基于机器学习储备池计算的混沌保密通信机制设计与实现.pdf
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1、第 卷第 期 年 月南 京 邮 电 大 学 学 报(自 然 科 学 版)():基于机器学习储备池计算的混沌保密通信机制设计与实现靳雷生,王 振,刘 卓,薛 瑞,蒋宗庆南京邮电大学 集成电路科学与工程学院,江苏 南京()摘要:针对传统混沌保密通信中安全性低、耦合机制复杂、接收端须配备特定动力学系统等问题,提出了一种基于机器学习 储备池计算()的混沌保密通信设计,并通过数值与实验方法验证了机制的创新性与可行性。在数值方面,以图像和语音传输为例,采用具有更高安全性的时滞 系统和 模型进行加密,在加密系统信息完全未知的前提下,接收端经训练后,可实现与发送端混沌完全同步并进行信息解密。在实验方面,基于可
2、编程逻辑芯片()对机制进行了硬件设计与实现,并以实时视频传输为例,验证了该保密通信设计的实际应用价值。还引入了针对不同加密系统的校准方法,以进行长时间稳定混沌同步和通信。此外,通过噪声研究,证明了该通信机制的鲁棒性。理论与实验结果对推动新型保密通信与机器学习交叉研究有一定的参考价值。关键词:保密通信;储备池计算;混沌同步;可编程逻辑芯片中图分类号:文献标志码:文章编号:(),()收稿日期:;修回日期:本刊网址:基金项目:国家自然科学基金青年基金()和中国博士后科学基金()资助项目作者简介:靳雷生,男,博士,副教授,引用本文:靳雷生,王振,刘卓,等基于机器学习储备池计算的混沌保密通信机制设计与实
3、现南京邮电大学学报(自然科学版),():,(),:;()混沌同步广泛应用于保密通信设计。传统的保密通信机制中,发送端基于非线性动力学系统产生混沌信号,进而对拟发送信号进行加密。在接收端,除自适应同步外,须配备类型和参数一致的动力学系统,以实现与加密动力学系统的完全同步。此外,在发送端和接收端之间,往往需要设计一种复杂的耦合机制为同步实现提供必要条件。传统的混沌保密通信在以下两个方面仍需进一步改进:()在实际条件下,由于不可避免地制造误差,在发送端和接收端配置相同的动力学系统是难以实现的,而参数误差会导致同步质量降低;()基于安全性考虑,用于发送端加密的混沌系统往往是需要实时可变的,这种情形下,
4、接收端也必须做出相应改变,这样会涉及硬件的替换和重置,从而导致通信成本提高。近几年,一种可用于预测非线性动力学系统演化行为的机器学习方法 储备池计算(,)引起了众多研究者的兴趣。例如,等利用该算法,基于有限的并发系统状态测量,研究了动力学系统中的时变状态演化。等提出一种全新的 计算架构,该架构仅使用一个具有延迟反馈的非线性系统完成计算,解决了传统 算法对大量神经元需求的弊端。等提出一种可以在大型网络上进行储备池计算的光学方案,实现了大规模时空混沌预测。实验上,储备池计算与 感算一体的可行性也得到了证明。最近,有关 与保密通信的交叉研究也引起了众多关注。例如,年,钟东洲等报道了一种基于光学储备池
5、计算的保密通信方案,该方案利用光泵浦自旋 两个非线性分量实现并行的延时类型,从而对发送端另一个携带有用信号的光泵浦自旋 进行预测、同步和解调;然而,该机制仅能用光泵浦自旋 作为加密系统,并且尚未得到实验验证。年,刘家跃等报道了一种基于 的激光混沌同步保密通信方案,该工作在理论上验证了在通信接收端配备一个 实现对加密信息的同步与解调的可行性;然而,在实际工作中,接收端需要持续输入加密后的全部信息,一定程度上增加了被窃取的风险。同年,等进一步利用光纤对上述机制进行了混沌激光保密通信实验,验证了机制的实用性;但该机制是否可以适用于激光加密之外的保密通信应用,仍值得进一步研究。年,等提出了另一种基于
6、的混沌激光保密通信方案,然而该机制接收端需要配备两个,并且要求参数一致,这在实际实现过程中是很难达到的。因此,设计一种兼具灵活性、一般性和实用性于一体的基于 的保密通信方案,无论是对解决传统问题还是目前基于 的混沌同步保密通信都具有重要意义。本文工作提出了一种新型的混沌保密通信机制。通过在接收端中设计 算法模块,实现与发送端任意类型加密混沌系统的自适应同步,进而实现信息解密。本方案中,接收端从一个被动终端转换为具有学习能力的“智能系统”,它经过训练后可以准确预测混沌加密系统的动力学轨迹,实现混沌完全同步。数值研究方面,利用两种具有更高安全性的时滞混沌动力学系统进行加密,以图像和语音作为保密传输
