Файл: Интернет вещей безопасность Основные принципы, методы. Безопасности цифровой судебной экспертизе.doc
ВУЗ: Не указан
Категория: Не указан
Дисциплина: Не указана
Добавлен: 22.11.2023
Просмотров: 94
Скачиваний: 2
ВНИМАНИЕ! Если данный файл нарушает Ваши авторские права, то обязательно сообщите нам.
Параметры, p1-p22, используемый обычными пользователями для обеспечения параметрической коммуникации по сети общего пользования для ключевых конструкций включают следующее:
p1 = Имя / длится имя/псевдоним/псевдоним
p2 = DOB/Годовщина
p3 = Общедоступное имя в любой форме (как есть, инвертированный, использованный для своей выгоды,
удвоенный, и т.д.)
p4 = Вы используете имя своего супруга или ребенка?
p5 = Информация, легко полученная о Вас (номерной знак
числа, числа дома)
p6 = PAN number/Aadhar число/Социальное обеспечение
Число/Номер паспорта
(Длительный)
p7 = Телефонные числа/номера мобильных телефонов
p8 = Автомобиль и номера транспортного средства
p9 = Пароль всех цифр / весь одинаковый буквы
p10 = Word содержится в английском или иностранном языке
словари/написание перечисляют/другими списки слов
p11 = Пароль короче, чем шесть символов
p12 = Пароли с алфавитным смешанным случаем
p13 = Никакие буквенные символы, например, цифры или пунктуация
p14 = Ключ, который легко помнить, таким образом, Вы не должны писать
это вниз
p15 = Ключ, который можно ввести быстро, не имея необходимость смотреть
на клавиатуре (делающий тяжелее, чтобы кто-то украл Ваш пароль, следя за Вашим плечом),
p16 = DOB Вашей девушки/бойфренда/супруга
p17 = Код станции / код/код области страны
p18 = Текущее имя имени/офиса института (в некоторой форме)
p19 = Использование первой буквы каждого слова от строки a
песня/книга или стихотворение
p20 = Часть адреса места жительства / городское имя/страна имени/состояния
имя:
p21 = Идентификационные номера, обеспеченные различным
учреждения/организации, такие как числа списка, числа подписки и идентификатор экзамена
p22 = Неперсональные данные для построения a
поле/параметр пароля/ключа
Полученные ответы собраны через форму Google, которая была совместно использована по профессиональной сети (LinkedIn), социальная сеть (Facebook и Google plus), и группы Google глиноземистого из DAVV для получения реальных тенденций. Базовая линия со взгляда хакера на параметрическую модель AVK может использоваться для обнаружения, какие параметры благоприятны для ключевых конструкций. Которые среди тех являются самыми видными или частыми? Есть ли среди этих параметров какая-либо ассоциация? Но с большим количеством пар, определение корреляции будет дорогостоящим. Нахождение корреляции будет легко в случае меньшего количества количества параметров. Мы использовали инструмент SPSS для анализа результата обзора, потому что он обеспечивает группировку наборов параметра в факторы и позволяет узнавать благоприятные параметры для ключевой конструкции. Результат, показанный в Таблице 6.9, представляет вероятность совершения выбора наборов параметра. Инструмент также
обеспечивает корреляцию среди этих параметров,
Таблица 6.9 Группа частого набора связанных параметров с вероятностью
Частые используемые параметры
% из Времени был Сделан Выбор
Выбор/Предпочтение
p6, p7, p8
19,76%
Сначала
p19, p20
13,90%
Второй
p4, p15, p18
10,68%
Треть
p10, p11, p13
09,21%
Четвертый
p9, p17
07,87%
Пятый
но в случае большего количества параметров, поколение правила ассоциации требует меньшего количества усилий для вывода. Таким образом, в случае большого количества наборов параметра, добывающие алгоритмы подходят. Добывая по большому количеству ответов из этих 22 параметров, группа благоприятных параметров для ключевой конструкции с соответствующей вероятностью частых параметров определяется, как упомянуто в Таблице 6.9.
6.4.3 Частые шаблоны, сгенерированные для параметрической модели AVK
Традиционный алгоритм Apriori применяется на данные ответа с переменным количеством параметров. Для анализа ответов алгоритм Apriori применяется к данным ответа с форматом файла разделенного текста вкладки, используемым в качестве входного файла. Тот же файл также хранит конечные результаты. Алгоритм может использоваться двумя способами: во-первых, найдите частый параметр установленным путем сокращения набора параметра кандидата с пользовательским пороговым значением поддержки. Позже для поколения правила, минимальная поддержка и уверенность варьируются по диапазону (1-100%). Относительно переменной поддержки, вариации в количестве частых параметров, время, использованное в секундах для поколения правил ассоциации и соответствующем размере файла, было получено как показано в Таблице 6.10.
