OMECNN:一种基于有序马尔可夫枚举器和判别神经网络的口令生成模型

来源 :四川大学学报:自然科学版 | 被引量 : 0次 | 上传用户:sophiechenq
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基于口令的身份鉴别是目前最流行的鉴别方式之一,利用口令生成技术进行大规模口令集的生成,进而检测现有用户口令保护机制的缺陷、评估口令猜测算法效率等,是研究口令安全性的重要手段.本文提出一种基于有序马尔可夫枚举器和判别神经网络的口令生成模型OMECNN,使用有序马尔可夫口令枚举器按照口令组合概率的高低生成组合口令,同时基于判别神经网络进行打分筛选口令,选出得分高于阈值的口令组成最终口令集.采用本文提出方法生成的口令集具有按照口令组合概率高低排序的特点,以及符合真实训练口令集的口令分布的特点.实验结果表明,在生
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采用自主移动机器人AMR(Autonomous Mobile Robot)集群智能、高效处理机场行李时,为了解决机场环境中AMR集群的分配调度问题,提出一种改进贪婪式算法的任务调度策略.根据随机行李数量,分配合适的AMR数量执行处理任务.该算法综合考虑在机场环境下行李任务的到达规律和AMR特性,据此改进贪婪选择策略,使其较其他算法更好体现行李任务与AMR之间的调度分配关系.首先,采用A*算法计算代价,能够获得更加符合实际环境的代价值;其次,对AMR进行类型划分和使用预先出发的策略,减小了任务分配时间和系统
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