7、内容,验证了方案的可行性。实验方面,基于可编程逻辑芯片(),对该机制进行了硬件设计与实现,并以真实的视频传输为例,进一步证明了方案具有重要的实用价值。本文工作对推动 在信息处理中的应用提供了重要参考价值,在一定程度上促进了保密通信技术与机器学习的交叉研究。设计方法 混沌保密通信机制设计本文所提出的混沌保密通信机制如图 所示。该机制的创新之处在于利用一种先进的机器学习 算法在处理混沌信号方面的优势,实现接收端的智能化。新机制中,部署在接受端的 经过少量数据训练后,可以对发送端加密系统的时间演化数据进行精确预测,从而实现与混沌加密信号的完全同步,进而在同步的过程中,将被加密的有用信息进行解调。整个
8、保密通信过程包含训练和预测两个阶段。图 基于机器学习储备池计算的新型保密通信机制设计下面对其工作过程进行阐述。发送端中,()为待传输的有用信号。在发送前,首先由某种混沌南京邮电大学学报(自然科学版)年加密系统生成信号(),并将()划分为()和()两个连续部分。其中()专门用于训练位于接收端中的,()专门用来加密待发送信号()。下面的数值验证中,混沌信号()通过三维时滞洛伦兹(,)和一维麦基格拉斯(,)产生。作为接收端的核心模块,由输入层、储备池和输出层组成。其中,储备池含有 个随机连接的神经元。储备池模块的动力学状态 (),由式()描述。()()()()()()其中,和 分别为输入权值矩阵和邻
9、接矩阵,为定义在,范围内的泄漏率,偏置参数 ,()为储备池的输入信号(训练阶段()()。储备池的输出信号定义为(),由储备池状态 和()共同决定,即()()()()其中,表示输出权重矩阵。在训练阶段,需要训练出有效的,使储备池的输出为目标信号。例 如,在 实 际 通 信 时,可 以 通 过 输 入 信 号()(,),(,),(,)对 进行训练,目标信号设为()(,),(,),(,)。然后,基于岭回归运算计算得出 ()()其中,为单位阵,为,(),()组合矩阵,为偏置参数。矩阵第列是()的第 列。的求解是 训练的核心步骤,也是解密过程涉及的关键参数。训练结束后,由于 配备了有效的,它的输出可以实
10、现与加密混沌信号()的完全同步。进入预测阶段后,接收端可以使用(),并利用减法操作解调信号(),从而得到有用信号()。然而,能够长时间地预测()是一个需要解决的问题。由于混沌的初值敏感特性,建立的混沌同步难以长时间稳定。因此,在该通信机制中还需引入校准方法。针对该问题,本文对不同类型加密系统引入了校准方法。对于三维加密系统,例如,()作为储备池计算机的输出信号返回给输入时,需要将其中一个维度(非加密采用维度)替换为()中的对应维度向量;对于一维系统,例如 系统,()需要在反馈给输入一段时间后,使用真实值校准储备池计算的输入值。通过引入上述方法,该保密通信机制可以实现长期稳定通信。与传统保密通信
11、机制比较本文所提出的保密通信机制引入了新型机器学习算法 储备池计算,与传统混沌保密通信机制进行比较,所提出的机制有以下优点:第一,接收端不需要配置一个固定的动力学系统,可以与发送端采用的多种类型混沌加密系统实现完全同步,具有更高的灵活性与安全性。第二,该机制不需要复杂的耦合机制设计,只需要通过训练来调整自身结构系数,以实现与加密混沌系统的智能化混沌同步。第三,该机制可以智能化适应发送端混沌加密系统中发生的变化。通常在传统机制中,一旦混沌加密系统产生了改变,接收端也必须做出相应的改变,这可能涉及到硬件改变和安全性降低等问题,本文提出的方法可以实现智能化自适应同步,还可以有效提高安全性并降低成本。
12、数值研究 系统加密本文首先采用 系统作为混沌加密系统来验证所提保密通信机制的可行性。的动力学方程如下()()()其中,为系统的延时参数,和 为系统可调参数。为保证该系统处于混沌状态,首先计算了 变化下的最大李亚普诺夫指数(,),结果如图 所示。在接下来的数值模拟中,取 ,此时 为正,以保证系统处于混沌状态。首先利用四阶 方法计算式(),并生成 个数据点作为数据集()。然后,取出()中前 个点作为训练集(),剩余的数据作为加密集()。为了对 参数进行优化设置,先是研究了泄漏率 和储备池节点数 对预测效果的影响,结果如图 所第 期靳雷生,等:基于机器学习储备池计算的混沌保密通信机制设计与实现示。从
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