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    基于屬性拆分與數(shù)據(jù)挖掘的真實(shí)口令分析

    2014-09-29 10:32:14郭奕東邱衛(wèi)東劉伯仲
    計(jì)算機(jī)工程 2014年7期
    關(guān)鍵詞:歸類口令置信度

    郭奕東,邱衛(wèi)東,劉伯仲

    (上海交通大學(xué)信息安全工程學(xué)院,上海 200240)

    1 概述

    在計(jì)算機(jī)與互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)高度發(fā)展的今天,口令目前仍然是身份驗(yàn)證的主要手段。除軍事、金融等對(duì)安全性要求極高的領(lǐng)域之外,無(wú)論是主流的文件加密應(yīng)用,還是流行的網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用,如電子郵件、即時(shí)通訊工具、論壇等,都依靠口令進(jìn)行用戶身份或者使用權(quán)限的認(rèn)證??诹钚孤痘蜻z失,將導(dǎo)致機(jī)密數(shù)據(jù)泄露、用戶隱私遭竊取、經(jīng)濟(jì)財(cái)產(chǎn)損失等一系列嚴(yán)重后果。目前研究主要集中在基于口令的密鑰交換協(xié)議上。文獻(xiàn)[1]提出形式化分析協(xié)議安全性的方法;文獻(xiàn)[2]分析一個(gè)協(xié)議的安全性缺陷并提出改進(jìn);文獻(xiàn)[3-4]分別關(guān)注基于口令三方密鑰交換協(xié)議的安全性與高效性;文獻(xiàn)[5]提出在不經(jīng)意傳輸下有效的基于口令的密鑰交換方法;文獻(xiàn)[6]提出基于口令的秘密交換概念以及有效的協(xié)議。

    然而,對(duì)于口令本身的研究卻相當(dāng)少見。出于方便記憶的原因,用戶設(shè)置的口令通常不是完全隨機(jī)的,而會(huì)選擇姓名、生日、電話、英文單詞等或其組合。這為字典、社交工程或其他手段的攻擊提供了可能。目前研究口令設(shè)置的文獻(xiàn)比較少見,文獻(xiàn)[7]通過Windows Live Toolbar得以記錄用戶登錄不同網(wǎng)站的口令,發(fā)現(xiàn)用戶平均擁有6.5個(gè)口令,每3.9個(gè)網(wǎng)站共享一個(gè)口令;口令平均長(zhǎng)度40.54 bit;并且簡(jiǎn)單統(tǒng)計(jì)純數(shù)字、小寫字母、數(shù)字小寫、強(qiáng)口令4類占總口令數(shù)量的百分比。文獻(xiàn)[8]提出了口令因子的概念并基于此實(shí)現(xiàn)字典,取得良好的恢復(fù)效果。2011年末眾多大型網(wǎng)站口令泄露的事件,突顯此類信息安全事件的嚴(yán)重影響,然而也為分析真實(shí)口令提供了數(shù)據(jù)來(lái)源。

    本文提出一種新的基于屬性的口令分析方法,通過對(duì)口令屬性進(jìn)行分析、歸類獲得數(shù)據(jù)源;使用Apriori算法[9]挖掘口令屬性之間的內(nèi)在聯(lián)系,挖掘用戶設(shè)置口令的習(xí)慣。

    2 口令屬性

    直接對(duì)口令進(jìn)行分析是困難的。雖然可以通過編輯距離等方法量化分析字符串之間的相似度,然而這對(duì)于口令分析并不合理,不能揭示口令設(shè)置特征。因此,必須對(duì)原始口令進(jìn)行一些預(yù)處理。

    定義 口令屬性是口令字符串的特點(diǎn)、性質(zhì)或特征。

    口令屬性體現(xiàn)的是口令之間內(nèi)在的性質(zhì),是本文分析的主要數(shù)據(jù)??诹顚傩杂稍伎诹畈鸱肢@得,可以設(shè)置不同的口令屬性,本文中所分析的屬性如表1所示。表中所有屬性皆為布爾值,是名詞性屬性,便于之后的數(shù)據(jù)挖掘。

    表1 口令屬性

    姓氏匹配的是百家姓中444個(gè)單姓的拼音,忽略大小寫。例如:“趙”姓拼音為zhao,那么口令zhao1989、JackieZhao都可匹配為包含姓氏。生日匹配的是形如yyyymmdd,yyyymdd,yyyymd,yyyy-mm-dd,yyyy-m-dd,yyyy-m-d,yyyy.mm.dd,yyyy.m.dd,yyyy.m.d的字符串。其中,yyyy匹配1900年-2020年,m或mm匹配月份,d或dd匹配日期。例如若包含19800703,1980703,189073,1980-7-13等字符串,均可視為包含生日。手機(jī)號(hào)匹配的是形如13,15,18起始的連續(xù)11位數(shù)字字符串,例如13999999999,15000000000或18111111111等。存在一些重疊的情況,例如英語(yǔ)單詞yesterday中起始ye也可被認(rèn)為是百家姓中的“葉”姓,此時(shí)匹配的規(guī)則是長(zhǎng)度優(yōu)先。弱口令目前沒有廣泛接受的明確定義,因此,在互聯(lián)網(wǎng)上搜錄一些黑客常用的口令破解字典,將出現(xiàn)在字典中的口令視為弱口令。

