Cryptography 很长的字母密码比带有特殊字符的较短密码更难破解吗?

Cryptography 很长的字母密码比带有特殊字符的较短密码更难破解吗?,cryptography,computer-science,Cryptography,Computer Science,对于一个计算机程序来说,由字母组成的密码,即使是普通的已知名称,也比短密码更难找到,即使它使用数字和其他字符,这是真的吗 Tr0ub4dor&3比正确的马用电池钉更难找到吗 我非常希望得到一个详细的答案,一个计算机思考者能够理解的答案。下面是我的意思的形象化。我相信这是真的,我觉得我不是唯一一个不得不重新考虑他的密码策略的人 您所描述的密码暴力攻击是正确的。暴力攻击是反复尝试猜测密码,并尝试所有可用的组合 然而,在现实中,攻击通常是字典攻击。这意味着软件试图通过尝试数百种或有时数百万种可能的可能

对于一个计算机程序来说,由字母组成的密码,即使是普通的已知名称,也比短密码更难找到,即使它使用数字和其他字符,这是真的吗

Tr0ub4dor&3
正确的马用电池钉更难找到吗

我非常希望得到一个详细的答案,一个计算机思考者能够理解的答案。下面是我的意思的形象化。我相信这是真的,我觉得我不是唯一一个不得不重新考虑他的密码策略的人


您所描述的密码暴力攻击是正确的。暴力攻击是反复尝试猜测密码,并尝试所有可用的组合

然而,在现实中,攻击通常是字典攻击。这意味着软件试图通过尝试数百种或有时数百万种可能的可能性来确定密码,例如字典中的单词


因此,使用蛮力时很难破解长字母密码,但使用字典攻击时仍然很容易破解

您所描述的对密码进行暴力攻击是正确的。暴力攻击是反复尝试猜测密码,并尝试所有可用的组合

然而,在现实中,攻击通常是字典攻击。这意味着软件试图通过尝试数百种或有时数百万种可能的可能性来确定密码,例如字典中的单词


因此,使用蛮力时很难破解长字母密码,但使用字典攻击时仍然很容易破解

您所描述的对密码进行暴力攻击是正确的。暴力攻击是反复尝试猜测密码,并尝试所有可用的组合

然而,在现实中,攻击通常是字典攻击。这意味着软件试图通过尝试数百种或有时数百万种可能的可能性来确定密码,例如字典中的单词


因此,使用蛮力时很难破解长字母密码,但使用字典攻击时仍然很容易破解

您所描述的对密码进行暴力攻击是正确的。暴力攻击是反复尝试猜测密码,并尝试所有可用的组合

然而,在现实中,攻击通常是字典攻击。这意味着软件试图通过尝试数百种或有时数百万种可能的可能性来确定密码,例如字典中的单词


因此,使用蛮力时很难破解长字母密码,但使用字典攻击时仍然很容易破解

这是两种方法的直观比较。这是在给定固定密码长度的情况下,增加字母表大小时可能使用的密码数:

在给定固定字母表大小的情况下,增加密码长度:


下面是这两种方法的直观比较。这是在给定固定密码长度的情况下,增加字母表大小时可能使用的密码数:

在给定固定字母表大小的情况下,增加密码长度:


下面是这两种方法的直观比较。这是在给定固定密码长度的情况下,增加字母表大小时可能使用的密码数:

在给定固定字母表大小的情况下,增加密码长度:


下面是这两种方法的直观比较。这是在给定固定密码长度的情况下,增加字母表大小时可能使用的密码数:

在给定固定字母表大小的情况下,增加密码长度:


通过给每个单词分配11位熵,密码短语意味着每个单词都是从2048个单词的列表中随机选择的。这是一个相对较短的列表;你可以把它看作是2000个最常见的名词。如果随机选择四个这样的词,244个可能的短语中的任何一个都是同样可能的

基本单词“troubador”允许有更多的熵(16位),因为它可能是从一个更大的“不常见单词”字典中随机选择的。如果你有一本大约65000个这样的单词的字典,并随机选择一个,这将是一个公平的猜测。其余的熵基于合理的估计:是否对角色应用了公共变换?一位一位;随机选择一个数字:3位;等等

然而,重要的是要理解“游吟诗人”这个词的长度其实并不重要。因为它是一个字典里的单词,重要的是字典里有多少个单词。如果你给我字母“tr b d r”,我可以很容易地猜出其余的。只有在随机选择的情况下,单个字母才是不可预测的。如果你使用单词,那么你必须把整个单词看成是字母表的字母。
但是,即使是一本真正的单词的大词典也只会有几十万个,每个单词大约有18-19位的熵。这就是为什么您需要为一个密码短语选择多个单词,或者放弃单词并随机选择字母、数字和符号。

通过为每个单词分配11位熵,密码短语意味着每个单词都是从2048个单词的列表中随机选择的。这是一个相对较短的列表;你可以把它看作是2000个最常见的名词。如果随机选择四个这样的词,244个可能的短语中的任何一个都是同样可能的

基本单词“troubador”允许有更多的熵(16位),因为它可能是从一个更大的“不常见单词”字典中随机选择的。如果你有一本大约65000个这样的单词的字典,并随机选择一个,这将是一个公平的猜测。其余的熵是基于合理的估计:是否对角色应用了公共变换,或者