カスケード構造を持ったChaotic Neuronsによる秘話通信符号化法について

摘要

この論文では、2次Chaotic Neuronをベースにした実用性の高い秘話通信符号化法について提案している。 本システムは、16ビット固定小数点演算を用いて実現することにより、秘密化によるデータの増加を抑えている。 また、固定小数点演算により発生するOverflow、Round-offを非線形関数により定式化し利用することで、パラメータミスマッチに対する係数感度の高いシステムを実現している。 さらに、システムのパラメータの設定法について検討し、複数のChaotic Neuronsをカスケード接続しても完全な復調特性を保つ方法を提案する。 これにより、共通鍵のビット数の制限を持たない秘話通信システムを実現している。 本研究では、提案するシステムの暗号強度に関する基礎研究もあわせて示す。