一种基于混沌神经网络的安全组播通信的方法
【专利摘要】本发明提供了一种基于混沌神经网络的安全组播通信的方法，其特征在于：将基于混沌神经网络的对称密码算法与集中式组密钥管理协议LKH相结合应用在组播通信上；所述混沌神经网络是指将混沌学引入神经网络中，使得人工神经网络具有丰富的非线性动力学特性和高度计算复杂性，很多神经网络模型可以实现混沌特性，例如改进后具有混沌特性的离散Hopfield神经网络；所述混沌神经网络的对称密码算法是把并行的LFSR的输出作为具有混沌特性的离散Hopfield神经网络的输入，利用神经网络的非线性动力特性和混沌特性，对LFSR产生的伪随机序列进行随机选择；因此，所述对称算法的密钥其中T0是联结权值矩阵且为奇异方阵，H为轮换矩阵；H′是H的转置矩阵。
【专利说明】—种基于混沌神经网络的安全组播通信的方法
【技术领域】、
[0001]本发明涉及信息安全领域，尤其涉及一种信息安全加密的方法。
【背景技术】
[0002]近年来混沌神经网络在网络通信，组合优化和人工智能，尤其是在保密通信等领域具有广泛的应用前景。随着通信技术的发展，组播通信取得了一些进展，已经形成了较为完整的通信模型，并得到较为广泛的应用。组播通信能够减少发送方发送分组的开销，节省网络带宽，能够增大群组通信系统的扩展性，提高了网络应用服务的效率和能力。但是组播通信的安全性使其应用受到了一定的限制。
[0003]作为组播应用中的关键技术，安全组播具有很高的研究价值。由于组成员的动态性，组播通信系统需要对组密钥进行快速安全的更新。作为组密钥更新的有效手段，组密钥管理对安全组播通信有着重要的意义。本发明是基于集中式密钥管理协议LKH，将混沌神经网络对称密码算法应用在安全组播通信上，有效的提高了组播通信的安全性。
【发明内容】
[0004]本发明所要解决的主要技术问题是提供一种基于混沌神经网络的安全组播通信的方法，具备安全性能高，在组员加入会退出时，密钥更新频率快。
[0005]为了解决上 述的技术问题，本发明提供了一种基于混沌神经网络的安全组播通信的方法:将基于混沌神经网络的对称密码算法与集中式组密钥管理协议LKH相结合应用在组播通信上；
[0006]所述混沌神经网络是指将混沌学引入神经网络中，使得人工神经网络具有丰富的非线性动力学特性和高度计算复杂性，很多神经网络模型可以实现混沌特性，例如改进后具有混沌特性的离散Hopfield神经网络；
[0007]所述混沌神经网络的对称密码算法是把并行的LFSR的输出作为具有混沌特性的离散Hopfield神经网络的输入，利用神经网络的非线性动力特性和混沌特性，对LFSR产生的伪随机序列进行随机选择；
[0008]因此，所述对称算法的密钥f=//7;//、其中Ttl是联结权值矩阵且为奇异方阵，H为轮换矩阵；H'是H的转置矩阵。
[0009]作为优选:所述H = H1.H2.H3...Hlri.Hn,所述H” H2、H3- Hn为轮换矩阵中的同阶方阵；于是所述密钥可写为:
[0010]T = HT0Hi = H1.H2.H3...Hn^1 -Hn-T0-Hi n.H'...Hi 3.Η' 2.Η' i
[0011]作为优选:引入轮换矩阵Htl，令为通信的组密钥。
[0012]作为优选:所述集中式组密钥管理协议LKH由GCKS利用密钥树对整个组进行管理。
[0013]作为优选:所述密钥树的根节点代表组播通信的组密钥，对所有组成员公开；所述密钥树的中间节点代表该中间节点管辖的组成员和GCKS共享的子组密钥；所述密钥树的叶节点代表该叶节点对应的组成员和GCKS共享的私有密钥。
