智能系统学报
智能繫統學報
지능계통학보
CAAI TRANSACTIONS ON INTELLIGENT SYSTEMS
2009年
5期
458-462
,共5页
Hermite神经网络%正交多项式%混沌%异步加密
Hermite神經網絡%正交多項式%混沌%異步加密
Hermite신경망락%정교다항식%혼돈%이보가밀
基于最佳均方逼近,采用Hermite正交多项式做为神经网络隐层的激励函数,引入一种新型的Hermite神经网络模型.通过神经网络权值和混沌初值产生性能接近于理论值的混沌序列,从中提取与明文等长的序列进行排序,将排序结果对明文置换后即可得密文.加密与解密信息完全隐藏于神经网络产生的混沌序列中,与混沌初值无显式关系,且只需改变混沌初值,便可实现"一次一密"异步加密,其安全性取决于混沌序列的复杂性和无法预测性.理论分析和加密实例表明,该加密算法简单易行,克服了混沌同步加密的诸多缺陷,具有良好的安全性.
基于最佳均方逼近,採用Hermite正交多項式做為神經網絡隱層的激勵函數,引入一種新型的Hermite神經網絡模型.通過神經網絡權值和混沌初值產生性能接近于理論值的混沌序列,從中提取與明文等長的序列進行排序,將排序結果對明文置換後即可得密文.加密與解密信息完全隱藏于神經網絡產生的混沌序列中,與混沌初值無顯式關繫,且隻需改變混沌初值,便可實現"一次一密"異步加密,其安全性取決于混沌序列的複雜性和無法預測性.理論分析和加密實例錶明,該加密算法簡單易行,剋服瞭混沌同步加密的諸多缺陷,具有良好的安全性.
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