摘要：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(Recursive 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、长短期记忆网络(Long Short-Term Memory,LSTM)模型、概率上下文无关文法(Probabilistic Context-Free Grammar,PCFG)与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网络来生成字母序列,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模型的攻破率略高于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论统计的模型(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.

摘要：本文针对气膜阻尼技术在航空发动机上的应用,开展模拟平板的振动试验研究,为气膜阻尼的应用提供技术支撑。设计了平板试件,提出了平板尺寸确定方法,确定了平板试件的结构参数;建立了风扇叶片模拟平板试件的振动测试方法,根据气膜平板振动特性提出了试验仪器选择标准;分析试验中不确定因素的影响,为振动试验的进行提供技术支持。