对抗网络下的密钥协商问题研究

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64 bit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%和2%左右,敌手的破译误差分别保持在95%和91%左右,初步实现了对抗网络下的密钥协商功能,验证了对抗网络应用到密钥协商的可行性。

基于ACGAN的功率变换器参数性故障诊断方法

提出了一种基于辅助分类生成对抗网络的功率变换器参数性故障智能诊断方法。首先采集功率变换器的测点电压与支路电流信号,提取信号的时域特征,构成故障特征向量。采用对抗学习机制训练生成器和判别器,由ACGAN中生成器构造与真实故障特征分布近似的伪数据,从而将伪数据与真实数据同时用于训练判别器,判别器通过判别真伪数据来训练生成器。以Buck变换器为例,验证了所提出的故障诊断方法的可行性,结果表明ACGAN故障诊断方法相对于传统神经网络具有更高的故障诊断率与更优的泛化性能。