6.5 Анализ загадочных результатов горной промышленности параметрической модели
Анализ наблюдения (Таблица 6.9) выводы может быть оттянут как: кардинальность of22 параметры и 100 ответов обзора частых шаблонов слишком многочисленна. Для более низкой поддержки меньше чем 5% частые шаблоны колеблются от 70 000 до 63 00 000, который указывает, что частые комбинации выбора параметра немногими людьми являются слишком большими.
1. В действительности это верно, что возможность выбора параметров таким же образом различными людьми является очень низкой.
2. Результат также показывает, что, поскольку мы увеличиваем процент поддержки, частые шаблоны уменьшаются существенно. Таблица 6.10 Частый набор сгенерирован с различными значениями поддержки
S. Нет.
Поддержка
Нет. из частых объектов
Время потрачено
Размер файла
1
1%
6,316,071
3,13 с
303 МБ
2
2%
2,725,378
1,26 с
123 МБ
3
3%
675,419
0,35 с
28 МБ
4
4%
70,988
0,04 с
2,31 МБ
5
5%
18,558
0,01 с
555 КБ
6
6%
7080
<0,01 с
192 КБ
7
7%
3405
<0,01 с
45 КБ
8
8%
1891
<0,01 с
27 КБ
9
9%
1178
<0,01 с
18 КБ
10
10%
793
<0,01 с
12 КБ
11
11%
530
<0,01 с
9 КБ
12
12%
405
<0,01 с
7 КБ
13
13%
323
<0,01 с
6 КБ
14
14%
263
<0,01 с
5 КБ
15
15%
227
<0,01 с
2 КБ
16
20%
98
<0,01 с
649 байтов
17
30%
35
<0,01 с
337 байтов
18
40%
18
<0,01 с
241 байт
19
50%
13
<0,01 с
116 байтов
20
60%
07
<0,01 с
64 байта
21
70%
04
<0,01 с
15 байтов
22
80%
01
<0,01 с
15 байтов
23
90%
01
<0,01 с
15 байтов
24
100%
Никакой частый объект
<0,01 с
0 байтов
3. Частые шаблоны, полученные из более высокой поддержки, являются очень немногими в числах и могут быть проанализированы легко, но в то же время замечено, что частые шаблоны очевидны по своей природе, и их размер (размер набора объекта) является также небольшим. Так, универсальные параметры не требуют анализа. Например, в нашем случае, параметр 12 (выбор смешанного случая для ключа) является очень естественным.
4. Другой вывод может быть сделан на основе полученного результата (см. частые шаблоны в Таблице 6.10), что частые шаблоны с более высокими поддержками бесполезны, потому что существуют редкие возможности, что многие люди думают таким же образом для выбора параметра ключей. Но несколько человек могут думать таким же образом, и для этого, мы должны уменьшить процент поддержки, и затем шаблоны увеличиваются экспоненциально в переменном размере, который лишает возможности анализировать его вручную и очень трудный для системы нарушить его.
Правила ассоциации от вышеупомянутых частых параметров сгенерированы, и Таблица 6.11 показывает некоторые обнаруженные правила после анализа.
Таблица 6.11 Правило ассоциации с другой поддержкой и уверенностью
S. Нет.
Поддержка (%)
Уверенность (%)
Время (времена)
Размер файла
Нет. из правил
1
1
80
108.27
3.5 ГБ
62,151,312
2
1
90
70.94
3.5 ГБ
62,050,814
3
1
100
71.91
3.5 ГБ
62,050,212
4
2
80
27.21
1,37 ГБ
25,389,899
5
2
90
29.34
1,36 ГБ
25,289,401
6
2
100
28.41
1,36 ГБ
25,288,799
7
3
80
5.67
288 МБ
5,619,616
8
3
90
5.63
284 МБ
5,519,118
9
3
100
5.62
284 МБ
5,518,516
10
4
80
0.46
170.4 МБ
407,512
11
4
90
0.30
13.3 МБ
307,014
12
4
100
0.30
13.3 МБ
306,412
13
5
80
0.15
5,92 МБ
145,504
14
5
90
0.09
1,82 МБ
45,006
15
5
100
0.06
1,80 МБ
44,404
16
10
80
0.02
67.4 КБ
1995
17
10
90
0.02
24.5 КБ
734
18
10
100
<0,01 с
4,24 КБ
132
19
20
80
<0,01 с
3,79 КБ
118
20
20
90
<0,01 с
1,10 КБ
35
21
20
100
<0,01 с
0 КБ
NIL
22
30
80
<0,01 с
1,24 КБ
39
23
30
90
<0,01 с
445 байтов
14
24
30
100
<0,01 с
NIL
NIL
25
40
80
<0,01 с
477 байтов
15
26
40
90
<0,01 с
285 байтов
9
27
50
80
<0,01 с
346 байтов
11
28
50
90
