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一种新的基于神经网络混沌吸引子的公钥密码算法

刘年生  郭东辉  
【摘要】:论述了一种新的基于神经网络混沌吸引子的公钥密码算法,在过饱和贮存的Hopfield神经网络模型中混沌吸引子与初始状态之间存在一种单向函数关系,改变神经网络的联结权矩阵,混沌吸引子及其相应的吸引域会随之发生改变,如果以联结权矩阵为陷门,并利用可交换的随机变换矩阵来改变神经网络的联结权矩阵,则可以创建一种新的Diffie-Hellman公钥加密算法.将随机变换矩阵作为私钥,而将变换后的神经网络联结突触矩阵作为公钥,介绍了这种新的公钥加密方案,并分析和讨论其安全性和加密效率.

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