一种基于队列机制的神经密码学的新学习规则

发布时间：2018-08-19 19:29

【摘要】：针对神经密码学中现有队列机制学习规则安全性不足的问题,提出了一种新的安全性更高的学习规则。该学习规则修改了原学习规则改变权值的幅度,使权值修改的幅度不会因为突触深度的增加而增加,从而避免了因权值修改的幅度过大使神经密码的安全性降低。最后利用概率统计实验对该学习规则在简单攻击和几何攻击下的安全性进行仿真。实验结果证明该学习规则与改进前的学习规则和经典学习规则相比,安全性均有所提高。
[Abstract]:In order to solve the problem of insufficient security of existing queue mechanism learning rules in neural cryptography, a new learning rule with higher security is proposed. The learning rule modifies the amplitude of the original learning rule to change the weight value, so that the magnitude of the weight change will not be increased by the increase of synaptic depth, thus avoiding the reduction of the security of the ambassadorial neural code because the magnitude of the modification of the weight value is greater than that of the Ambassador's neural code. Finally, the security of the learning rule under simple attack and geometric attack is simulated by probabilistic and statistical experiments. The experimental results show that the security of this learning rule is improved compared with the improved learning rules and classical learning rules.
【作者单位】： 重庆邮电大学通信增值业务与终端软件研究所;
【分类号】：TN918.1

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本文编号：2192609