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作品详情
技术栈:
-Python:主要的编程语言。
-NumPy:用于数值计算。
-TensorFlow:开源机器学习框架,用于构建神经网络。
-Keras:高级神经网络API,运行在TensorFlow之上,用于简化模型的定义和训练。
-tqdm:进度条库,用于显示训练过程中的进度。
功能:
1.数据加载:从文本文件`passwords.txt`读取密码列表。
2.数据预处理:
-字符集提取:识别所有唯一的字符。
-密码编码:将每个字符转换为其索引表示。
-序列创建:将密码转换为固定长度的序列。
3.模型构建:
-双层LSTM模型,用于学习密码的结构和模式。
-输出层使用softmax激活函数,预测下一个字符的概率分布。
4.训练流程:
-使用数据生成器动态地产生训练批次。
-模型使用`categorical_crossentropy`损失函数和`Adam`优化器进行训练。
-训练过程中保存最佳模型权重。
5.监控与评估:
-进度条显示每轮训练的进度。
-训练历史记录可用于后续分析模型性能。
应用场景:
-安全研究:生成密码以测试系统安全性。
-教育工具:展示密码强度的重要性。
-密码策略评估:帮助设计更有效的密码策略。
未来改进:
-增强安全性:引入更复杂的密码学特征。
-多语言支持:处理不同语言的字符集。
-用户界面:创建交互式界面,让用户可以生成和分析密码。
此项目是一个强大的密码分析工具,可以作为密码安全领域的研究基础,或用于教育目的,提高人们对密码安全重要性的认识。
![](https://inn.proginn.com/useralbum/1040663/66a0e064e0fd8/recordsay1721819236.jpg?x-oss-process=image/resize,w_800)
![](https://inn.proginn.com/useralbum/1040663/66a0e065502e6/recordsay1721819237.jpg?x-oss-process=image/resize,w_800)
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