(19)中华 人民共和国 国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202111659303.0 (22)申请日 2021.12.3 0 (71)申请人 北京天融信网络安全技 术有限公司 地址 100085 北京市海淀区上地 东路1号院 3号楼四层 申请人 北京天融信科技有限公司 　 北京天融信软件 有限公司 (72)发明人 吴少乾　王洪涛　雷虎　王炜　 丁占勐　谢玮博　 (74)专利代理 机构 北京超凡宏宇专利代理事务 所(特殊普通 合伙) 11463 代理人 周宇 (51)Int.Cl. G06K 9/62(2022.01) G06F 16/903(2019.01)G06F 16/215(2019.01) G06F 16/2458(2019.01) G06F 21/31(2013.01) (54)发明名称 模型训练方法、 口令破解方法、 装置及电子 设备 (57)摘要 本申请提供一种模型训练方法、 口令破解方 法、 装置及电子设备， 涉及人工智能技术领域。 模 型训练方法包括： 对获取的初始口令集进行特征 统计， 得到口令结构特征； 基于口令结构特征对 初始口令集进行处理， 得到模型口令集； 根据模 型口令集对口令破解的初始模型进行训练， 得到 目标模型。 口令破解方法包括： 获取对应的破解 需求， 其中， 破解需求中包括口令长度需求和口 令数量需求； 将破解需求代入模 型训练方法中得 到的目标模 型中， 基于目标模型生成满足口令长 度需求和口令数量需求的多个目标口令， 以多个 目标口令作为破解的目标口令集。 本申请能够结 合口令的结构分布特征对构建的口令破解模型 进行训练， 提高了模型的性能和口令破解的效 率。 权利要求书2页 说明书13页 附图5页 CN 114266320 A 2022.04.01 CN 114266320 A 1.一种模型训练方法， 其特 征在于， 包括： 对获取的初始口令集进行 特征统计， 得到口令结构特 征； 基于所述口令结构特 征对所述初始口令集进行处 理， 得到模型口令集； 根据所述模型口令集对口令破解的初始模型进行训练， 得到目标模型。 2.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于， 所述口令结构特征包括口令字符特征和口 令频次特 征； 所述对获取的初始口令集进行 特征统计， 得到口令结构特 征， 包括： 获取所述初始口令集； 根据预设的 口令长度条件 对所述初始口令集进行筛 选， 得到多个长度口令数据； 对多个所述长度口令数据中的目标符号进行统计， 得到所述口令 字符特征； 对所述长度口令数据中的 口令词频进行统计， 得到所述口令频次特 征。 3.根据权利要求2所述的方法， 其特征在于， 所述模型口令集包括训练 口令集和测试口 令集； 所述基于所述口令结构特 征对所述初始口令集进行处 理， 得到模型口令集， 包括： 基于所述口令结构特 征对所述初始口令集进行修 正， 得到初始训练集和初始测试集； 对所述初始训练集和所述初始测试集进行平滑 处理， 得到所述训练口令集和所述测试 口令集。 4.根据权利要求3所述的方法， 其特征在于， 所述根据所述模型口令集对口令破解的初 始模型进行训练， 得到目标模型， 包括： 将所述训练口令集代入口令破解的所述初始模型中的生成器和判别器中分别进行迭 代训练； 在迭代训练中对所述初始模型进行调整， 得到调整模型， 其中， 所述调整模型中包括调 整生成器和调整判别器； 将所述测试口令集代入所述调整模型中进行测试， 得到所述目标模型， 其中， 所述目标 模型中包括目标生成器和目标判别器。 5.根据权利要求4所述的方法， 其特征在于， 所述在迭代训练中对所述初始模型进行调 整， 得到调整模型， 包括： 获取所述生成器在迭代训练时生成的 口令分布的反馈信息； 基于所述反馈信息对所述初始模型中的模型参数进行调整； 在所述初始模型的迭代训练达到预设条件时， 根据确定的调 整模型参数对所述生成器 和所述判别器进行调整， 得到所述调整生成器和所述调整判别器。 6.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于， 所述根据所述模型口令集对初始模型进行 训练， 得到目标模型之前， 所述方法还 包括： 基于深度残差网络进行批归一 化处理， 得到目标残差块； 基于目标残差块构建所述初始模型， 所述初始模型中包括 生成器和判别器； 以第一时间更新 规则对所述判别器进行训练， 确定所述判别器的第一学习速率； 以第二时间更新 规则对所述 生成器进行训练， 确定所述 生成器的第二学习速率； 确定所述判别器 基于所述第一学习速率进行训练时的判别器参数； 确定所述生成器基于所述第 二学习速率进行训练时的生成器参数， 以所述判别器参数 和所述生成器参数作为所述初始模型的模型参数。 7.一种口令破解方法， 其特 征在于， 包括：权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 114266320 A 2获取对应的破解需求， 其中， 所述破解需求中包括口令 长度需求和口令数量需求； 将所述破解需求代入如权利要求1 ‑6中任意一项所述的目标模型中， 基于所述目标模 型生成满足所述口令长度需求和所述口令数量需求的多个目标口令， 以多个所述目标口令 作为破解的目标口令集。 8.一种模型训练装置， 其特 征在于， 所述装置包括： 特征模块， 用于对获取的初始口令集进行 特征统计， 得到口令结构特 征； 处理模块， 用于基于所述口令结构特 征对所述初始口令集进行处 理， 得到模型口令集； 训练模块， 用于根据所述模型口令集对口令破解的初始模型进行训练， 得到目标模型。 9.一种口令破解装置， 其特 征在于， 所述装置包括： 需求模块， 用于获取对应的破解需求， 其中， 所述破解需求中包括口令长度需求和口令 数量需求； 破解模块， 用于将所述破解需求代入如权利要求1 ‑6中任意一项所述的目标模型中， 基 于所述目标模型生成满足所述口令长度需求和所述口令数量需求的多个目标口令， 以多个 所述目标口令作为破解的目标口令集。 10.一种电子设备， 其特征在于， 所述电子设备包括存储器和 处理器， 所述存储器中存 储有程序指 令， 所述处理器运行所述程序指 令时， 执行权利要求 1‑7中任一项 所述方法中的 步骤。 11.一种计算机可读取存储介质， 其特征在于， 所述可读取存储介质中存储有计算机程 序指令， 所述计算机程序指 令被一处理器运行时， 执行权利要求 1‑7任一项所述方法中的步 骤。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 114266320 A 3