Preliminary study of applied binary neural networks for neural cryptography
Preliminary study of applied binary neural networks for neural cryptography
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神经密码学中应用二元神经网络的初步研究
DOI：
10.1145/3377929.3389933
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发表时间：
2020
期刊：
影响因子：
--
通讯作者：
Vargas Danilo Vasconcellos
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Tenorio Raul Horacio Valencia;Sham Chiu Wing;Vargas Danilo Vasconcellos
对抗性神经密码学被认为是一个令人鼓舞的研究领域，可以在后量子密码学时代提供不同的视角，特别是在信息的安全传输方面。然而，它仍在探索与少数出版物的主题。本研究提出了一种仅基于布尔逻辑函数的神经进化二进制神经网络（BiSUNA）的理论实现，其目的是加密/解密两个代理之间的有效载荷，对竞争对手隐藏信息。
Adversarial neural cryptography is deemed as an encouraging area of research that could provide different perspective in the post-quantum cryptography age, specially for secure transmission of information. Nevertheless, it is still under explored with a handful of publications on the subject. This study proposes the theoretical implementation of a neuroevolved binary neural network based on boolean logic functions only (BiSUNA), with the purpose of encrypting/decrypting a payload between two agents, hiding information from a competitor.
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使用神经进化二元神经网络解决强化学习环境
DOI：
10.1109/apccas47518.2019.8953134
发表时间：
2019
期刊：
Asia Pacific Conference on Circuits and Systems
影响因子：
--
作者：
Raul Valencia;Chiu;O. Sinnen
通讯作者：
O. Sinnen
DOI：
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发表时间：
2007
期刊：
影响因子：
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作者：
Meurice de DormaleGuerric;QuisquaterJean
通讯作者：
QuisquaterJean
视觉密码学的神经网络方法
DOI：
10.1109/ijcnn.2000.861518
发表时间：
2000
期刊：
Proceedings of the IEEE-INNS-ENNS International Joint Conference on Neural Networks. IJCNN 2000. Neural Computing: New Challenges and Perspectives for the New Millennium
影响因子：
--
作者：
T. Yue;Suchen Chiang
通讯作者：
Suchen Chiang
通过利用 FPGA 功能进化二元神经网络
DOI：
10.1109/icfpt47387.2019.00076
发表时间：
2019
期刊：
International Conference on Field-Programmable Technology
影响因子：
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作者：
Raul Valencia;Chiu;O. Sinnen
通讯作者：
O. Sinnen
适用于现代 VLSI 设计的新型时钟网络合成器
DOI：
10.1016/j.vlsi.2011.11.001
发表时间：
2012
期刊：
Integr.
影响因子：
--
作者：
Jingwei Lu;Wing;Chiu
通讯作者：
Chiu