摘要
将混沌机制的非线性和随机特性引入密码系统 ,是加强信息保密的有效途径。离散 Hopfield神经网络存在混沌吸引子 ,基于此可以构造新的加密算法。该文在 GuoDonghui等人提出的对称的概率加密算法的基础上利用密码分组链接模式 (CBC) ,构造了一个较为完整的神经网络分组密码系统 ,它与数字加密标准 (DES)相比 ,更为简单 。
The non linear and random characteristics of chaos provide an effective approach to enhance information security. A perfect block cipher scheme with cipher block chaining model is described for a symmetric encryption algorithm based on the chaotic attractors in discrete Hopfield neural networks. The method is simpler and more concise than DES and some kinds of attacks can not easily unfold the scheme.
出处
《清华大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2001年第9期89-93,共5页
Journal of Tsinghua University(Science and Technology)
基金
国家"九五"科技攻关项目 ( 97-75 9)
