【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及通信安全，尤其涉及一种基于对抗性神经网络的安全通信方法及系统。
技术介绍
1、2016年，google团队在论文“learning to protect communications withadversarial neural cryptography’’中提出对抗性神经密码学(adversarial neuralcryptography，简称anc)。对抗性神经密码学是神经网络与密码学的交叉应用，能够以对几乎任何附着都具有弹性的方式实现不同方之间的安全通信。在该论文中，对抗性神经密码学的对抗性神经网络如图1所示，利用对抗性神经网络进行加密而不依赖其他人类知识，旨在让机器自行学会加密。
2、图1中，alice为编码器，bob为解码器，eve为分类器，三者具有相似的网络结构。eve看作是唯密文攻击者，它截取alice和bob双方通信的中间内容并试图破译，alice和bob则是共同学习在正常通信中对抗eve的攻击。由于alice和bob是协同训练且共享密钥，因而两个网络的结构更加接近，同时在它们的损失函数中设置了...
【技术保护点】
1.一种基于对抗性神经网络的安全通信方法，其特征在于，包括：
2.如权利要求1所述的一种基于对抗性神经网络的安全通信方法，其特征在于，发送端将待发送明文转换成多个明文块，包括：
3.如权利要求1或2所述的一种基于对抗性神经网络的安全通信方法，其特征在于，发送端组合密文块和明文长度表示获得密文，包括：
4.如权利要求3所述的一种基于对抗性神经网络的安全通信方法，其特征在于，发送端还执行：
5.如权利要求4所述的一种基于对抗性神经网络的安全通信方法，其特征在于，发送端生成待发送明文的原始摘要的过程，包括：
6.如...
【技术特征摘要】
1.一种基于对抗性神经网络的安全通信方法，其特征在于，包括：
2.如权利要求1所述的一种基于对抗性神经网络的安全通信方法，其特征在于，发送端将待发送明文转换成多个明文块，包括：
3.如权利要求1或2所述的一种基于对抗性神经网络的安全通信方法，其特征在于，发送端组合密文块和明文长度表示获得密文，包括：
4.如权利要求3所述的一种基于对抗性神经网络的安全通信方法，其特征在于，发送端还执行：
5.如权利要求4所述的一种基于对抗性神经网络的安全通信方法，其特征在于，发送端生成待发送明文的原始摘要的过程，包括：
6.如权利要求5所述的一种基于对抗性神经网络的安全通信方法，其特征在于，所述利用第二混沌算法获得第一混沌数列，包括：
7.如权利要求1或2或4或5或...
【专利技术属性】
技术研发人员：胡宇扬，胡春强，秦郅涵，杨皓波，江佳艺，蔡斌，
申请(专利权)人：重庆大学，
类型：发明
国别省市：
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