一种基于热点词的弱口令检测方法、装置及计算机设备与流程

1.本发明涉及信息安全技术领域，具体涉及一种基于热点词的弱口令检测方法、装置及计算机设备。


背景技术：

2.弱口令定义为通常容易被别人猜测或被破解工具破解的口令，例如：仅包含简单数字和字母的口令，“123”、“abc”等。弱口令极易被攻击，容易造成信息泄露，会给企业安全造成重大影响和损失。而热点词是社会热点的关键词汇，结合热点词构造出容易记忆的弱口令，容易被破解。
3.相关技术中，基于标准弱口令字典进行弱口令检测，但是随着当前热点话题或热点新闻越来越普及，传统标准弱口令字典由于信息覆盖面不够广泛，导致其在实际弱口令检测中的应用越来越少，且基于传统标准弱口令字典的弱口令检测精度较低。


技术实现要素：

4.因此，本发明要解决的技术问题在于克服现有技术中的标准弱口令字典由于信息覆盖面不够广泛，导致其在实际弱口令检测中的应用越来越少，且基于传统标准弱口令字典的弱口令检测精度较低的问题，从而提供一种基于热点词的弱口令检测方法、装置及计算机设备。
5.根据第一方面，本发明实施例提供一种基于热点词的弱口令检测方法，包括如下步骤：
6.获取当前网络舆情的目标热点词；
7.根据所述目标热点词和弱口令标准字典，通过弱口令变换策略生成弱口令扩展字典；
8.获取目标系统中目标用户使用的当前口令和所述弱口令扩展字典中的扩展弱口令；
9.通过匹配所述当前口令和所述扩展弱口令，检测所述当前口令是否为当前关注的目标弱口令。
10.在一种实施方式中，所述获取当前网络舆情的目标热点词，包括：
11.从目标网站和/或目标新闻和/或目标应用中获取当前网络舆情的目标热点消息；
12.预处理所述目标热点消息；
13.基于k-means算法，从所述目标热点消息中提取目标热点词。
14.在一种实施方式中，根据所述目标热点词和弱口令标准字典，通过弱口令变换策略生成弱口令扩展字典，包括：
15.基于口令猜测算法，计算弱口令标准字典中的标准弱口令的当前猜测概率；
16.提取标准弱口令的当前猜测概率大于或等于预设猜测概率的标准弱口令，生成弱口令基础字典；
17.根据所述目标热点词和所述弱口令基础字典，通过组合变换方式生成所述弱口令扩展字典。
18.在一种实施方式中，所述基于口令猜测算法，计算弱口令标准字典中标准弱口令的当前猜测概率，包括：
19.从所述弱口令标准字典中提取标准弱口令的字母、符号、数字；
20.生成基于所述字母、符号、数字的弱口令结构表；
21.分别统计所述弱口令结构表中字母对应的第一字段长度、符号对应的第二字段长度和数字对应的第三字段长度，并标记在所述弱口令结构表中；
22.获取标准弱口令中使用所述字母的第一概率、使用所述符号的第二概率、使用所述数字的第三概率；
23.获取所述标准弱口令中同时使用所述字母、符号、数字的第四概率；
24.根据所述第一概率、所述第二概率、所述第三概率和所述第四概率，计算所述标准弱口令字典中的标准弱口令的当前猜测概率。
25.在一种实施方式中，根据所述目标热点词和所述弱口令基础字典，通过组合变换方式生成所述弱口令扩展字典，包括：
26.获取所述弱口令基础字典中基础弱口令的结构特征；
27.根据所述基础弱口令的结构特征和所述目标热点词进行组合变换；
28.按照目标用户使用目标系统所支持口令的预设结构要求，删除属于异常的基础弱口令；
29.通过变换所述基础弱口令的组合顺序或字母类型生成所述弱口令扩展字典。
30.在一种实施方式中，通过匹配所述当前口令和所述扩展弱口令，检测所述当前口令是否为当前关注的目标弱口令，包括：
31.获取所述当前口令的第一密钥特征；
32.获取所述扩展弱口令的第二密钥特征；
33.确定所述第一密钥特征和所述第二密钥特征是否一致；
34.若一致，则所述当前口令是当前关注的目标弱口令，若不一致，则所述当前口令不是当前关注的目标弱口令。
35.根据第二方面，本发明实施例还提供一种基于热点词的弱口令检测装置，包括如下模块：
36.热点词获取模块，用于获取当前网络舆情的目标热点词；
37.扩展字典生成模块，用于根据所述目标热点词和弱口令标准字典，通过弱口令变换策略生成弱口令扩展字典；
38.口令获取模块，用于获取目标系统中目标用户使用的当前口令和所述弱口令扩展字典中的扩展弱口令；
