使用jQuery.pwstrength.bootstrap实现基于zxcvbn的密码强度检测
项目概述
jQuery.pwstrength.bootstrap是一个基于jQuery和Bootstrap的密码强度检测插件,它能够实时评估用户输入密码的强度,并提供可视化反馈。本文重点介绍如何结合zxcvbn算法实现更智能的密码强度检测。
zxcvbn算法简介
zxcvbn是由Dropbox开发的开源密码强度估算引擎,它采用模式匹配和保守估计的方式,能够识别常见密码模式(如字典单词、重复字符、键盘序列等),并给出更符合实际的强度评估。
功能实现详解
1. 基本HTML结构
首先需要构建包含密码输入框和相关用户信息的基本表单结构:
<div class="container">
<form role="form">
<div class="row" id="pwd-container">
<div class="col-sm-4">
<div class="form-group">
<label for="username">Username</label>
<input type="text" class="form-control" id="username" placeholder="Username">
</div>
<!-- 其他用户信息输入框 -->
<div class="form-group">
<label for="password">Password</label>
<input type="password" class="form-control" id="password" placeholder="Password">
</div>
</div>
<div class="col-sm-6 col-sm-offset-2 my-help-text">
<span class="pwstrength_viewport_progress"></span>
<span class="pwstrength_viewport_verdict"></span>
</div>
</div>
</form>
</div>
2. 初始化密码强度检测
通过JavaScript初始化插件并配置相关参数:
jQuery(document).ready(function () {
var options = {};
options.ui = {
container: "#pwd-container", // 容器选择器
viewports: {
progress: ".pwstrength_viewport_progress", // 进度条显示位置
verdict: ".pwstrength_viewport_verdict" // 强度文字显示位置
}
};
options.common = {
onLoad: function () {
$('#messages').text('Start typing password');
},
zxcvbn: true, // 启用zxcvbn算法
zxcvbnTerms: ['samurai', 'shogun', 'bushido'], // 自定义禁止词汇
userInputs: ['#year', '#familyname'] // 关联用户信息输入框
};
$(':password').pwstrength(options);
});
3. 关键配置参数解析
-
zxcvbn: true
启用zxcvbn算法进行密码强度评估,替代插件自带的简单评估机制。 -
zxcvbnTerms
自定义禁止词汇列表,这些词汇如果出现在密码中会降低密码强度评分。例如示例中的日本文化相关词汇。 -
userInputs
指定与用户相关的输入框ID,这些字段的值会被zxcvbn算法用于检测密码中是否包含用户个人信息(如生日、姓名等)。
技术优势
-
更智能的评估
zxcvbn算法能识别常见密码模式,比简单的长度和字符类型检查更准确。 -
上下文感知
通过关联用户信息输入框,可以检测密码是否包含用户个人信息,提高安全性。 -
自定义规则
可以定义特定词汇黑名单,防止用户使用与业务相关的弱密码。
实际应用建议
-
合理设置禁止词汇
根据业务特点设置相关禁止词汇,如电商平台可禁止"shop"、"buy"等词汇。 -
平衡用户体验
密码强度要求应根据业务安全级别调整,避免过于严格导致用户流失。 -
提供明确反馈
除了强度指示器,还应给出具体的改进建议,如"避免使用个人信息"等。
总结
通过jQuery.pwstrength.bootstrap结合zxcvbn算法,开发者可以快速实现专业级的密码强度检测功能,既保证了安全性,又提供了良好的用户体验。这种方案特别适合需要较高安全标准的Web应用,如金融、医疗等领域。
ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-ThinkingERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Thinking 是 ERNIE-4.5-VL-28B-A3B 架构的重大升级,通过中期大规模视觉-语言推理数据训练,显著提升了模型的表征能力和模态对齐,实现了多模态推理能力的突破性飞跃Python00
unified-cache-managementUnified Cache Manager(推理记忆数据管理器),是一款以KV Cache为中心的推理加速套件,其融合了多类型缓存加速算法工具,分级管理并持久化推理过程中产生的KV Cache记忆数据,扩大推理上下文窗口,以实现高吞吐、低时延的推理体验,降低每Token推理成本。Python03
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
Spark-Prover-7BSpark-Prover-7B is a 7B-parameter large language model developed by iFLYTEK for automated theorem proving in Lean4. It generates complete formal proofs for mathematical theorems using a three-stage training framework combining pre-training, supervised fine-tuning, and reinforcement learning. The model achieves strong formal reasoning performance and state-of-the-art results across multiple theorem-proving benchmarksPython00
MiniCPM-V-4_5MiniCPM-V 4.5 是 MiniCPM-V 系列中最新且功能最强的模型。该模型基于 Qwen3-8B 和 SigLIP2-400M 构建,总参数量为 80 亿。与之前的 MiniCPM-V 和 MiniCPM-o 模型相比,它在性能上有显著提升,并引入了新的实用功能Python00
Spark-Formalizer-7BSpark-Formalizer-7B is a 7B-parameter large language model by iFLYTEK for mathematical auto-formalization. It translates natural-language math problems into precise Lean4 formal statements, achieving high accuracy and logical consistency. The model is trained with a two-stage strategy combining large-scale pre-training and supervised fine-tuning for robust formal reasoning.Python00
GOT-OCR-2.0-hf阶跃星辰StepFun推出的GOT-OCR-2.0-hf是一款强大的多语言OCR开源模型,支持从普通文档到复杂场景的文字识别。它能精准处理表格、图表、数学公式、几何图形甚至乐谱等特殊内容,输出结果可通过第三方工具渲染成多种格式。模型支持1024×1024高分辨率输入,具备多页批量处理、动态分块识别和交互式区域选择等创新功能,用户可通过坐标或颜色指定识别区域。基于Apache 2.0协议开源,提供Hugging Face演示和完整代码,适用于学术研究到工业应用的广泛场景,为OCR领域带来突破性解决方案。00- HHowToCook程序员在家做饭方法指南。Programmer's guide about how to cook at home (Chinese only).Dockerfile014
Spark-Scilit-X1-13B科大讯飞Spark Scilit-X1-13B基于最新一代科大讯飞基础模型,并针对源自科学文献的多项核心任务进行了训练。作为一款专为学术研究场景打造的大型语言模型,它在论文辅助阅读、学术翻译、英语润色和评论生成等方面均表现出色,旨在为研究人员、教师和学生提供高效、精准的智能辅助。Python00- PpathwayPathway is an open framework for high-throughput and low-latency real-time data processing.Python00