基于神经网络的混沌加密算法

摘要：

首先用神经网络来训练已知混沌序列,并利用该模型产生的非线性序列实现了明文、密文之间的转换.该算法的优点之一是神经网络(NN)隐式混沌映射关系使直接获取映射关系变得困难.经理论分析选择了较好的神经网络学习方法.实验进一步表明,该算法产生的序列随机性、抗破译性能良好;加密弹性大,可扩充性好;加密速度快.

关键词：神经网络、混沌加密、时间序列

所属期刊栏目：38

分类号：TP183(自动化基础理论)

资助基金：国家自然科学基金69973002

在线出版日期：2004-01-08（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：1475-1479