基于新队列和同步判定的复值神经密码体制

为提高现有复值树形奇偶机神经密码体制的同步效率并有效解决同步判定问题,提出复值新队列学习规则和复值神经同步判定算法。首先通过在传统复值学习规则的基础上调整权值修改幅度,建立复值新队列学习规则以提高同步效率。其次通过观察隐藏层状态并将其转化为HASH值作为同步判别指征,提出复值神经网络同步判定算法以提高同步判定成功率。最后通过同步成功率、平均迭代次数、简单攻击以及几何攻击等四组仿真与原复值树形奇偶机神经密码体制进行对比。实验表明所提方案在同步效率和安全性方面均有显著提高。