39.目标弱口令检测模块，用于通过匹配所述当前口令和所述扩展弱口令，检测所述当前口令是否为当前关注的目标弱口令。
40.在一种实施方式中，所述热点词获取模块，包括：
41.热点消息获取子模块，用于从目标网站和/或目标新闻和/或目标应用中获取当前网络舆情的目标热点消息；
42.热点消息预处理子模块，用于预处理所述目标热点消息；
43.目标热点词提取子模块，用于基于k-means算法，从所述目标热点消息中提取目标热点词。
44.根据第三方面，本发明实施例还提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机指令，所述计算机指令用于使所述计算机执行第一方面或第一方面任一实施方式中所述的基于热点词的弱口令检测方法。
45.根据第四方面，本发明实施例还提供一种计算机设备，包括：存储器和处理器，所述存储器和所述处理器之间互相通信连接，所述存储器中存储有计算机指令，所述处理器通过执行所述计算机指令，从而执行第一方面或第一方面任一实施方式中所述的基于热点词的弱口令检测方法。
46.本发明技术方案，具有如下优点：
47.本发明提供一种基于热点词的弱口令检测方法、装置及计算机设备，其中，基于热点词的弱口令检测方法包括：获取当前网络舆情的目标热点词；根据目标热点词和弱口令标准字典，通过弱口令变换策略生成弱口令扩展字典；获取目标系统中目标用户使用的当前口令和弱口令扩展字典中的扩展弱口令；通过匹配当前口令和扩展弱口令，检测当前口令是否为当前关注的目标弱口令。本发明可以结合当前热点话题，检测目标系统中目标用户使用的当前口令，增强了弱口令检测的灵活性，达到广泛检测弱口令的效果，并且，提高了弱口令检测精度。
附图说明
48.为了更清楚地说明本发明具体实施方式或现有技术中的技术方案，下面将对具体实施方式或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本发明的一些实施方式，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
49.图1为本发明实施例中基于热点词的弱口令检测方法的一个具体示例的流程图；
50.图2为本发明实施例中基于热点词的弱口令检测方法的另一个具体示例的流程图；
51.图3为本发明实施例中基于热点词的弱口令检测方法的另一个具体示例的流程图；
52.图4为本发明实施例中基于热点词的弱口令检测方法的另一个具体示例的流程图；
53.图5为本发明实施例中基于热点词的弱口令检测方法的另一个具体示例的流程图；
54.图6为本发明实施例中基于热点词的弱口令检测方法的另一个具体示例的流程图；
55.图7为本发明实施例中基于热点词的弱口令检测装置的一个结构框图；
56.图8为本发明实施例中计算机设备的硬件示意图。
具体实施方式
57.下面将结合附图对本发明的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
58.在本发明的描述中，需要说明的是，术语“中心”、“上”、“下”、“左”、“右”、“竖直”、“水平”、“内”、“外”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，仅是为了便于描述本发明和简化描述，而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本发明的限制。此外，术语“第一”、“第二”、“第三”仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性。
59.在本发明的描述中，需要说明的是，除非另有明确的规定和限定，术语“安装”、“相连”、“连接”应做广义理解，例如，可以是固定连接，也可以是可拆卸连接，或一体地连接；可以是机械连接，也可以是电连接；可以是直接相连，也可以通过中间媒介间接相连，还可以是两个元件内部的连通，可以是无线连接，也可以是有线连接。对于本领域的普通技术人员而言，可以具体情况理解上述术语在本发明中的具体含义。
60.此外，下面所描述的本发明不同实施方式中所涉及的技术特征只要彼此之间未构成冲突就可以相互结合。
