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轻量级分组密码的安全性分析越来越倾于向自动化和智能化的方向发展.目前基于深度学习对轻量级分组密码进行安全性分析正在成为一个全新的研究热点.针对由美国国家安全局在2013年发布的一款轻量级分组密码SIMON算法,将深度学习技术应用于SIMON3264的安全性分析.分别采用前馈神经网络和卷积神经网络模拟多差分密码分析当中的单输入差分多输出差分情形,设计了应用于SIMON3264的6~9轮深度学习区分器,并比较了2种神经网络结构在不同条件下的优劣.通过对前馈神经网络和卷积神经网络的7轮深度学习区分器向前向后各扩