【摘 要】
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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
【基金项目】
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国家自然科学基金(No.61872152,No.61872409),广东省自然科学基金杰出青年基金(No.2014A030306021),广东省特支计划(No.2015TQ01X796),广州市珠江科技新星项目(No.201610010037)
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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
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