基于神经网络模型的双混沌Hash函数构造

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高效快速的单向Hash函数是当前安全技术研究的热点。文章采用神经网络结构构造了一种Hash函数,由Logistic映射和Chebyshev映射结合起来的双混沌系统产生该神经网络的参数,将明文信息逐块进行处理,并最终通过异或产生128 bit的Hash值。经实验数据和仿真分析可知:文章提出的方案满足单向Hash函数所要求的混乱和置换特性,并且具有很好的弱碰撞性和初值敏感性;另外,该方案结构简单容易实现。 Efficient and rapid one-way Hash function is the hot point of current security technology research. In this paper, a Hash function is constructed by using the neural network structure. The dual chaos system combined by Logistic map and Chebyshev map generates the parameters of the neural network, processes the plaintext information block by block, and finally generates 128 bit Hash value by XOR . The experimental data and simulation analysis show that the proposed scheme satisfies the chaotic and permutation properties required by the one-way Hash function, and has good weak collision and initial sensitivity. In addition, the scheme is simple and easy to implement.
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