基于细胞神经网络的伪随机数生成方法

发布时间：2017-07-20 14:15

  本文关键词：基于细胞神经网络的伪随机数生成方法

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【摘要】：为了克服有限精度效应对混沌系统的退化影响,改善所生成随机序列的统计性能,设计了一种新的基于六维CNN(细胞神经网络)的64 bit伪随机数生成方法。在该方法中,通过控制六维CNN在每次迭代过程中的输入输出,改善了混沌退化对随机数的性能影响,同时,通过与Logistic映射所生成的随机序列和可变参数进行异或处理,有效避免了生成序列的重复出现,扩大了密钥空间和输出序列的周期。以新方法设计的PRNG(伪随机数生成器)易于在软件中实现,每次可生成64 bit的伪随机数,生成速率快。测试结果表明,该方法生成的伪随机序列可以完全通过随机数检测标准NIST SP800-22,因而具有很好的随机性,可用于保密通信等信息安全领域。
【作者单位】： 西安电子科技大学通信工程学院;
【关键词】： 混沌系统 -CNN Logistic映射 PRNG
【基金】：国家重点研发计划基金资助项目(No.2016YFB0800601/02/03/04/05)~~
【分类号】：TN918.2
【正文快照】： 1引言随机数生成器作为流密码中的一个重要部件,在信息安全领域中有着广泛的应用,如对文本或图像信息的加密、数字签名和身份认证等,因而研究如何构造高性能的随机数生成器已成为密码安全中的重要课题。随着科学技术的不断发展,人们对随机数的性能要求也越来越高,许多学者开始

【参考文献】

中国期刊全文数据库 前4条

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【共引文献】

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【相似文献】

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中国重要会议论文全文数据库 前3条

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本文编号：568427