5.2 对比经过神经网络后输入层预测值(predicted value)与真实值(target value)之间 5.3 反方向(从输出层=>隐藏层=>输入层)来以最小化误差(error)来更新每个连接的权重(weight) 5.4 算法详细介绍 输入:D:数据集,l 学习率(learning rate), 一个多层前向神经网络 输出:一个训练好的神经网络(a trained neural n...
要用AES 算法加密,首先我们要引入 crypto-js ,crypto-js 是一个纯 javascript 写的加密算法类库 ,可以非常方便地在 javascript 进行 MD5、SHA1、SHA2、SHA3、RIPEMD-160 哈希散列,进行 AES、DES、Rabbit、RC4、Triple DES 加解密,我们可以采用 npm install crypto-js --save 进行下载安装,也可以直接去 GitHub下...
总的来说,本文提出的算法类似于同态加密,但是相比于传统同态加密算法的极高的计算复杂度,该复数神经网络可以非常高效地进行运算,仅仅将计算复杂度提高到传统网络的两倍,提升了加密算法的应用潜力。一般来说,即使攻击者破解了神经网络的内部参数和中层特征,也无法破译隐私信息。 核心算法 研究者提出使用复数神经网络...
1. 简单加密:首先应用神经网络对传统和较简单的加密方法如凯撒密码和单一置换密码进行分析。例如,本文作者研究成功地训练了深度学习模型以自动解码这类密码,实现比传统方法更快的破解速度。 2. 对称和非对称加密:对于较为复杂的对称加密(如AES)和非对称加密(如RSA),神经网络通常用于辅助传统攻击方法或者作为一个独立...
一种基于神经网络的加密算法识别方法和装置专利信息由爱企查专利频道提供,一种基于神经网络的加密算法识别方法和装置说明:本申请提供了一种基于神经网络的加密算法识别方法和装置,涉及数据处理技术领域。该方法首先获取待识...专利查询请上爱企查
摘要:针对图像传输的安全问题 ,提出一种基于六 维细胞神经网络的图像加密新算法 。该算法利用高维细胞神经网 络系统的混沌特性 ,并运用置乱-扩散机制 ,置乱阶段采用循环位移算法 ,扩散阶段采用基于 GF(24 ) 域的算法 , 改变图像像素位置及像素值 ,从而完成加密 。对于密钥的生成 ,该算法采取密钥随机制 ,对明文图...
对于输入的样本对,目的是确定网络参数uki、棕i、ak、bk和L,使得f(k)与y(k)两序列的拟合最优。网络参数可以通过最小均方误差能量函数进行优化: 3 基于小波神经网络的混沌加密算法 3.1 基于小波神经网络的混沌加密过程 (1)选取已知的混沌序列样本,将这些样本作为小波神经网络的学习样本,确定小波神经网络的权值uki、...
神经网络算是一个复杂度为O(1)的函数,对于RSA这种基于大素数分解问题的加密算法,只有在O(1)时间内...
然后利用Caffe搭建并训练了深度神经网络模型,得到并提取了网络的权值作为算法的密钥。利用Sferes进化算法框架来生成需要的噪声图片,这些图片通过DNNs分类得到的结果就是解密过程,可以得到我们需要的明文。实验结果表明,该算法在一些信息(比如数字和字母)的加密解密可以做到很高的安全性与解密正确率。同时,由于分类标签是我们...
摘要 本发明公开了一种基于混沌神经网络公钥加密算法的异构传感网加密方法,将基于混沌神经网络的公钥加密算法与异构传感网的特性相结合,设计出一套新的适用于异构传感网的加密协议,所述加密协议具体包括基站层与簇头层保密通信网的建立、簇头层与感知层保密通信网的建立、簇头层密钥更新、感知层密钥更新、新簇头节点的加...