旦大学 计算机科学技术学院，上海 2004332. 教育部网络信息安全审计与监控工程研究中心，上海 2004333. 上海壁仞科技股份有限公司，上海 201100

关键词：口令安全,中文口令,GPT-2模型,口令猜测,预训练语言模型

基金：复旦大学-壁仞科技联合实验室项目（202201）。

随着身份验证机制的多样化，口令作为一种传统且广泛采用的认证方法，其安全性面临着严峻的挑战。受到语言特性和文化差异的影响，中文用户的口令选择与英文用户有显著不同，这为猜测攻击提供了新的视角。为应对这一问题，提出了一种基于GPT-2模型的中文姓氏口令猜测方法，旨在有效提升对中文口令的猜测能力。该方法通过无监督微调，使预训练语言模型能够生成与姓氏密切相关的口令。为了弥补GPT-2对中文字符支持的不足，该模型利用新闻语料库作为预训练数据集，将中文文本转换为拼音形式，训练模型识别拼音，从而帮助模型更准确地理解中文用户的口令习惯。实验结果表明，该模型在口令猜测任务中显示出优越的性能，特别是在资源有限的情况下，相较于传统猜测方法和基于深度学习的口令攻击技术，实现了更高的攻击成功率。此外，还探讨了温度参数对口令猜测成功率的影响，指出了进一步提升口令安全性的潜在方向。

来源：2025年第4期

《计算机科学与探索》期刊编辑部

查看计算机科学与探索杂志2025年第4期