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基于混沌神经网络的单向Hash函数
  • ISSN号:1000-3290
  • 期刊名称:《物理学报》
  • 时间:0
  • 分类:TP183[自动化与计算机技术—控制科学与工程;自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
  • 作者机构:[1]南京理工大学自动化学院,南京210094
  • 相关基金:国家自然科学基金(批准号:60374066);江苏省自然科学基金(批准号:BK2004132)资助的课题.
中文摘要:

提出了一种基于混沌神经网络的单向Hash函数,该方法通过使用以混沌分段线性函数作为输出函数的神经网络和基于时空混沌的密钥生成函数实现明文和密钥信息的混淆和扩散,并基于密码块连接模式实现对任意长度的明文序列产生128位的Hash值.理论分析和实验结果表明,提出的Hash函数可满足所要求的单向性,初值和密钥敏感性,抗碰撞性和实时性等要求.

英文摘要:

In this paper, a new one-way Hash function is proposed based on chaotic neural network. With the neural network with piecewise linear chaotic map as the output function, the key generation function based on spatiotemporal chaotic system are used to realized the data confusion and diffusion. By the cipher block chaining mode, the proposed method can produce 12S-bit Hash value for plaintext with arbitrary length. Theoretical analysis and experimental results indicate that the proposed Hash function satisfies the demands in performance, such as being one-way, having initial value and key sensitivity, collision resistance and real-time applicability.

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期刊信息
  • 《物理学报》
  • 北大核心期刊(2011版)
  • 主管单位:中国科学院
  • 主办单位:中国物理学会 中国科学院物理研究所
  • 主编:欧阳钟灿
  • 地址:北京603信箱(中国科学院物理研究所)
  • 邮编:100190
  • 邮箱:apsoffice@iphy.ac.cn
  • 电话:010-82649026
  • 国际标准刊号:ISSN:1000-3290
  • 国内统一刊号:ISSN:11-1958/O4
  • 邮发代号:2-425
  • 获奖情况:
  • 1999年首届国家期刊奖,2000年中科院优秀期刊特等奖,2001年科技期刊最高方阵队双高期刊居中国期刊第12位
  • 国内外数据库收录:
  • 美国化学文摘(网络版),荷兰文摘与引文数据库,美国工程索引,美国科学引文索引(扩展库),英国科学文摘数据库,日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版),中国北大核心期刊(2000版)
  • 被引量:49876