本文關(guān)鍵詞：基于細胞神經(jīng)網(wǎng)絡的偽隨機數(shù)生成方法

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【摘要】：為了克服有限精度效應對混沌系統(tǒng)的退化影響,改善所生成隨機序列的統(tǒng)計性能,設計了一種新的基于六維CNN(細胞神經(jīng)網(wǎng)絡)的64 bit偽隨機數(shù)生成方法。在該方法中,通過控制六維CNN在每次迭代過程中的輸入輸出,改善了混沌退化對隨機數(shù)的性能影響,同時,通過與Logistic映射所生成的隨機序列和可變參數(shù)進行異或處理,有效避免了生成序列的重復出現(xiàn),擴大了密鑰空間和輸出序列的周期。以新方法設計的PRNG(偽隨機數(shù)生成器)易于在軟件中實現(xiàn),每次可生成64 bit的偽隨機數(shù),生成速率快。測試結(jié)果表明,該方法生成的偽隨機序列可以完全通過隨機數(shù)檢測標準NIST SP800-22,因而具有很好的隨機性,可用于保密通信等信息安全領域。
【作者單位】： 西安電子科技大學通信工程學院;
【關(guān)鍵詞】： 混沌系統(tǒng) -CNN Logistic映射 PRNG
【基金】：國家重點研發(fā)計劃基金資助項目(No.2016YFB0800601/02/03/04/05)~~
【分類號】：TN918.2
【正文快照】： 1引言隨機數(shù)生成器作為流密碼中的一個重要部件,在信息安全領域中有著廣泛的應用,如對文本或圖像信息的加密、數(shù)字簽名和身份認證等,因而研究如何構(gòu)造高性能的隨機數(shù)生成器已成為密碼安全中的重要課題。隨著科學技術(shù)的不斷發(fā)展,人們對隨機數(shù)的性能要求也越來越高,許多學者開始

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本文編號：568427