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神经网络的伪随机数生成方法

消耗积分:1 | 格式:rar | 大小:2.92 MB | 2018-02-02

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　　为了克服有限精度效应对混沌系统的退化影响，改善所生成随机序列的统计性能，设计了一种新的基于六维CNN（细胞神经网络）的64 bit伪随机数生成方法。在该方法中，通过控制六维CNN在每次迭代过程中的输入输出，改善了混沌退化对随机数的性能影响，同时，通过与Logistic映射所生成的随机序列和可变参数进行异或处理，有效避免了生成序列的重复出现，扩大了密钥空间和输出序列的周期。以新方法设计的PRNG（伪随机数生成器）易于在软件中实现，每次可生成64 bit的伪随机数，生成速率快。测试结果表明，该方法生成的伪随机序列可以完全通过随机数检测标准NIST SP800-22，因而具有很好的随机性，可用于保密通信等信息安全领域。
 

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