    3 口令屬性分析

    口令屬性分析的總體流程如圖1所示。

    圖1 口令分析流程

    對(duì)輸入的口令依次進(jìn)行口令屬性拆分、屬性分類、數(shù)據(jù)挖掘。每一個(gè)步驟不僅是下一步的前提,也可以獲得不少有價(jià)值的信息。數(shù)據(jù)挖掘算法采用經(jīng)典Apriori關(guān)聯(lián)算法。

    3.1 口令屬性拆分

    口令的屬性拆分是從原始口令中分析獲得量化數(shù)據(jù)的關(guān)鍵步驟,為之后的所有過程提供原始數(shù)據(jù)。

    口令屬性拆分的形式化定義如下:輸入屬性集合A={a1,a2,…,an},是需要分析的所有口令屬性,輸入口令集合P={p1,p2,…,pm}為所有待分析的口令。對(duì)于P中的每一個(gè)口令pi,分析其構(gòu)造,得到pi擁有的屬性集合PAi={ai1,ai2,…,aij},其中屬性aij∈A??诹顚傩圆鸱值妮敵鰹樗锌诹罴捌鋵?duì)應(yīng)屬性集合,即PASet={{p1,PA1},{p2,PA2},…,{pm,PAm}}。

    對(duì)口令屬性拆分后得到的口令屬性集合進(jìn)行統(tǒng)計(jì),可以獲得各個(gè)屬性ai∈A出現(xiàn)的百分比信息。

    3.2 口令屬性歸類

    口令屬性歸類是在口令屬性拆分結(jié)果PASet中,將完全一致的PA合并為一類,并統(tǒng)計(jì)其出現(xiàn)的次數(shù)。

    口令屬性歸類的形式化定義如下:輸入PASet={{p1,PA1},{p2,PA2},…,{pm,PAm}},統(tǒng)計(jì)合并相同的PA,輸出集合ASet={{Countn1,PAn1},{Countn2,PAn2},…,{Countnk,PAnk}}, 其中,Countn1≥1,nk≤m。

    歸類之后可以得到每一分類的數(shù)量信息,并且該數(shù)據(jù)集已經(jīng)忽略了原始的口令。通過對(duì)Countni進(jìn)行排序,可以獲得數(shù)量最多的屬性類別信息。

    歸類更重要的意義在于減少之后數(shù)據(jù)挖掘的計(jì)算量。雖然目前已經(jīng)有不少針對(duì)規(guī)則關(guān)聯(lián)算法快速實(shí)現(xiàn)[10]的研究,例如通過矩陣算法[11]或者十字鏈表[12]優(yōu)化,然而性能依舊難以滿足千萬(wàn)級(jí)數(shù)據(jù)量的要求??紤]到用戶設(shè)置口令的非完全隨機(jī)性,以及各個(gè)屬性之間可能存在的互斥、包含關(guān)系,|ASet|<<<|PASet|。因此,對(duì)歸類后的ASet進(jìn)行挖掘數(shù)據(jù)量遠(yuǎn)小于直接對(duì)PASet進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘。

    3.3 口令數(shù)據(jù)挖掘

    采用Apriori算法對(duì)ASet進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘。Apriori是一項(xiàng)基本的關(guān)聯(lián)規(guī)則算法,在數(shù)據(jù)集中找出項(xiàng)與項(xiàng)之間的關(guān)系。該算法的一些基本概念如下:

    (1)資料庫(kù):存儲(chǔ)二維結(jié)構(gòu)的記錄集。定義為D;

    (2)所有項(xiàng)集:所有項(xiàng)目的集合,定義為I;

    (3)記錄:資料庫(kù)中的一筆記錄,定義為T;

    (4)k-項(xiàng)集:同時(shí)出現(xiàn)的k個(gè)項(xiàng)的集合,定義為k-itemset;

    (5)支持度:定義為support(X)=occur(X)/count(D)=P(X);

    (6)置信度:定義為confidence(X->Y)=support(XUY)/support(X)=P(Y|X)。

    算法挖掘的目標(biāo)是形如X->Y的規(guī)則,其中,X,Y均為k-項(xiàng)集。以支持度和置信度來(lái)刻畫一條規(guī)則的好壞,輸出所有滿足預(yù)設(shè)的最小支持度、最小置信度的規(guī)則。

    Apriori算法的一個(gè)經(jīng)典應(yīng)用是購(gòu)物籃分析,分析顧客購(gòu)買不同商品之間的關(guān)系。該算法也十分適合口令屬性分析。在口令屬性分析中,PASet口令屬性集合對(duì)應(yīng)于資料庫(kù)D,A對(duì)應(yīng)于所有項(xiàng)集,一個(gè)口令的屬性PAi對(duì)應(yīng)于一條記錄。因此,可以將Apriori直接應(yīng)用于PASet以獲得口令屬性ai之間的關(guān)聯(lián)規(guī)則。在實(shí)際使用中,如3.2節(jié)所述,考慮到性能,將該算法應(yīng)用到ASet上,在更短時(shí)間內(nèi)得到相同的結(jié)果。