61.本发明实施例提供一种基于热点词的弱口令检测方法，如图1所示，包括如下步骤：
62.步骤s11：获取当前网络舆情的目标热点词。
63.例如：目标热点词为当下时刻流行的词语，被网友经常使用的词语。
64.在一种实施方式中，如图2所示，上述步骤s11，获取当前网络舆情的目标热点词，包括：
65.步骤s21：从目标网站和/或目标新闻和/或目标应用中获取当前网络舆情的目标热点消息。
66.例如：从新浪微博或百度网站上获取当前网络舆情的目标热点消息为5g网络切片。
67.例如：从12306网站弱口令数据集中获取目标热点消息的常用弱口令如下表1所示。
68.表1
[0069][0070][0071]
步骤s22：预处理目标热点消息。
[0072]
例如：去除目标热点消息中无意义词语。例如：使用常用分词方式对目标热点消息的文本进行分词，使用正则表达式去除无意义的词语，如语气词和人称代词等。
[0073]
步骤s23：基于k-means算法，从目标热点消息中提取目标热点词。
[0074]
该k-means算法具体步骤如下：
[0075]
第一步：定义一个k值，这个k值代表簇的个数。
[0076]
第二步：在文档中随机选取k个元素作为“质心”，“质心”也就是每个簇的核心。
[0077]
第三步：计算出剩下元素的距离到“质心”元素的距离，然后将元素分配到与质点距离最好的一个“簇”中。
[0078]
第四步：重新计算每个“簇”的中心位置，然后选取“质心”。
[0079]
第五步：重复第二步、第三步、第四步，直到所有“簇”中的元素不再发生变化为止。
[0080]
k-means算法使用的空间距离公式如下：
[0081][0082]
(x1，y1，z1)为空间中第一质点的空间坐标，(x2，y2，z2)为空间中第二质点的空间坐标。
[0083]
本发明实施例利用k-means算法将经过上述预处理的目标热点消息进行处理。具体地，通过整合相似文本，进行聚类操作，将文本划分为不同的话题文本。例如：在此基础上，将出现次数大于30％的目标热点消息基于tf-idf特征抽取方式抽取每类热点消息的特征词，即计算每类热点消息文本中词语的tf-idf值，将tf-idf值排名在前1％的词语作为热点词进行记录。
[0084]
tf-idf值通过如下公式计算：
[0085][0086]
其中，tf为每类热点消息的词频，m为目标热点词在目标热点消息中的出现次数，w为目标热点词的数量；
[0087][0088]
其中，tdf为逆文档频率，s为语料库中的文本总数，t为目标热点词的文本数；
[0089]
tf-idf＝tf*tdf。
[0090]
步骤s12：根据目标热点词和弱口令标准字典，通过弱口令变换策略生成弱口令扩展字典。
[0091]
此处的弱口令扩展字典是在弱口令标准字典的基础上，通过目标热点词进一步扩展而成。
[0092]
在一种实施方式中，如图3所示，上述步骤s12，根据目标热点词和弱口令标准字典，通过弱口令变换策略生成弱口令扩展字典，包括：
[0093]
步骤s31：基于口令猜测算法，计算弱口令标准字典中的标准弱口令的当前猜测概率。
[0094]
此处的口令猜测算法为漫步攻击口令猜测算法，简称pcfg算法。
[0095]
在一种实施方式中，如图4所示，上述步骤s31，基于口令猜测算法，计算弱口令标准字典中的标准弱口令的当前猜测概率，包括：
[0096]
步骤s41：从弱口令标准字典中提取标准弱口令的字母、符号、数字。
[0097]
例如：从弱口令标准字典中提取的标准弱口令为wang_123，该标准弱口令的字母为wang，可以用l表示，该标准弱口令的符号为_，可以用s表示，该标准弱口令的数字为123，可以用d表示。
[0098]
步骤s42：生成基于字母、符号、数字的弱口令结构表。
[0099]
例如：上述的wang_123生成基于字母、符号、数字的弱口令结构表为lsd。
[0100]
步骤s43：分别统计弱口令结构表中字母对应的第一字段长度、符号对应的第二字段长度和数字对应的第三字段长度，并标记在弱口令结构表中。
[0101]
