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混沌映射和神经网络互扰的新型复合流密码

陈铁明 蒋融融

混沌映射和神经网络互扰的新型复合流密码

陈铁明, 蒋融融
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  • 提出了一种将新型的神经网络互学习模型和常见的多混沌系统融合互扰的复合流密码方案. 首先利用三个Logistics混沌映射产生的随机序列作为神经网络互学习模型中三个 隐含层神经元的随机输入, 神经网络交互学习达到内部权值同步后, 再将同步权值映射为随机序列并与三个Logistics序列复合产生最终的密钥流. 实验表明, 产生的密钥流具有更好的随机性, 混沌流加密应用效果好.
    • 基金项目: 国家重点基础研究发展计划(批准号:2010CB328106-3)、国家自然科学基金(批准号:61103044)、国家高技术研究发展计划(批准号:2009AA043303)、浙江省自然科学基金(批准号:Y1110567)、浙江省科技计划(批准号:2010C31126,2011C21046)和软件开发环境国家重点实验室(批准号:SKLSDE-2011KF-07)资助的课题.
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出版历程
  • 收稿日期:  2012-03-31
  • 修回日期:  2012-09-28
  • 刊出日期:  2013-02-20

混沌映射和神经网络互扰的新型复合流密码

  • 1. 浙江工业大学 计算机科学与技术学院, 杭州 310023;
  • 2. 浙江广播电视大学信息与工程学院, 杭州 310013
    基金项目: 

    国家重点基础研究发展计划(批准号:2010CB328106-3)、国家自然科学基金(批准号:61103044)、国家高技术研究发展计划(批准号:2009AA043303)、浙江省自然科学基金(批准号:Y1110567)、浙江省科技计划(批准号:2010C31126,2011C21046)和软件开发环境国家重点实验室(批准号:SKLSDE-2011KF-07)资助的课题.

摘要: 提出了一种将新型的神经网络互学习模型和常见的多混沌系统融合互扰的复合流密码方案. 首先利用三个Logistics混沌映射产生的随机序列作为神经网络互学习模型中三个 隐含层神经元的随机输入, 神经网络交互学习达到内部权值同步后, 再将同步权值映射为随机序列并与三个Logistics序列复合产生最终的密钥流. 实验表明, 产生的密钥流具有更好的随机性, 混沌流加密应用效果好.

English Abstract

参考文献 (25)

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