【摘 要】
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提出了一种将新型的神经网络互学习模型和常见的多混沌系统融合互扰的复合流密码方案.首先利用三个Logistics混沌映射产生的随机序列作为神经网络互学习模型中三个隐含层神经
【机 构】
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浙江工业大学计算机科学与技术学院,浙江广播电视大学信息与工程学院,
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提出了一种将新型的神经网络互学习模型和常见的多混沌系统融合互扰的复合流密码方案.首先利用三个Logistics混沌映射产生的随机序列作为神经网络互学习模型中三个隐含层神经元的随机输入,神经网络交互学习达到内部权值同步后,再将同步权值映射为随机序列并与三个Logistics序列复合产生最终的密钥流.实验表明,产生的密钥流具有更好的随机性,混沌流加密应用效果好.
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