敌手能力有限时基于生成对抗网络的保密增强

保密增强是指通信双方在共享一个部分保密的串S且敌手只知道该串的部分信息的情况下,通过在公共信道上进行协商来提取一个更短的但是保密度更高的串S',使敌手得知关于S '的信息几乎可以忽略.近期人们使用生成对抗网络(GANs)实现了存在敌手的安全通信.主要研究了敌手能力有限时,利用生成对抗网络实现保密增强的问题.首先提出了保密增强的实现场景,通信双方利用交流信息产生密钥,敌手监听交流信息.然后参考Abadi等人的基本加密通信模型中的神经网络结构,设计了保密增强的通信模型.实验测试了在敌手获知部分信息或敌手计算能力较弱时的保密增强通信.经过修改激活函数和过滤器,以及增加模型复杂度,最终结果表明,在敌手获知70％的通信信息时,或者通信方比敌手模型复杂时,通信双方均能协商出一个安全的密钥,完成保密增强的功能.     

生成对抗网络的研究进展综述

自生成对抗网络(GANs)诞生以来,对其研究已经成为机器学习领域的一个热点。它利用对抗学习的机制训练模型,解决了当年生成算法无法解决的问题。由于GANs的优势,研究者们对其进行深入的研究,产生了许多GANs的衍生模型,这使得GANs得到了快速的发展,形成了所谓的GAN-Zoo。GANs被广泛应用于视觉领域、音频领域、自然语言领域及其他各种领域中,如图像生成、图像翻译、文本生成、音频转换和自然语言翻译等。从传统GANs出发,对近几年内GANs的研究中较为突出的方面进行总结,首先介绍了传统GANs的基本理论,然后对近年来GANs的主要衍生模型进行分析,最后总结了GANs在图像领域和信息安全领域中的主要应用成果。     

基于生成对抗网络的模糊密钥加密通信研究

解决模糊密钥加密通信问题,并利用生成对抗网络的方法初步实现对称密钥下的模糊密钥加密通信方案。首先利用神经网络实现两方模糊密钥加密通信,实现16 bit特密钥对称加密通信中6 bit密钥差异的模糊密钥加密通信。在此基础上考虑敌手存在的模糊密钥加密通信模型,利用GAN思想对通信双方与敌手进行对抗训练,实现16 bit密钥对称加密通信中4 bit密钥差异的模糊密钥通信,实验所得模型中通信双方可正常通信而敌手在可获取密文情况下无法获取明文信息。实验证明了利用神经网络与生成对抗网络解决模糊密钥加密通信问题的可行性。     

对抗网络下的密钥协商问题研究

机器学习的不断发展对现代密码体制造成的威胁不断增大,如何将神经网络应用到密码学上的研究日益深入,而生成对抗网络的对抗学习机制与密码学中的对抗性质相符,因此,研究了对抗网络与密钥协商相结合的问题。作为初步的概念验证,直接采用神经网络代替通信双方和敌手,利用对抗学习机制为核心思想设计对抗网络下的密钥协商模型(key agreement based on adversarial network,KG-AN),并进行了密钥长度为16 bit和64 bit的训练。实验结果显示,通信双方的协商密钥误差分别在1.5%和2%左右,敌手的破译误差分别保持在95%和91%左右,初步实现了对抗网络下的密钥协商功能,验证了对抗网络应用到密钥协商的可行性。     

对抗网络上的可认证加密安全通信

生成对抗网络(Generative Adversarial Networks,GANs)自提出以来被广泛应用于各个领域。虽然在信息安全领域中对其的应用研究日益深入,但利用GANs实现公钥密码体制下的安全通信问题还未见公开报道。鉴于通信双方和敌手的对抗性质,文中利用GANs的对抗学习机制,在公钥密码体制场景下,将密钥生成器、通信双方的加解密和敌手的破译过程均作为神经网络,利用认证保密性来增强公私钥的联系,再利用对抗学习机制训练通信双方和敌手,以此实现通信双方在公开信道上的可认证加密安全通信(Authenticable Encrypted secure Communication based on Adversarial Network,AEC-AN)。实验采用了16 bit,32 bit,64 bit和128 bit长度的4种密钥进行训练,结果表明,Bob的正确率在91%~94%之间,Eve的错误率在43%~57%之间,该值接近Eve随机猜测的概率,从而证明了所提方法能够实现通信双方在敌手窃听环境下的安全通信。     

基于生成对抗网络的抗泄露加密算法研究

生成对抗网络（Generative Adversarial Networks,GANs）是一种深度学习模型,通过与辨别模型的对抗获得逐渐完善的生成模型,用以产生真假难辨的数据,而利用生成对抗网络实现加密算法是一个新的研究方向。在16位密钥对称加密方案下,对Abadi等人的基本加密通信模型做了抗泄漏加密通信测试,发现了利用生成对抗网络实现抗泄露加密通信的可能性。对通信双方和敌手的神经网络模型进行了改进,通过修改系统的激活函数,获得3比特密钥泄露情况下的加密算法模型,通过增加解密方和敌手模型的复杂度可提高通信的稳定性。在模型中增加批规格化处理,进一步提升了抗泄露加密通信能力。最终可以在8位泄漏的情况下,保证通信双方正常通信且敌手无法获取秘密信息。为抗泄露加密通信问题提供了一种全新的解决方案,并通过实验证明了方案的可行性。