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Two-stage data encryption using chaotic neural networks

机译:使用混沌神经网络进行两级数据加密

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摘要

Securing a wireless sensor system is a hard task for researchers today. Strengthening the authentication system before connection establishment is the right way to enhance the architecture and also to provide secured communication from eavesdroppers. In this paper, we present a novel algorithm to enhance the security of data using a hybrid model which uses an adaptive encoding technique alongside Chaotic Hopfield Neural Network. The proposed computation upgrades the security of a key shared between any nodes. Our experimental results show that the security of transmitted data is better than traditional algorithms. Moreover, we also show that the computational time for the proposed algorithm is less than known traditional algorithms.
机译:确保无线传感器系统是今天研究人员的艰巨任务。 在连接建立前加强认证系统是增强架构的正确方法,也可以从窃听者提供安全的通信。 在本文中,我们介绍了一种新颖的算法,用于使用混沌Hopfield神经网络的自适应编码技术来增强数据的安全性。 所提出的计算升级了任何节点之间共享的密钥的安全性。 我们的实验结果表明,传输数据的安全性优于传统算法。 此外,我们还表明,所提出的算法的计算时间小于已知的传统算法。

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