[0014]作为优选:所述组成员在加入或者退出组播通信时，CGKS只需更新该组成员所共享的组密钥、子组密钥以及私有密钥。
【专利附图】
【附图说明】
[0015]图1为本发明优选实施例中混沌神经网络的对称密码算法原理示意图；
[0016]图2为本发明优选实施例中集中式组密钥管理协议LKH的密钥树结构图；
【具体实施方式】
[0017]下文结合附图和具体实施例对本发明做进一步说明。
[0018]一种基于混沌神经网络的安全组播通信的方法:将基于混沌神经网络的对称密码算法与集中式组密钥管理协议LKH相结合应用在组播通信上；
[0019]所述混沌神经网络是指将混沌学引入神经网络中，使得人工神经网络具有丰富的非线性动力学特性和高度计算复杂性，很多神经网络模型可以实现混沌特性，例如改进后具有混沌特性的离散Hopfield神经网络；所述混沌神经网络的对称密码算法是把并行的LFSR的输出作为具有混沌特性的离散Hopfield神经网络的输入，利用神经网络的非线性动力特性和混沌特性，对LFSR产生的伪随机序列进行随机选择，如图1所示。
[0020]所述对称算法的密钥f = HT0Hf ’其中T0是联结权值矩阵且为奇异方阵，H为轮换矩阵；H'是H的转置矩阵。
[0021]本实施例中，所述H = H1.H2.H3...Hlri.Hn，所述Hn为轮换矩阵中的同阶方阵；于是所述密钥可写为:
[0022]
【权利要求】
1.一种基于混沌神经网络的安全组播通信的方法，其特征在于:将基于混沌神经网络的对称密码算法与集中式组密钥管理协议LKH相结合应用在组播通信上； 所述混沌神经网络是指将混沌学引入神经网络中，使得人工神经网络具有丰富的非线性动力学特性和高度计算复杂性，很多神经网络模型可以实现混沌特性，例如改进后具有混沌特性的离散Hopfield神经网络； 所述混沌神经网络的对称密码算法是把并行的LFSR的输出作为具有混沌特性的离散Hopfield神经网络的输入，利用神经网络的非线性动力特性和混沌特性，对LFSR产生的伪随机序列进行随机选择； 因此,所述对称算法的密钥T = HT0H1，其中T0是联结权值矩阵且为奇异方阵，H为轮换矩阵；H'是H的转置矩阵。
2.根据权利要求1所述的一种基于混沌神经网络的安全组播通信的方法，其特征在于:所述H = H1.H2.H3...Hlri.Hn，所述H1' H2、H3-Hn为轮换矩阵中的同阶方阵；于是所述密钥可写为:
T = HT0Hi = H1.H2.H3...Hn^1 -Hn-T0-Hi n.H'...H' 3.H' 2.H' 10
3.根据权利要求1所述的一种基于混沌神经网络的安全组播通信的方法，其特征在于:引入轮换矩阵Htl，令T0=H0T0H'0为通信的组密钥。
4.根据权利要求1所述的一种基于混沌神经网络的安全组播通信的方法，其特征在于:所述集中式组密钥管理协议LKH由GCKS利用密钥树对整个组进行管理。
5.根据权利要求4所述的一种基于混沌神经网络的安全组播通信的方法，其特征在于:所述密钥树的根节点代表组播通信的组密钥，对所有组成员公开；所述密钥树的中间节点代表该中间节点管辖的组成员和GCKS共享的子组密钥；所述密钥树的叶节点代表该叶节点对应的组成员和GCKS共享的私有密钥。
6.根据权利要求5所述的一种基于混沌神经网络的安全组播通信的方法，其特征在于:所述组成员在加入或者退出组播通信时，GCKS只需更新该组成员所共享的组密钥、子组密钥以及私有密钥。
【文档编号】H04L9/00GK103957112SQ201410213509
【公开日】2014年7月30日 申请日期:2014年5月20日 优先权日:2014年5月20日
【发明者】李国刚, 钟超林, 王燕琼 申请人:华侨大学