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深度学习技术的进展为提高口令猜测效率提供了潜在的新途径.目前,已有研究将循环神经网络(Recurrent Neural Network,RNN)、生成式对抗网络(Generative Adversarial Network,GAN)等深度学习模型运用于设计口令猜测模型.本文基于RNN模型、概率上下文无关文法(Probabilistic Context-Free Grammar,PCFG)与长短期记忆网络(Long Short-Term Memory,LSTM)的混合模型(简称PL模型),提出采用RNN来代替PL模型中的LSTM的思想,将PCFG与RNN在模型层面进行融合,设计了 PR模型.为降低猜测模型对大训练样本的依赖,进一步提出了 PR+模型,即采用RNN来生成字母序列,实现对口令字母段的填充.基于4个大规模真实口令数据集的实验结果显示,PR模型的破解率略高于PL模型,且始终显著高于传统的PCFG(107量级猜测数下)和Markov模型(106量级猜测数下),并且PR模型的训练效率远优于PL模型.鉴于不同口令模型生成口令猜测的特性不同,将不同模型生成的猜测集组合来生成新的口令猜测集,并基于4个大规模真实口令数据集对不同组合方法进行了对比.尽作者所知,我们首次证实了在相同猜测数下(107~108量级猜测数),组合不同类型模型所生成口令猜测集的破解率通常高于单一猜测集.本文研究显示,GAN模型在猜测数为3.6×108时,破解率仅为31.41%,这表明GAN模型的口令破解效率劣于传统基于概率统计的模型(如PCFG模型和Markov模型)和基于RNN的口令猜测模型,并进一步指出了GAN模型表现不佳的原因. 相似文献
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为提高水声多进制相移鍵控(Multiple phase Shift Keying, MPSK)信号盲解调过程中的信道失真补偿能力,提出一种利用水声线性调频(Linear Frequency Modulation, LFM)信号进行信道盲估计的水声MPSK信号的盲 Turbo均衡方法。该方法利用水声通信的前导LFM信号进行信道参数盲估计,估计结果作为软干扰抵消的最小均方误差(Soft Interference Cancellation MMSE, SIC-MMSE)均衡器的关键参数,通过 Turbo迭代实现对MPSK信号盲Turbo均衡。与传统 Turbo盲均衡算法相比,该方法充分利用了水声通信的结构特点,在低信噪比时可以获得较为准确的信道估计值,适用于非合作通信。借助Turo均衡迭代均衡和译码过程,进一步提升了MPSK水声通信的可靠性。仿真实验结果验证了方法的有效性。 相似文献
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人类面临的水问题,体现为水的质、量和时机问题。流域自然水循环的扰乱和破坏,是城市造成城市内涝的根源。伴随城市化过程的绿色空间压缩、不透水面积增加、社会水循环影响增加等,最终都通过对自然水循环的扰动,产生同时存在的水资源短缺与洪涝及水源污染等问题。摈弃单纯凭借灰色基础设施的抵御、抗击思维,运用生态智慧,建设绿色基础设施,恢复和增加城市流域内的绿色空间,以实现水的分散积存、自然渗透、自然蒸发、自然净化、恢复水的自然循环过程为目的和方式的城市生态修复,是基于自然的城市洪涝问题解决方案。将生态智慧融入城市设计与规划,生态修复成为城市规划与建设的日常,是解决洪涝问题的长久之路。 相似文献
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煤气化技术对于促进煤炭的综合利用、改善当前资源紧缺状况,并减少环境污染具有重要的意义。阐述了Texaco和Shell煤气化的工艺流程,并对2种煤气化工艺进行了比较分析,找出各自的优缺点,为煤气化工艺的选择提供参考。 相似文献
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近些年来,随着经济的飞速发展和经济转型的迫切要求,国家对关系到民生发展的基础设施投资力度不断加大。其中,水利工程是国家的基础项目,水利预算水平关系到水利工程建设质量和效益的发挥,同时与人民的生活息息相关。为此,水利工程管理部门必须尽一切办法来提升水利预算的精细化管理水平,以不断促进水管单位管理水平的提高。就如何提升水利预算精细化管理水平进行了分析和探讨,为全面提升水利预算管理的执行力提供理论参考。 相似文献