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摘要
生成对抗网络(Generative Adversarial Networks,GANs)是一种深度学习模型,通过与辨别模型的对抗获得逐渐完善的生成模型,用以产生真假难辨的数据,而利用生成对抗网络实现加密算法是一个新的研究方向。在16位密钥对称加密方案下,对Abadi等人的基本加密通信模型做了抗泄漏加密通信测试,发现了利用生成对抗网络实现抗泄露加密通信的可能性。对通信双方和敌手的神经网络模型进行了改进,通过修改系统的激活函数,获得3比特密钥泄露情况下的加密算法模型,通过增加解密方和敌手模型的复杂度可提高通信的稳定性。在模型中增加批规格化处理,进一步提升了抗泄露加密通信能力。最终可以在8位泄漏的情况下,保证通信双方正常通信且敌手无法获取秘密信息。为抗泄露加密通信问题提供了一种全新的解决方案,并通过实验证明了方案的可行性。
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