求个密码学老哥给我讲讲马尔科夫模型在口令猜测里面是怎么运用的

weixin_44969067 2021-04-23 04:31:55

最近研究武汉大学一个老哥的变阶马尔科夫口令猜测模型，把一个口令集进行二元语法和三元语法的处理以后怎么进行口令构造呢？
口令构造过程是如何进行的呢？我已经有了二元语法和三元语法的概率并按概率从大到小把他们排列好了，构造过程中我怎么去判断一个口令结束？原文里讲解是在之前的二元三元概率集合中已经存在口令的结束字符概率，但是这个结束字符的概率是怎么算出来并添加到集合里面的？
求大佬给我解答解答啊

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前言：我发现网上很多博客在讲马尔科夫相关的知识点的时候，总是讲的不是很清楚，有的纯粹只关注理论，看不太懂，有的一上来就搞几个算例，更是一片懵逼，有的又将一些概念一会儿换一个说法，一会儿是马尔科夫过程，一会儿是马尔科夫模型，一会儿是马尔科夫链，傻傻分不清楚，也不好理解，决定自己抽点时间，好好写一下，会详细介绍马尔科夫模型、马尔科夫链、隐马尔可夫模型、条件随机场等相关的概念和案例，本文为第一篇。...

马尔可夫模型（Markov Model）是一种统计模型，广泛应用在语音识别，词性自动标注，音字转换，概率文法等各个自然语言处理等应用领域。经过长期发展，尤其是在语音识别中的成功应用，使它成为一种通用的统计工具。有时候，数学就是这么强大，数学家就是这么富于创造力。很多人觉得马尔科夫不好理解，今天先对马尔科夫模型做一个5分钟快速入门，希望对新手有帮助！一、马尔科夫模型 包括我自己，很多人都不...

因此，在模型运行过程中，如果当前状态为“晴天”，那么它有80%的概率继续保持“晴天”，20%的概率转移到“阴天”，0%的概率转移到“雨天”。举个例子，如果你想了解天气预测，可以构建一个马尔科夫模型，其中状态表示天气（晴天、阴天、雨天），状态转移概率表示天气的转变情况。因此，transition_prob可以让我们描述状态的随机转移情况，在马尔科夫模型中，它是模拟状态转移的基础。：马尔科夫模型的状态转移是无后效的，即从某一状态出发的概率分布不受先前状态的影响。⑤练习编写代码，深入了解马尔科夫模型的实现细节。

前言：前面的一片文章介绍了马尔科夫模型，以及里面的一些核心概念，如转移概率、状态、转移概率矩阵等，本次文章更进一步，介绍隐马尔可夫模型。它是在马尔科夫模型的基础之上进一步得来的。隐马尔可夫模型最重要的其实就是两个假设、三个要素、三种基本问题。一、什么是隐马尔可夫模型HMM（Hidden Markov Model, HMM） 1.1 从一个简单的例子说起既然说它是在马尔科夫模型的基础之...

转载自隐马尔科夫模型-前向算法隐马尔科夫模型-前向算法在该篇文章中讲了隐马尔科夫模型（HMM）一基本模型与三个基本问题隐马尔科夫模型-基本模型与三个基本问题，这篇文章总结一下隐马尔科夫链（HMM）中的前向与后向算法，首先给出这俩个算法是为了解决HMM的第一个基本问题。先回忆一下第一个问题：第一个问题是求，给定模型的情况下，求某种观测序列出现的概率。比如，给定的HMM模型参数已...

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