例如：标准弱口令为wang_123，字母wang对应的第一字段长度为4，可以用l4表示，_对应的第二字段长度为1，可以用s1表示，数字123对应的第三字段长度可以用d3表示。因此，该标准弱口令wang_123的弱口令结构表可以表示为l4s1d3。
[0102]
步骤s44：获取标准弱口令中使用字母的第一概率、使用符号的第二概率、使用数字的第三概率。
[0103]
例如：标准弱口令wang_123，通过统计使用wang对应的第一概率为0.1，可以用p1表示第一概率，则p1＝0.1。通过统计使用_对应的第二概率为0.2，可以用p2表示第二概率，则p2＝0.2。通过统计使用123对应的第三概率为0.1，可以用p3表示第三概率，则p3＝0.1。
[0104]
步骤s45：获取所述标准弱口令中同时使用字母、符号、数字的第四概率。
[0105]
例如：标准弱口令wang_123，获取同时统计使用标准弱口令中字母、符号、数字，即同时使用wang_123的第四概率为0.3，可以用p4表示第四概率，则p4＝0.3。
[0106]
步骤s46：根据第一概率、第二概率、第三概率和第四概率，计算弱口令标准字典中的标准弱口令的当前猜测概率。
[0107]
由p1＝0.1，p2＝0.2，p3＝0.1，p4＝0.3，标准弱口令字典中的标准弱口令的当前猜测概率可以用p5表示，则p5＝p1*p2*p3*p4＝0.1*0.2*0.1*0.3＝0.0006。
[0108]
步骤s32：提取标准弱口令的当前猜测概率大于或等于预设猜测概率的标准弱口令，生成弱口令基础字典。
[0109]
例如：预设猜测概率为0.4。标准弱口令的当前猜测概率为0.5，而0.5＞0.4，可以将当前猜测概率为0.5的标准弱口令生成弱口令基础字典。而上述步骤s46计算的标准弱口令的当前猜测概率为0.0006，而0.0006＜0.4，就不必生成弱口令基础字典。该预设猜测概率可以结合实际情况灵活设置。
[0110]
步骤s33：根据目标热点词和弱口令基础字典，通过组合变换方式生成弱口令扩展字典。
[0111]
在一种实施方式中，如图5所示，上述步骤s33，根据目标热点词和弱口令基础字典，通过组合变换方式生成弱口令扩展字典，包括：
[0112]
步骤s51：获取弱口令基础字典中基础弱口令的结构特征。
[0113]
例如：因为弱口令基础字典来源于弱口令标准字典，标准弱口令wang_123也即基础弱口令，而wang_123的结构特征为l4s1d3。
[0114]
步骤s52：根据基础弱口令的结构特征和目标热点词进行组合变换。
[0115]
例如：目标热点词为coronavirus，基础弱口令的结构特征为l+s+d。
[0116]
将目标热点词coronavirus与基础弱口令的结构特征l+s+d进行组合变换。
[0117]
例如：2014年12306网站泄露的弱口令数据集中提取s字段包含“_”，d字段包含“123456”，构成的基础弱口令字典进行组合变换的口令示例如下表2所示。
[0118]
表2
[0119]
组合类型口令l+scoronavirus_l+dcoronavirus123456s+d_123456l+s+dcoronavirus_123456
[0120]
步骤s53：按照目标用户使用目标系统所支持口令的预设结构要求，删除属于异常的基础弱口令。
[0121]
例如：目标用户使用目标系统为12306系统，该12306系统所支持弱口令的要求是字母、数字。因此，可以将并非字母数字结构的基础弱口令删除，同时，还可以将出现乱码的基础弱口令删除。
[0122]
步骤s54：通过变换基础弱口令的组合顺序或字母类型生成弱口令扩展字典。
[0123]
例如：基础弱口令wang_123，通过变换组合顺序可以为123wang_；通过变换字母类型可以为wang_123。
[0124]
步骤s13：获取目标用户使用目标系统的当前口令和弱口令扩展字典中的扩展弱口令。
[0125]
步骤s14：通过匹配当前口令和扩展弱口令，检测当前口令是否为当前关注的目标弱口令。
[0126]
例如：目标用户使用目标系统为电网系统，该电网系统的当前口令为wang_123，而弱口令扩展字典中的扩展弱口令也为wang_123。将当前口令与目标弱口令进行匹配。
[0127]