<0,01 с
216 байтов
07
29
60
80
<0,01 с
208 байтов
07
30
60
90
<0,01 с
112 байтов
04
31
70
80
<0,01 с
81 байт
03
32
70
90
<0,01 с
81 байт
03
33
80
80
<0,01 с
24 байта
01
34
80
90
<0,01 с
24 байта
01
35
90
80
<0,01 с
24 байта
01
36
90
90
<0,01 с
24 байта
01
Результаты эксперимента, обсужденные в категории-A, проанализируют эффект на изменение размера файла пяти параметров с фиксацией поддержки в 80% (позже к 10, 20, 15, 20, и 22 параметра), позже поддержка изменяется на 90% и 100%. Подробные наблюдения показывают в Таблице 6.12 и рисунке 6.1. Поддержка
(%)
1 2 3 4 5
10
20
30
40
50
60
70
80
90
100
Размер файла (5/80%)
440 441 442 443 444
445
446
447
448
449
450
451
452
453
454
Размер файла (10/80%)
100,966.4 100,966.4 75,264 41,369.6 28,876.8
2385.92
329
120
44
19
19
19
19
19
19
Размер файла (15/80%)
8,514,437 8,514,437 6,375,342 2,904,556 1,226,834
52,633.6
6410.24
1832.96
577
460
326
297
95
95
69
Размер файла (20/80%)
5.04E + 08 5.04E + 08 2.79E + 08 44,774,195 10,695,475
158,875
11,366.4
3225.6
1392.64
1126.4
648
297
95
95
69
Размер файла (22/80%)
3.76E + 09 1.47E + 09 3.02E + 08 1.79E + 08 6,207,570
69,017.6
3880.96
1269.76
477
346
208
81
24
24
0
Размер файла (5/90%)
440 440 407 407 347
257
173
69
44
19
19
19
19
19
19
Размер файла (10/90%)
83,968 83,968 58,368 24,473.6 11,878.4
1679.36
329
120
44
19
19
19
19
19
19
Размер файла (15/90%)
7,790,920 7,790,920 5,651,825 2,181,038 512,000
28,160
3543.04
1054.72
577
460
326
297
95
95
69
Размер файла (20/90%)
4.97E + 08 4.97E + 08 2.72E + 08 37,748,736 3,649,044
78,131.2
5744.64
1832.96
1116.16
855
447
297
95
95
69
Размер файла (22/90%)
3.76E + 09 1.46E + 09 2.98E + 08 13,946,061 1,908,408
25,088
1126.4
445
285
216
112
81
24
24
0
Размер файла (5/100%)
440 440 407 407 347
257
173
69
44
19
19
19
19
19
19
Размер файла (10/100%)
83,660.8 93,900.8 58,060.8 24,166.4 11,571.2
1382.4
329
69
44
19
19
19
19
19
19
Размер файла (15/100%)
7,769,948 7,769,948 8,787,067 2,170,552 498,688
14,540.8
1914.88
616
272
219
156
127
45
45
19
Размер файла (20/100%)
4.97E + 08 4.97E + 08 2.72E + 08 37,748,736 3,607,101
35,737.6
2949.12
965
528
403
212
127
95
45
19
Размер файла
3.76E + 09 1.46E + 09 2.98E + 08 13,946,061 1,887,437
4341.76
0
0
0
0
0
0
0
0
0
Таблица 6.12 Эффект вариации в размере параметра (от 5, 10, 15, 20, и 22) с переменной поддержкой (в уверенности - 80%, 90% и 100%) и соответствующем размере Брусовки [Категория-A]
(22/100%)
6.5 Анализ загадочных результатов горной промышленности параметрической модели 117
Рисунок 6.1 Сравнительный график вариации в параметре (от 5, 10, 15, 20, и 22) с переменной поддержкой (в уверенности - 80%, 90% и 100%) и соответствующий размер Брусовки.
118 Загадочной Горной промышленности для основанной на AVK Системы шифрования партии
Результаты эксперимента, обсужденные в категории-B, будут проанализированы по переменным значениям поддержки от эффекта на изменение Размера файла Добытого правила ассоциации (ARM) пяти параметров с фиксацией поддержки в 80% (позже к 10, 20, 15, 20, и 22 параметров); позже, поддержка изменяется на 90% и 100%. Подробные наблюдения показывают в Таблице 6.13 и рисунке 6.2.
Результаты эксперимента, обсужденные в категории-C, будут проанализированы по значениям поддержки необходимой переменной времени от эффекта на изменяющееся время для размера файла Добытого правила ассоциации (ARM) пяти параметров с фиксацией поддержки в 80% (позже к 10, 20, 15, 20, и 22 параметров); позже, поддержка изменяется на 90% и 100%. Подробные наблюдения показывают в Таблице 6.14 и рисунке 6.3.