提升随机性的新型四进制超混沌序列生成与加密应用

本文研究的论文主要关注在传统的低维二进制混沌序列在作为伪随机序列源时存在的问题，这些问题包括随机性不足以及动力学特性容易退化。为了改进这些缺点，研究者们采用了一种创新的方法，即利用四阶CNN（细胞神经网络）细胞超混沌系统生成新的四进制超混沌序列。相较于二进制混沌序列，这种新型序列在随机性方面表现更优，从而提高了其在保密通信领域的应用价值。 四进制超混沌序列的生成过程是通过对四阶CNN神经网络系统产生的实数值序列进行精心设计和比较，这种方法的优势在于能保持序列的高度复杂性和难以预测性，这对于数据加密至关重要。在应用层面，该新型序列被成功地融入了数字签名算法和数据摘要算法中。数字签名算法借助于超混沌序列的随机性和不可逆性，实现了"一次一密"的加密方式，确保在网络环境下数据传输的安全性。同时，通过使用这种新的加密手段，可以有效应对现有许多加密算法面临被破解的挑战，提高了数据传输的强度和抵御攻击的能力。 文中还提到了这项研究得到了国家自然科学基金项目（61074195）和南京大学计算机软件新技术国家重点实验室（KFKT2011B23）的资金支持。研究团队由田澈（讲师，硕士，保密通信和混沌系统控制方向）、卢辉斌（教授，博士，信息安全方向）和张丽（硕士研究生，数字信号处理方向）组成，他们的合作展示了跨学科研究的力量，尤其是在信息安全领域。 本文的研究成果不仅对密码学领域有所贡献，还可能推动混沌理论在其他领域如信号处理和网络安全中的应用。这篇论文提供了一种具有潜在广泛应用前景的新方法，用于提升数据安全性并抵抗日益复杂的网络威胁。