在一种实施方式中，如图6所示，上述步骤s14，通过匹配当前口令和扩展弱口令，检测当前口令是否为当前关注的目标弱口令，包括：
[0128]
步骤s61：获取当前口令的第一密钥特征。
[0129]
该第一密钥特征为当前口令的加密密钥和干扰值对应的hash1值。该第一密钥特征通过加密算法加密而成。例如：某一电力系统中的当前口令为“wangsan1012$”，对应的加密算法id为6，该加密算法为sha-512，干扰值salt为o/cok8vd，加密密钥和salt的对应hash1值encrypted为a5rc6jq9fysopfit9c5bjtd9hsh.lt1hmrjxs/yrhvj0ypxdswxpp.kfx25pawfbbn5/nmryf46tmhamonhkm0。
[0130]
步骤s62：获取扩展弱口令的第二密钥特征。
[0131]
该第二密钥特征可以通过第一密钥特征的加密算法和干扰值计算得到，该第二密钥特征可以用hash2表示。
[0132]
步骤s63：确定第一密钥特征和第二密钥特征是否一致。
[0133]
步骤s64：若一致，则当前口令是当前关注的目标弱口令，若不一致，则当前口令不是当前关注的目标弱口令。
[0134]
本发明实施例中的基于热点词的弱口令检测方法，获取当前网络舆情的目标热点词；根据目标热点词和弱口令标准字典，通过弱口令变换策略生成弱口令扩展字典；获取目标系统中目标用户使用的当前口令和弱口令扩展字典中的扩展弱口令；通过匹配当前口令
和扩展弱口令，检测当前口令是否为当前关注的目标弱口令。本发明可以结合当前热点话题，检测目标用户使用目标系统的当前口令，增强了弱口令检测的灵活性，达到广泛检测弱口令的效果，并且，提高了弱口令检测精度。
[0135]
基于相同构思，如图7所示，本发明实施例还提供一种基于热点词的弱口令检测装置，包括如下模块：
[0136]
热点词获取模块71，用于获取当前网络舆情的目标热点词。
[0137]
扩展字典生成模块72，用于根据目标热点词和弱口令标准字典，通过弱口令变换策略生成弱口令扩展字典。
[0138]
口令获取模块73，用于获取目标系统中目标用户使用的当前口令和弱口令扩展字典中的扩展弱口令。
[0139]
目标弱口令检测模块74，用于通过匹配当前口令和扩展弱口令，检测当前口令是否为当前关注的目标弱口令。
[0140]
在一种实施方式中，本发明实施例中的基于热点词的弱口令检测装置，热点词获取模块71，包括：
[0141]
热点消息获取子模块，用于从目标网站和/或目标新闻和/或目标应用中获取当前网络舆情的目标热点消息。
[0142]
热点消息预处理子模块，用于预处理目标热点消息。
[0143]
目标热点词提取子模块，用于基于k-means算法，从目标热点消息中提取目标热点词。
[0144]
在一种实施方式中，本发明实施例中的基于热点词的弱口令检测装置，扩展字典生成模块72，包括：
[0145]
当前猜测概率计算子模块，用于基于口令猜测算法，计算标准弱口令字典中的标准弱口令的当前猜测概率。
[0146]
基础字典生成子模块，用于提取标准弱口令的当前猜测概率大于或等于预设猜测概率的标准弱口令，生成弱口令基础字典。
[0147]
扩展字典生成子模块，用于根据目标热点词和弱口令基础字典，通过组合变换方式生成弱口令扩展字典。
[0148]
在一种实施方式中，本发明实施例中的基于热点词的弱口令检测装置，当前猜测概率计算子模块，包括：
[0149]
弱口令提取单元，用于从弱口令标准字典中提取标准弱口令的字母、符号、数字。
[0150]
弱口令结构表生成单元，用于生成基于字母、符号、数字的弱口令结构表。
[0151]
字段长度统计单元，用于分别统计弱口令结构表中字母对应的第一字段长度、符号对应的第二字段长度和数字对应的第三字段长度，并标记在弱口令结构表中。
[0152]
第一概率获取单元，用于获取标准弱口令中使用字母的第一概率、使用符号的第二概率、使用数字的第三概率。
[0153]
第二概率获取单元，用于获取标准弱口令中同时使用字母、符号、数字的第四概率。
[0154]
当前猜测概率计算单元，用于根据第一概率、第二概率、第三概率和第四概率，计算弱口令标准字典中的标准弱口令的当前猜测概率。
[0155]
