一种基于神经网络混沌序列的对称分组加密方法

• 作者: Gerard Parr 刘年生 吴伯僖 郭东辉
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 混沌神经网络 对称加密 加密通信
• 年，卷（期）: 2002,（16）
• 所属期刊栏目: 博士论坛
• 页码范围: 49-54
• 页数: 6页
• 分类号: TP393.08|TN918
• 字数: 5206字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:1002-8331.2002.16.017

摘要

根据混沌神经网络的特性如混沌行为特性、对初始条件的敏感性和并行处理特性等等,提出了一种新的对称加密方案;利用混沌神经元的联结矩阵和初始条件作为密钥,使神经网络产生的难以预测的混沌序列来实现非线性数字序列加密运算.从理论分析和仿真结果表明,该系统具有较好的实际保密性,加密效率高,加密速度快,比较适用于数字信号加密通信.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	郭东辉	厦门大学技术物理研究所	129	1611	20.0	35.0
2	Gerard Parr		2	77	2.0	2.0
3	吴伯僖	厦门大学技术物理研究所	26	197	7.0	13.0
4	刘年生	厦门大学技术物理研究所	7	53	5.0	7.0