基于ASNN方法的脉冲神经元与神经分组密码

问题陈述：本文研究了人工脉冲神经网络（ASNN），它借助分组密码将一组使用数学模型的人工神经元互连起来。本研究的目的是提出一种分组密码，其密钥由ASNN随机生成，并且可以具有任意可变分组长度。这将表明私钥得到了保留，且无需在通信信道的另一端进行交换，从而提供了一种更安全的密钥调度过程。该过程实现了加密密钥的更快更换，并能在无需担心因式分解问题的情况下高速实现网络级加密。方法：该分组密码被转换为公钥密码系统，对暴力攻击具有较低的脆弱性，并且由于人工神经网络（ANN）架构为加密/解密过程引入了非线性，因此能够抵御线性攻击。结果：本文提出使用以脉冲神经元为基本单元的脉冲神经网络（SNN）。考虑了SNN的时序，并根据脉冲是否出现将输出编码为1和0；此外，脉冲神经网络使用符号函数作为激活函数，并允许调整权重和滤波器系数，比经典神经网络具有更多的自由度。结论：因此，加密算法可部署在数据传输至关重要的通信和安全应用中。所以本文提出了所提出的神经分组密码，其密钥由SNN生成，并将种子视为生成双方密钥的公钥。因此，未来将开展关于脉冲神经网络（SNN）对通信影响的新研究。