基于对抗加密算法的改进神经网络数据加密技术

神经网络数据传递方式不断多元化,使得数据存在泄漏及被攻击的风险,通过对抗加密算法实现神经网络模型的改进,能够优化网络系统抵御风险的能力,保证神经网络模型使用的安全性。本研究首先分析了对抗神经网络数据密码攻击方式及密码安全检测技术,在此基础上进行对抗加密算法模型的改进设计,得到CCA-ANC模型,并通过仿真实验对改进后的模型设计进行验证,最终得出神经网络模型具有安全高效的应用效果,对于后期推广应用具有一定的借鉴价值。