前言
本篇文章主要讲述口令猜解问题的不同应用场景，以及论文Password Guessing using Random Forest(RFGuess)的核心思想，对论文中基于PII的定向猜解的相关算法进行复现，并实现成一个生成社工字典的GUI工具。
原论文地址：https://www.usenix.org/conference/usenixsecurity23/presentation/wang-ding-password-guessing
Repo地址：https://github.com/PadishahIII/RFGuess
PPT：https://www.wolai.com/secnote/row4spm7VvaYAkUmxsFQBT
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概述
Password Guessing using Random Forest 发表于2023年8月，首次提出了用传统机器学习模型处理口令猜解问题，并实现了三种应用场景的口令猜解模型，在现有模型中能达到较好的效果。
口令猜解的应用场景
口令猜解问题可以分为离线猜解和在线猜解，离线猜解只有计算性能的限制条件，而在线猜解针对的是运行中的系统，往往有尝试次数、网络性能方面的限制（以下内容均面对在线猜解场景）。
Trawling guessing 拖网猜解
拖网猜解的意思是，攻击者没有特定的目标，尽量多地猜出密码。现有的统计模型有PCFG（probabilis-tic context-free gramma）、Markov模型，后面的很多模型都是基于Markov模型改进的，包括本文复现的这篇。现有的深度学习模型有FLA、基于生成对抗网络的PassGAN，深度学习模型需要更庞大的训练集(至少千万级)和更长的训练时间。
Targeted guessing based on PII 基于PII的定向猜解
PII(personal identifiable information)即个人信息，如姓名、生日、手机号码、身份证号等。定向猜解的目标是破解某一系统中某个用户的密码，有很强的针对性，在线猜解的场景下往往存在很多限制条件，我们要使用尽量少的猜解去破解密码。定向猜解领域处于发展初期，这篇论文的作者曾基于Markov模型提出过一个名为Targeted Markov的定向猜解模型，后来作者发现这些基于长度匹配PII的方法存在很大限制，于是提出基于类型(type-based)的PII匹配方法，即TarGuess-Ⅰ模型(2016年提出)。
Targeted guessing based on password reuse
基于密码复用的定向猜解指的是，已知一个人曾经用过的密码，通过施加一些变换猜测现在使用的密码，比如插入、删除字符、leet变换等。统计模型有TarGuess-II，深度学习模型有Pass2Path。
RFGuess提出的背景
口令猜解问题可以视作一个特殊的多分类问题，但比常规多分类问题需要更高准确率，如果按照一般分类问题处理，就需要更大的数据集来达到基本的准确率要求。目前的口令猜解模型通常是基于统计或者深度学习实现的，基于统计的模型天然具有过拟合的弊端，深度学习模型则需要庞大的训练集（至少千万级）以及相当久的训练时间。于是，基于机器学习的口令猜解模型RFGuess应运而生，很好地克服了以上两种模型的弊端，并达到相当高的准确率。
核心思想
Markov模型
Markov n元模型提出一个假设：密码中的每一个字符只和前面n个字符有关，而和其他字符无关。以Markov模型为基础，我们可以将口令猜解问题转化成多分类问题，把某个字符前面的n个字符视作特征，该字符视作类别。这样所有监督学习方法都可以应用在口令猜解问题上。因为特征的维度低，又需要达到很高的准确率，所以集成学习方法更加适用。本篇论文使用随机森林进行模型训练。
随机森林
随机森林由多个决策树组成，当预测一个样本的类别时，这个算法会让每一棵决策树投票，用票数最多的类别作为最终的预测结果。为了保证这些决策树各不相同，训练模型时会为每棵决策树随机选择特征和样本。
决策树有三种主流的划分节点的方法：ID3, C4.5, CART，划分标准分别是信息增益、信息增益率、Gini指数。其中Gini指数最为直观，计算起来最为简单，可以有效降低训练时间，所以本篇论文选择Gini指数。（Gini指数(Gini impurity)指的是，在集合中随机选择两个样本，这两个样本类别不同的概率）
