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Artificial Complex-Valued Neural Processing Using Memristive Hyperchaotic Synchronization
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OA
AI
DOI：10.1007/s11063-025-11772-8.png)
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摘要
En 中文
本研究旨在通过解决公共网络上安全密钥交换的变更挑战，提升工业物联网（IIoT）的通信安全性。其目标是提出一种认知人工神经网络（ANN）同步，结合忆阻超混沌系统，以获得更好的同步性能、准确性、随机行为和整体安全性。所提出的方法利用具有4D、5D和6D维度的忆阻超混沌系统辅助的复数值ANN同步，生成高熵加密密钥。本文采用基于超混沌的伪随机数生成器（PRNG）为ANN同步生成输入向量。在同步过程中应用双向学习策略，以改善ANN之间公共信道中神经元密钥的分布。一系列实验采用同步速率、熵测试以及准确率主导测试和密钥提取阶段性能评估，使用精度、召回率和F1分数进行评估。所提出的方法优于现有的传统方法。它将同步速度提高了15%，同步准确率达到93.8%，精度达到92.0%，F1分数达到93.3%。因此，它能够无误差地生成更可靠的密钥，因为所提出的系统生成的高熵加密密钥超过7.5比特，能够通过提供更多随机性和安全性来增强IIoT通信的抗攻击能力。此外，这种更快且安全的密钥交换之所以可能，是由于忆阻超混沌结构提供了优异的PRNG支持，从而显著降低了密钥同步过程中产生的误差率，并在密钥交换过程中实现了低延迟。本研究提出了一种ANN同步密钥交换方案，作为解决安全IIoT通信问题的方案。所提出的同步方法使用超混沌系统和两个ANN的协同，相比文献中已发表的方法，实现了低延迟同步、高精度和高F1分数。所提出的密钥生成与网络中使用的节点数量成线性增长。因此，它也可用于无隐私担忧的IIoT实时应用。
Keyword:
Memristive
Hyperchaotic
Industrial Internet of Things (IIoT)
Synchronization
期刊
IF:
2.8
论文数:
174
被引数:
5.5K
机构
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