深層学習によるカオスモデルの構築

カテゴリ: 部門大会

論文No: GS1-4

グループ名: 【C】平成29年電気学会電子・情報・システム部門大会講演論文集

発行日: 2017/09/06

タイトル(英語): Construction of Chaos Model by Deep Learning

著者名: 清水 能理(八戸工業大学)

著者名(英語): Yoshimasa Shimizu()

キーワード: ディープラーニング|ニューラルネットワーク|モデリング|カオス|セキュリティ暗号化|deep learning|neural network|modeling|chaos|securityencryption

要約(日本語): 情報セキュリティ分野での犯行手口は日々高度化しており、ネットワークセキュリティの脅威が増している。カオス秘匿通信システムでは、暗号鍵を生成する同期化部に、ニューラルネットワークを用いたモデリングよる人工のカオス発振回路が用いられる。カオスモデルに利用されるニューラルネットワークは様々あるが、用途に合わせて選択しなければならない。一方、ニューラルネットワークを改良した新しい技術として期待されるディープラーニングは、パターン認識精度の向上や問題解決の階層的な特徴量学習のほか、まだ多くの分野で成果が期待できる。よって、暗号鍵生成に活かせるように、ディープラーニングによるパターン認識で、カオスニューロモデルを構築する。学習するデータ数だけでなく、学習の仕方を工夫することで、セキュリティへ容易に応用出来る。

PDFファイルサイズ: 695 Kバイト