在一种实施方式中，本发明实施例中的基于热点词的弱口令检测装置，扩展字典生成子模块，包括：
[0156]
结构特征获取单元，用于获取弱口令基础字典中基础弱口令的结构特征。
[0157]
组合变换单元，用于根据基础弱口令的结构特征和目标热点词进行组合变换。
[0158]
异常弱口令删除单元，用于按照目标用户使用目标系统所支持口令的预设结构要求，删除属于异常的基础弱口令。
[0159]
弱口令生成单元，用于通过变换基础弱口令的组合顺序或字母类型生成弱口令扩展字典。
[0160]
在一种实施方式中，本发明实施例中的基于热点词的弱口令检测装置，目标弱口令检测模块74，包括：
[0161]
第一密钥特征获取子模块，用于获取当前口令的第一密钥特征。
[0162]
第二密钥特征获取子模块，用于获取扩展弱口令的第二密钥特征。
[0163]
确定子模块，用于确定第一密钥特征和第二密钥特征是否一致。
[0164]
判定子模块，用于若一致，则当前口令是当前关注的目标弱口令，若不一致，则当前口令不是当前关注的目标弱口令。
[0165]
基于相同构思，本发明实施例还提供了一种计算机设备，如图8所示，该计算机设备可以包括处理器81、存储器82，其中处理器81、存储器82可以通过总线或者其他方式连接，图8中以通过总线连接为例。
[0166]
处理器81可以为中央处理器(central processing unit，cpu)。处理器81还可以为其他通用处理器、数字信号处理器(digital signal processor，dsp)、专用集成电路(application specific integrated circuit，asic)、现场可编程门阵列(field-programmable gate array，fpga)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件等芯片，或者上述各类芯片的组合。
[0167]
存储器82作为一种非暂态计算机可读存储介质，可用于存储非暂态软件程序、非暂态计算机可执行程序以及模块。处理器81通过运行存储在存储器82中的非暂态软件程序、指令以及模块，从而执行处理器的各种功能应用以及数据处理，即实现上述实施例中的基于热点词的弱口令检测方法。
[0168]
存储器82可以包括存储程序区和存储数据区，其中，存储程序区可存储操作系统、至少一个功能所需要的应用程序；存储数据区可存储处理器81所创建的数据等。此外，存储器82可以包括高速随机存取存储器，还可以包括非暂态存储器，例如至少一个磁盘存储器件、闪存器件、或其他非暂态固态存储器件。在一些实施例中，存储器82可选包括相对于处理器81远程设置的存储器，这些远程存储器可以通过网络连接至处理器81。上述网络的实例包括但不限于电网、互联网、企业内部网、局域网、移动通信网及其组合。
[0169]
上述一个或者多个模块存储在存储器82中，当被处理器81执行时，执行附图所示实施例中的基于热点词的弱口令检测方法。
[0170]
上述计算机设备具体细节可以对应参阅附图所示的实施例中对应的相关描述和效果进行理解，此处不再赘述。
[0171]
本领域技术人员可以理解，实现上述实施例方法中的全部或部分流程，是可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，上述的程序可存储于一计算机可读取存储介质
中，该程序在执行时，可包括如上述各方法的实施例的流程。其中，该存储介质可为磁碟、光盘、只读存储记忆体(read-only memory，rom)、随机存储记忆体(random access memory，ram)、快闪存储器(flash memory)、硬盘(hard disk drive，缩写：hdd)或固态硬盘(solid-state drive，ssd)等；该存储介质还可以包括上述种类的存储器的组合。
[0172]
显然，上述实施例仅仅是为清楚地说明所作的举例，而并非对实施方式的限定。对于所属领域的普通技术人员来说，在上述说明的基础上还可以做出其它不同形式的变化或变动。这里无需也无法对所有的实施方式予以穷举。而由此所引伸出的显而易见的变化或变动仍处于本发明创造的保护范围之中。