提取特征
基本思想
首先我们需要将密码分割，主要有两种思想，length-based思想主要在trawling guessing场景适用，type-based思想是前者的改进，以更好地应用在基于PII的场景中。对于基于长度(length-based)的口令猜解模型（如PCFG），密码会被解析成若干个段，数字段用D表示，字母段用L，特殊字符段用S，然后用下标表示段的长度，如L8表示连续8个字母组成的段，如此一来，Password123!会编码成L8D3S1。基于类型(type-based)的口令猜解模型依然会把密码解析成若干个段，但是段的下标表示的是段的类型，例如，我们用N表示"姓名"这一种个人信息，用N1表示全名，N2表示姓氏，N3表示名字，用B表示"生日"，B1表示YYYYMMDD格式的生日，B2表示MMDD格式的生日，那么密码字符串zhangsan0908就可以编码成N1B2，同时也可以编码成N2N3B2，而对于密码中不属于个人信息的字符则保留该字符的原始特征。
Trawling guessing
在拖网猜解中，我们会把字符转化成一个4维向量，各个维度描述如下：
- 字符类型： 0，1，2，3分别表示特殊字符，数字，大写字母和小写字母
- 字符的序列值：如a~z用1~26表示，数字1~9用1~9表示
- 键盘所在行数：如数字1在第一行，字母q在第二行
- 键盘所在列数：如数字1在第一列，字母w在第二列
如此，我们把字符编码成了一个4维向量。根据Markov模型，我们假设密码中的字符只和前面的6个字符有关，即6元Markov模型。我们将密码分成若干个数据元(datagram)，每个数据元由6个字符组成，例如pass123456的数据元集合为： BsBsBsBsBsp , BsBsBsBspa , ... , passEsEs （Bs表示开始符号，Es表示结束符号） 。现在数据元可以编码成24维向量（6×4=24），我们再加入两个维度：
-
数据元在密码字符串中的位置：如
s12345在pass123456中处于第9位 -
数据元在LDS段中的位置：如
pass123456属于L4D6，数据元s12345在D段的第5位于是，我们首先将一个密码解析成若干个数据元，然后每个数据元被编码成一个26维向量，作为特征值。
数据元的标签就是它在密码中的下一个字符，将该字符按照上述方式编码成4维向量。
Targeted guessing based on PII
基于长度的思想并不能很好地提取出密码中的PII特征，但我们只需要做一些修改即可实现基于类型的特征提取方法。我们在此节简单介绍了基于类型的PII匹配方式，用字母表示PII类型，数字表示更加细化的PII类型，如N表示姓名这一PII类型，N1表示全名，N3表示姓氏，后面两者都属于姓名信息。其他编码可以在这里查看。将这样的数据元转化成特征向量是很简单的，把N1编码成1001，N2编码成1002，B1编码成2001，依次类推。 一个密码可能有多种表示方式(Representation, i.e. Rep)，如zhangsan0908就可以编码成N1B2，同时也可以编码成N2N3B2，所以我们要选择一种。直观上，我们要选频率最高的编码，每确定一个密码的编码，就将它的频数减一，然后继续编码其他密码。 计算特征向量的方式和上一节类似，我们将上面的N1、N2定义为PII Tag，将Tag转化成4维向量：Tag类型、值、键盘行列数，键盘行列数取0，N1会转化成(1000, 1, 0, 0)。最终我们仍然将数据元转化成26维向量。
工具化
我对论文中Targeted guessing based on PII这一场景的算法进行了复现，并实现了一个社工字典生成工具，用GUI可视化训练过程，工具地址：RFGuess. 工具的用法在Readme中已经介绍很详细了。
工具执行过程：
数据集->转化成特征向量->训练模型->生成规则->生成字典 (->测试准确率)
准确率对比
| 数据集 | 字典大小 | 工具准确率 | 论文准确率 |
|---|---|---|---|
| 50% PII-12306 → 50% PII-12306 | 1000 | 25.07% | 28.89% |
4A评测 - 免责申明
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