【摘 要】
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密码创建规则中包含多种多样的个人身份信息组合方式, 不仅文法结构规范特殊, 而且语义内容丰富.对于文本处理方法, 传统的基于概率上下无关文法模型会导致文本特征表示稀疏
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密码创建规则中包含多种多样的个人身份信息组合方式, 不仅文法结构规范特殊, 而且语义内容丰富.对于文本处理方法, 传统的基于概率上下无关文法模型会导致文本特征表示稀疏、 语义信息或丢失的问题, 因此提出利用深度学习DNN算法.通过对个人身份信息数据进行特征提取, 构建语义分类表示的深度神经网络, 并为该模型设计训练方法来进行广泛的训练.最后通过实验表明深度学习DNN算法能够提高个人身份信息语义识别的性能, 在一定程度上优于已有的一些密码攻击方法.
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