    4 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析

    4.1 實(shí)驗(yàn)環(huán)境

    使用Java開發(fā)實(shí)現(xiàn)了整個(gè)口令分析系統(tǒng),進(jìn)行相關(guān)實(shí)驗(yàn),實(shí)驗(yàn)環(huán)境數(shù)據(jù)如表2所示。分析的對(duì)象是CSDN泄露的642萬(wàn)條真實(shí)口令。原始口令數(shù)據(jù)如圖2所示。

    表2 實(shí)驗(yàn)環(huán)境

    圖2 原始口令數(shù)據(jù)

    4.2 實(shí)驗(yàn)性能

    將640萬(wàn)條真實(shí)口令輸入系統(tǒng),運(yùn)行時(shí)間如表3所示。

    表3 性能測(cè)試

    4.3 口令屬性拆分

    在拆分進(jìn)行屬性拆分之后,首先得到了各個(gè)屬性的統(tǒng)計(jì)信息,如表4所示。

    表4 口令屬性統(tǒng)計(jì)

    由表4可見,用戶設(shè)置口令長(zhǎng)度集中分布在7位~11位,占據(jù)總量的85.02%;超過12位的口令也有近13%。在口令的字符組成上,大部分的口令包含數(shù)字與小寫字母,發(fā)現(xiàn)一個(gè)重要的特征是純數(shù)字的口令竟然有45.03%之多。純數(shù)字口令安全性極差,會(huì)給攻擊者帶來(lái)極大的方便。口令內(nèi)容組成上百家姓、生日與簡(jiǎn)單數(shù)字是大部分用戶構(gòu)建口令的選擇。

    4.4 口令屬性歸類

    通過口令屬性歸類,根據(jù)屬性的不同總共獲得884類口令,該數(shù)字遠(yuǎn)小于輸入的口令總數(shù)642萬(wàn)。表5列舉了所有百分比超過3%的口令類別。

    表5 口令屬性分類

    在表5的8類口令中,類別1、類別2是7位~11位的全數(shù)字口令,占16.21%;類別4~類別6是7位~11位全數(shù)字的弱口令;類別3、類別8是7位~11位包含數(shù)字與小寫字母的口令。從最多的口令類別中依舊可以看出,數(shù)字在口令的組成里處于支配性地位。

    4.5 口令數(shù)據(jù)挖掘

    在使用Apriori算法進(jìn)行規(guī)則關(guān)聯(lián)時(shí),設(shè)置的最小支持度為10%,最小置信度為10%,最大置信度為99%。設(shè)置最大置信度是為了屏蔽置信度100%,即存在必然關(guān)系的規(guī)則,這些規(guī)則都是無(wú)實(shí)際意義的。

    算法最終挖掘出的規(guī)則數(shù)目是107條,考慮到屬性間的一些包含關(guān)系,如:包含百家姓->包含小寫字母(支持度=20.85%,置信度=95.26%),進(jìn)行了人工篩選,去除了顯而易見的規(guī)則。表6列選了一些挖掘出的規(guī)則。

    表6 口令屬性規(guī)則

    對(duì)表6中列舉的10條規(guī)則,按照置信度排序。規(guī)則1~規(guī)則4、規(guī)則7、規(guī)則9突顯數(shù)字在口令組成中的重要地位,這與屬性拆分后的統(tǒng)計(jì)結(jié)果一致。規(guī)則5、規(guī)則6顯示了百家姓、小寫字母與數(shù)字的組合構(gòu)成一大部分的口令。規(guī)則8表明包含百家姓的口令中長(zhǎng)度在9位~11位的占總數(shù)一半以上。規(guī)則10顯示了用戶在使用小寫字母構(gòu)造口令時(shí),相當(dāng)一部分選用百家姓,可以做出合理推斷就是用戶本身的姓。

    通過這些實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)表明,本文提出的方法能夠有效分析出用戶這是口令的內(nèi)在特征,并且能夠處理百萬(wàn)甚至千萬(wàn)級(jí)的口令數(shù)據(jù)。

    5 結(jié)束語(yǔ)

    本文提出了一種基于口令屬性的口令分析方法。首先定義了口令屬性的概念,并提出一些可以分析的屬性,然后依次通過屬性拆分、屬性歸類以及口令屬性的數(shù)據(jù)挖掘,得到用戶設(shè)置口令的特征。在實(shí)驗(yàn)中使用該方法分析640多萬(wàn)條真實(shí)口令,得到現(xiàn)實(shí)世界中用戶設(shè)置口令的一些習(xí)慣特征。

    本文中涉及的20條口令屬性是根據(jù)經(jīng)驗(yàn)提出的,并沒有數(shù)據(jù)分析的基礎(chǔ)。下一步工作可以通過模式識(shí)別等方法,從原始口令數(shù)據(jù)中挖掘出口令的屬性,并應(yīng)用本文方法更精確地獲得口令特征。

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