利用储备池计算机学习混沌吸引子及其在混沌同步与密码学中的应用
神经与进化计算
2018-08-01 v2
摘要
利用称为储备池计算(reservoir computing)的机器学习方法，可以训练一个动力系统来模拟另一个动力系统。我们证明，此类经过训练的储备池计算机能够充分好地复现混沌系统吸引子的性质，从而展现出混沌同步现象。也就是说，被混沌系统弱驱动的已训练储备池计算机将与混沌系统同步。反之，被已训练储备池计算机弱驱动的混沌系统也将与储备池计算机同步。我们在 Mackey-Glass 和 Lorenz 系统上展示了这一行为。随后我们证明，经过训练的储备池计算机可用于破解基于混沌的密码学，并在基于 Mackey-Glass 系统的混沌密码系统上予以说明。最后我们讨论了储备池计算机为何如此擅长模拟混沌系统。
引用
@article{arxiv.1802.02844,
title = {Using a reservoir computer to learn chaotic attractors, with applications to chaos synchronisation and cryptography},
author = {Piotr Antonik and Marvyn Gulina and Jaël Pauwels and Serge Massar},
journal= {arXiv preprint arXiv:1802.02844},
year = {2018}
}
备注
10 pages, 6 figures