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申请/专利权人:四川大学
摘要:本发明及隐私计算中的隐私信息传输技术领域,公开了一种基于生成对抗网络的不经意传输方法,利用生成对抗网络的对抗学习机制在对称加密体制中的应用,将生成对抗网络和不经意传输协议相结合;采用CKKS同态加密算法实例化作为协议的第一阶段的随机不经传输协议,完成密钥的生成和分配;采用神经网络代替具体的对称加解密算法,并设计了多种不同攻击能力的攻击网络与其组成对抗模型,利用对抗学习机制进行端到端的训练,使得神经网络在与多种攻击者的对抗中学习到安全的对称加密算法,完成第二阶段信息的加密传输。本发明提升了计算效率;实现了多攻击网络下的基于对抗学习机制的对称加密方法,得到的加密算法能够抵抗多种不同攻击能力的攻击者。
主权项:1.一种基于生成对抗网络的不经意传输方法,其特征在于,包括以下步骤:步骤1:生成神经网络每次训练所需要的设定批量大小的明文和密钥数据,并对数据进行预处理;步骤2:将步骤1中预处理后的数据输入神经网络模型中,经过加解密模型和多种攻击网络模型端到端的对抗训练,得到基于对抗学习机制的对称加密算法;所述攻击网络包括暴力破解网络、选择明文攻击网络和选择密文攻击网络;步骤3:执行基于CKKS全同态加密算法的2-选-1随机不经意传输协议,完成密钥的生成和传递,协议结束后,发送方获得与两条将要发送的消息分别对应的两个密钥,接收方获得与其选择消息对应的一个密钥;步骤4:通过步骤2得到的对称加密算法,发送方使用步骤3获得的两条密钥对两条消息进行加密,并向接收方发送两条加密信息,接收方使用步骤3获得的密钥对选择消息对应的密文进行解密,得到选择消息,完成信息的加密传输。
全文数据:
权利要求:
百度查询: 四川大学 一种基于生成对抗网络的不经意传输方法
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