6、AI赋能密码学：从基础到应用的全面解析

AI赋能密码学：从基础到应用的全面解析

1. AIBC：人工智能助力密码学的多维度提升

1.1 性能优化

在密码学性能提升方面，有研究利用逻辑映射对文本进行随机化处理，再结合基于神经网络的混沌吸引子替代传统加密过程，从而实现比传统密码系统更高的性能。例如，在某研究中，先使用逻辑映射对文本进行随机化，然后应用基于神经网络的混沌吸引子进行加密，这种方法显著提高了加密方案的性能。

1.2 可靠性增强

部分研究聚焦于利用人工智能提高密码学的可靠性。例如，有研究通过两步法改进物理不可克隆函数（PUFs）在设备认证和密钥生成中的可靠性。第一步获取PUF模型参数，第二步利用机器学习算法和挑战 - 响应对（CRPs）使用这些参数。实验结果表明，该方法显著提高了可靠性。

1.3 信号质量与抗噪性改善

一些研究致力于提高密码系统输出的信号质量和抗噪性。例如，使用混沌神经网络改善信号加密系统的输出信号质量；利用卷积神经网络（CNNs）提高数字信号的抗噪性；将Cohen - Grossberg神经网络与Arnold混沌映射相结合，提高彩色图像加密系统的抗噪性。

1.4 安全相关场景应用

1.4.1 认证

密码学在认证系统中应用广泛，人工智能也为其带来了新的解决方案。例如，利用现场机器学习支持的PUF对无线节点进行认证，提高物联网环境的安全性；使用新型的多模态深度哈希神经解码器（MDHND）架构进行多生物特征纠错码和认证；利用神经网络生成密钥对，解决WiMax技术中的安全漏洞；通过基于高级神经网络结构的PUF签名识别说话者，实现无线节点认证。

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