Hermite混沌神经网络异步加密算法

摘要：

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.

关键词：Hermite神经网络、正交多项式、混沌、异步加密

所属期刊栏目：4

分类号：TP183;TN918(自动化基础理论)

资助基金：国家自然科学基金资助项目60775050

在线出版日期：2010-01-26（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：458-462