【摘 要】
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机器学习的不断发展对现代密码体制造成的威胁不断增大,如何将神经网络应用到密码学上的研究日益深入,而生成对抗网络的对抗学习机制与密码学中的对抗性质相符,因此,研究了对抗网络与密钥协商相结合的问题。作为初步的概念验证,直接采用神经网络代替通信双方和敌手,利用对抗学习机制为核心思想设计对抗网络下的密钥协商模型(key agreement based on adversarial network,KG-A
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(61872152,61872409),2018年广东省农业厅省级乡村振兴战略专项资助项目(粤农计〔2018〕54号),广东省基础与应用基础重大项目(2019B030302008,2020A1515010751),广州市科技计划资助项目(201902010081)。
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机器学习的不断发展对现代密码体制造成的威胁不断增大,如何将神经网络应用到密码学上的研究日益深入,而生成对抗网络的对抗学习机制与密码学中的对抗性质相符,因此,研究了对抗网络与密钥协商相结合的问题。作为初步的概念验证,直接采用神经网络代替通信双方和敌手,利用对抗学习机制为核心思想设计对抗网络下的密钥协商模型(key agreement based on adversarial network,KG-AN),并进行了密钥长度为16 bit和64bit的训练。实验结果显示,通信双方的协商密钥误差分别在1.5
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