一种基于神经网络混沌序列的对称分组加密方法

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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。 According to chaotic neural network characteristics such as chaotic behavior, sensitivity to initial conditions and parallel processing characteristics, a new symmetric encryption scheme is proposed. Using the chaotic neuron’s connection matrix and initial conditions as keys, Network produced by the unpredictable chaotic sequence to achieve non-linear digital sequence encryption operations. The theoretical analysis and simulation results show that the system has good practical confidentiality, high encryption efficiency and fast encryption speed, and is more suitable for digital signal encryption communication.
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