S盒的神经网络实现及其动力学性质

发布时间：2017-06-26 14:15

  本文关键词：S盒的神经网络实现及其动力学性质，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：S盒(Substitution box,简称为S-Box)是加密算法中的非线性部件,是分组加密算法的主要组成部分之一,它的非线性强度决定了密码算法的好坏。神经网络也具有高度的非线性,二者这一共同特点,使得将神经网络运用于S盒成为可能。另一方面,乘法器是硬核处理器、数字信号处理器、滤波器、高性能微控制器等器件中主要的运算部件之一,它能够为实时信号处理提供强大的数学运算。本文分别提出了一种实现S盒和乘法的神经网络结构和方法,这种方法增加了S盒和乘法的易实现性。具体来说,论文主要工作列举如下:第1章介绍了人工神经网络的发展历史以及布尔函数的相关知识,然后介绍了S盒的研究现状以及基于神经网络实现S-盒的意义。第2章探讨了神经网络实现S盒中布尔函数的结构和方法。不同于以往的网络模型,本文中所提到的网络由多层神经网络感知器构成,可用来实现任何一个S盒中的所有布尔函数,且每个感知器网络均只有较小数目的输入变量,可以用DNA-Like算法训练其权值和阈值。第3章介绍了基于神经网络实现乘法器布尔函数的结构和方法。所用方法降低了乘法的实现难度,且该方法可以用来实现更高维度的乘法器布尔函数。第4章讨论了S盒的动力学性质,给出了S盒中布尔函数所对应的状态转移图、线性化矩阵以及该S盒的周期环和暂态数目。最后,第5章对全文进行了总结和展望,指出以后进一步的研究方向。
【关键词】：神经网络 布尔函数 S盒 乘法器 S盒动力学
【学位授予单位】：杭州电子科技大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TP309.7;TP183
【目录】：

• 摘要5-6
• ABSTRACT6-9
• 1 绪论9-15
• 1.1 研究背景及现状9-11
• 1.2 基于细胞神经网络实现S盒的意义11
• 1.3 预备知识11-14
• 1.4 本文主要内容与结构14-15
• 2 S盒的神经网络实现方法15-33
• 2.1 S盒的定义15-16
• 2.2 实现S盒的神经网络结构16-19
• 2.3 S盒及其布尔函数19-20
• 2.4 S盒的神经网络实现方法20-24
• 2.5 本章小结24-33
• 3 乘法器的神经网络实现33-41
• 3.1 二值乘法器背景介绍33-34
• 3.2 二值乘法器的表示34-35
• 3.3 乘法器布尔函数真值表35-37
• 3.4 乘法器布尔函数的神经网络实现37-38
• 3.5 本章小结38-41
• 4 S盒的动力学41-47
• 4.1 布尔网络及其线性化41-43
• 4.2 布尔网络的特征多项式及动力学性质43-44
• 4.3 S-盒中布尔函数的动力学性质分析44-45
• 4.4 本章小结45-47
• 5 总结与展望47-48
• 5.1 总结47
• 5.2 展望47-48
• 致谢48-49
• 参考文献49-52
• 附录52

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本文编号：486443