本文選題：混沌神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) + 混沌吸引子��； 參考：《華僑大學(xué)》2013年碩士論文

【摘要】：隨著信息通信技術(shù)的發(fā)展與普及，信息安全的問題也層出不窮，如何保障國家安全和國民經(jīng)濟(jì)正常運(yùn)行顯得尤為重要。序列密碼是一種非常重要的密碼體制，在信息安全領(lǐng)域發(fā)揮著重要的作用。如何設(shè)計具有自主知識產(chǎn)權(quán)的新型高性能序列密碼算法，一直是信息安全研究的熱點(diǎn)。 盡管傳統(tǒng)的經(jīng)典算法在信息安全的保密方面發(fā)揮了重要的作用，但隨著密碼分析技術(shù)的發(fā)展和具有強(qiáng)大計算能力的計算機(jī)出現(xiàn)，，使得一些傳統(tǒng)的經(jīng)典算法受到了極大的沖擊，迫使設(shè)計者開始把目光投向新型的加密算法。混沌神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有良好的隨機(jī)性、遍歷性、混合性、確定性和對初值參數(shù)的敏感性以及高度并行性運(yùn)算，特別適合用于加密。 本文首先學(xué)習(xí)了密碼學(xué)和混沌學(xué)的基礎(chǔ)理論知識、不同的加密體制和幾種混沌神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，重點(diǎn)學(xué)習(xí)了Hopfield模型的非線性動力學(xué)特性。通過對eSTREAM Project中的各種算法和傳統(tǒng)加密系統(tǒng)中的各種部件的總結(jié)，提出了兩種基于OHNN的序列密碼加密算法。其一：基于OHNN和M-LFSR的序列密碼加密算法，該算法利用工作在過飽和狀態(tài)下的離散的Hopfield神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)所生產(chǎn)的混沌吸引子對改進(jìn)型線性反饋移位寄存器的進(jìn)行非線性選擇輸出，完成流加密。其二：基于OHNN和驅(qū)動表的序列密碼加密算法。該算法同樣是利用工作在過飽和狀態(tài)下的離散Hopfield神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)所產(chǎn)生的混沌吸引子對驅(qū)動表中的經(jīng)過變化的隨機(jī)數(shù)進(jìn)行非線性選擇輸出，完成流加密。最后，在VC++6.0的平臺上，實(shí)現(xiàn)了兩種算法的軟件仿真，在Matlab和RedHat9.0平臺上，完成了對兩種算法的各種測試。通過測試和安全性分析表明，這兩種算法具有良好的安全性和加解密速度，為保密通信提供了新選擇。
[Abstract]:With the development and popularization of information and communication technology, the problems of information security emerge in endlessly. How to ensure national security and the normal operation of national economy is particularly important. Sequential cryptography is a very important cryptosystem, which plays an important role in the field of information security. How to design a new high performance sequence cipher algorithm with independent intellectual property has been a hot topic in information security research. Although the traditional classical algorithms play an important role in the security of information, with the development of cryptographic analysis technology and the emergence of powerful computer, some traditional classical algorithms have been greatly impacted. It forces designers to start looking at new encryption algorithms. Chaotic neural networks have good randomness, ergodicity, mixing, certainty, sensitivity to initial parameters and high parallelism, so they are especially suitable for encryption. In this paper, we first study the basic theory of cryptography and chaos, different encryption systems and several chaotic neural network models, focusing on the nonlinear dynamics of the Hopfield model. By summing up various algorithms in eSTREAM Project and components in traditional encryption system, two kinds of sequential encryption algorithms based on OHNN are proposed. First, a sequence cipher encryption algorithm based on OHNN and M-LFSR, which uses chaotic attractor produced by discrete Hopfield neural network working in supersaturated state, performs nonlinear selective output of the improved linear feedback shift register. Complete stream encryption. Second, the sequence cipher encryption algorithm based on OHNN and driver table. The chaotic attractor generated by the discrete Hopfield neural network working in supersaturated state is also used to perform the nonlinear selection output of the variable random numbers in the driving table to complete stream encryption. Finally, the software simulation of two algorithms is realized on the platform of VC 6.0. On the platform of Matlab and RedHat9.0, various tests of the two algorithms are completed. The test and security analysis show that the two algorithms have good security and encryption and decryption speed, which provides a new choice for secure communication.
【學(xué)位授予單位】：華僑大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2013
【分類號】：TN918.4

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本文編號：1935225