AI与密码安全：利用机器学习提升密码安全性

作者 | FreddyLu666

编 | 疯狂冰淇淋

信息安全已经成为了当今数字世界的一个核心问题，随着互联网技术使用场景的不断增加，创建和管理安全的密码已经成为了保证在线账户安全的关键要求。本文将研究和探讨如何利用人工智能（AI）和机器学习技术来提升密码的安全性。

| 学习目标 |

1、了解密码安全的重要性；

2、学习如何使用机器学习方法执行密码分类；

3、使用Python和scikit-learn库构建和评估密码分类模型。

 | 密码安全及其重要意义 |

密码是保护在线帐户安全的第一道防线。然而，许多用户会直接使用弱密码或在多个帐户中使用相同的密码，从而增加了其帐户被威胁行为者破解和入侵的风险。因此，使用强大且唯一的密码是增强在线账户安全性的一个基本步骤。

一个安全的密码应该由足够长、足够复杂且难以被猜测的字符组合而成。比如说，一个理想状态下的安全密码应当包含大小写字母、数字和特殊字符，并且长度要足够长。除此之外，我们还应该为每一个账户分配和使用唯一的密码，这一点至关重要。因为如果一个账户的密码发生了泄露，那么其他的账户也有可能会受到影响。

 | 密码安全建议 |

1、密码长度至少12个字符；

2、使用大小写字母、数字和特殊字符的组合；

3、避免使用容易猜测的信息，如出生日期或姓名；

4、为每个帐户使用不同的密码；

5、定期更改密码；

这些建议只能作为增强在线账户安全性的一个初始起点，但是我们也可以同时使用一些更加高级的方法进一步增强密码的安全性，比如说双因素身份验证等等。

 | 使用机器学习进行密码分类 |

人工智能和机器学习技术可以成为增强密码安全性的有效工具。目前，社区已经开发出了各种各样的机器学习算法可以用于密码分类。在本文中，将使用多项式朴素贝叶斯（Multinomial Naive Bayes）算法创建密码分类模型，而该模型可以帮助我们确定给定的密码健壮度，即密码安全强度是否足够。

除此之外，机器学习算法还可以利用不同的特征将密码分为强密码或弱密码。比如说，密码长度、字母、数字和密码中包含特殊字符的组合等功能，都可用于确定其安全级别。通过组合这些特征，可以使用简单有效的分类算法（如多项式朴素贝叶斯）来进行密码分类。

使用机器学习开发的密码分类模型可以支持密码安全专家对密码进行强度审计，或直接将密码应用到在线平台上。简而言之，这些基于人工智能技术和机器学习技术所开发出的模型可以帮助用户创建安全的密码并增强其帐户的安全性。

机器学习执行密码分类的步骤

1、数据收集和预处理：收集并预处理包含强密码和弱密码的数据集；

2、特征工程：提取密码长度、包含的字符类型和唯一字符数等特征；

3、模型构建：使用多项式朴素贝叶斯或其他合适的分类算法创建模型；

4、模型训练和验证：使用训练数据集训练模型，并使用验证数据集评估模型准确性；

5、模型部署：部署模型，将开发的模型用于密码安全性的实时评估中；

 | 动手实践 |

在这个部分，我们将动手编写代码来实现本文的目标。

首先需要导入项目所需的库和类，以生成随机密码：

import random

import string

from sklearn.naive_bayes import MultinomialNB

from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer

from sklearn.metrics import accuracy_score

CountVectorizer是一个类，负责将文本文档转换为数字特征向量。同时，我们需要全局定义这个类，以便允许其他函数访问它：

vectorizer = CountVectorizer()  # 全局定义

下列函数负责生成一个指定长度的随机密码，密码由大写字符、小写字符、数字和特殊字符组成：

# 定义一个函数来生成随机密码

def generate_password(length):

    characters = string.ascii_letters + string.digits + string.punctuation

    password = ''.join(random.choice(characters) for i in range(length))

    return password

下面这个函数将使用提供的密码列表来对机器学习模型进行训练，该模型使用多项式朴素贝叶斯算法创建：

# 定义一个函数来训练机器学习模型

def train_model(passwords):

X = vectorizer.fit_transform(passwords)

y = [1] * len(passwords)  # 假设所有的密码都是强密码

model = MultinomialNB()

model.fit(X, y)

return model

然后生成一个密码列表用于模型训练，这里我们生成了1000个随机密码，每一个密码都由12个字符组成：

# 生成一个密码列表用于模型训练

passwords = [generate_password(12) for _ in range(1000)]

现在，使用之前生成的密码列表来对机器学习模型进行训练：

# 训练机器学习模型

model = train_model(passwords)

下面的函数可以评估训练模型的准确性，该模型会对测试数据进行预测，并计算这些预测的准确性：

# 评估训练模型的准确性

def evaluate_model(model, passwords):

X_test = vectorizer.transform(passwords)

y_true = [1] * len(passwords)  # 假设所有的密码都是强密码

y_pred = model.predict(X_test)

accuracy = accuracy_score(y_true, y_pred)

return accuracy

下面的代码中，我们生成了一个由12个字符组成的强密码，并将其打印到屏幕上：

# 生成一个强密码

strong_password = generate_password(12)

print("Generated strong password:", strong_password)

最后，使用测试数据来评估模型的准确性，然后将该模型预测密码强度的准确性打印输出即可。

基于上面给出的代码，我们将能够轻松利用机器学习技术和Python编程语言开发出一个可以用于密码强度分类的工具，该工具可以评估给定密码的强度，并将其分为强密码或弱密码。除此之外，我们还可以利用更多的真实数据集来训练和提升模型的准确度，并将其用于网络安全和密码安全领域。

 | 总结 |

密码安全是网络安全的基础，机器学习技术可以作为增强密码安全性的强大工具。通过创建能够执行密码分类的机器学习模型，可以帮助社区进一步提升对密码安全性的认知，并强调创建安全密码的重要性。

 | 参考资料 |

https://denizhalil.com/2024/02/02/assessing-password-strength-with-machine-learning-in-python/

https://denizhalil.com/2024/02/19/machine-learning-cybersecurity-neural-network/

https://denizhalil.com/2023/12/28/machine-learning-cybersecurity-intersection/

 | 参考链接 |

https://denizhalil.com/2024/05/07/password-security-machine-learning/

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